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Enregistrement W4416832861 · doi:10.48550/arxiv.2507.12327

Mixed-integer Second-Order Cone Programming for Multi-period Scheduling of Flexible AC Transmission System Devices

2025· preprint· en· W4416832861 sur OpenAlexaff
Martin De Montigny, Nivine Abou Daher, Hanane Dagdougui, Antoine Lesage‐Landry

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensHydro-QuébecPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAC powerElectric power systemFlexible AC transmission systemGridTransmission systemScheduling (production processes)Alternating currentVoltageRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing energy demand and the growing integration of renewable sources of energy, power systems face operational challenges such as overloads, losses, and stability concerns, particularly as networks operate near their capacity limits. Flexible alternating current transmission system (FACTS) devices are essential to ensure reliable grid operations and enable the efficient integration of renewable energy. This work introduces a mixed-integer second-order cone programming (MISOCP) model for the multi-period scheduling of key FACTS devices in electric transmission systems. The proposed model integrates four key control mechanisms: (i) on-load tap changers (OLTCs) for voltage regulation via discrete taps; (ii) static synchronous compensators (STATCOMs) and (iii) shunt reactors for reactive power compensation; and (iv) thyristor-controlled series capacitors (TCSCs) for adjustable impedance and flow control. The objective is to minimize active power losses using a limited number of control actions while meeting physical and operational constraints at all times throughout the defined time horizon. To ensure tractability, the model employs a second-order cone relaxation of the power flow. Device-specific constraints are handled via binary expansion and linearization: OLTCs and shunt reactors are modelled with discrete variables, STATCOMs through reactive power bounds, and TCSCs using a reformulation-linearization technique (RLT). A multi-period formulation captures the sequential nature of decision making, ensuring consistency across time steps. The model is evaluated on the IEEE 9-bus, 30-bus, and RTS96 test systems, demonstrating its ability to reduce losses, with potential applicability to larger-scale grids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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