ANALYSIS OF NON-OPTIMAL PV SIZING AND PLACEMENT IN DISTRIBUTION NETWORKS WITH COMMERCIAL, INDUSTRIAL, AND RESIDENTIAL LOADS
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Photovoltaic (PV)-based Distributed Generation (DG) into distribution networks is significantly influenced by varying load consumption patterns. Commercial, industrial, and residential users exhibit distinct consumption profiles, which impact the demand-supply dynamics within these networks. Therefore, implementing an effective optimization method to determine the optimal size and location of PV systems in the distribution network, while considering varying load patterns, is crucial for optimizing energy production, reducing dependence on the grid, and minimizing power losses. An optimization approach using Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed to address this challenge effectively. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation studies were conducted on IEEE 33 bus test distribution networks. Various test cases were examined to investigate the impacts of improper PV sizing and placement, and the results were compared with those of the proposed method. The findings revealed that the optimal placement and sizing of PV systems, as determined using PSO, achieved power loss reductions of 13.84%, 20.70%, and 32.71% for industrial, residential, and commercial loads, respectively, when located at bus 6. In contrast, improper PV installation resulted in either excess or insufficient power generation, leading to higher power losses and inefficiencies within the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».