Improving LV networks hosting capacity via the use of PV and BESS inverter controls – a Monte-Carlo analysis
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid increase in residential PV capacity, it gets more and more difficult for an LV grid to absorb power at peak hours due to overvoltage issues, causing concerns to DSOs and prosumers who are temporarily unable to inject power into the grid. In collaboration with Belgian DSOs and via the use of metered consumption and injection data, dedicated Monte-Carlo analyses were performed to investigate mitigation measures. The focus in this paper is the use of P-Q control strategies of residential PV inverters, which includes:constant tan(φ), cos(φ) = f(P), Q(U) and P(U). Even though only some countries already have a clearly defined regulatory framework for such use of residential PV inverters, it is worthy to analyse the potential benefits of this approach. A parametrized LV feeder was modelled in an electrical modelling tool and Monte-Carlo simulations were performed, with variations of different input parameters and randomly assigned consumer/prosumer load and injection profiles based on an existing set of households’ data, as well as different strategies of P-Q inverter control. The risk for overvoltage occurrences was assessed (mostly focusing on periods with maximum irradiance). Besides the impact of different parameters such as the feeder’s length or the number of houses with PV on the feeder, a specific attention was paid to the beneficial impact of using the different P-Q control strategies. Dedicated KPI’s regarding the impact on prosumer households were analysed and the different P-Q control strategies were discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».