MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417400333 · doi:10.1016/j.egyr.2025.12.050

Low voltage distribution grids optimization with increasing distributed energy generation: A review

2025· article· en· W4417400333 sur OpenAlexafffund
Sadam Hussain, Hayat Ullah, Chunyan Lai, Ahmed Mohamed, Ursula Eicker

Notice bibliographique

RevueEnergy Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia UniversityCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaGina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University
Mots-clésDistributed generationRenewable energyFlexibility (engineering)GridVoltage regulationLow voltageGreenhouse gasControl (management)Electricity generationResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing integration of distributed generation resources, particularly renewable such as solar photovoltaics, is transforming modern low-voltage power distribution networks. While these technologies offer substantial environmental benefits through reduced greenhouse gas emissions, their widespread adoption poses new challenges for grid stability, reliability, and control. Motivated by the need for sustainable and resilient power systems, this paper thoroughly reviews existing models, control strategies, and optimization frameworks developed for the operation of renewable distributed generation within the power distribution networks. The review synthesizes theoretical modeling approaches, including device-level representations and optimal powerflow formulations, alongside advanced control techniques for voltage regulation, reactive power management, and distributed energy resource optimizations. Quantitative analyses from recent studies indicate that coordinated voltage control can reduce voltage violations by up to 20%, while integrated voltage-reactive power control can decrease imbalances by approximately 25%, and optimal tap control strategies can increase PV hosting capacity by up to 67%. Furthermore, short-term solar forecasting has been shown to reduce unnecessary tap changer operations by nearly 56%, enhancing component longevity and operational efficiency. Collectively, these results demonstrate that advanced data-driven and coordinated control frameworks can significantly improve the performance, resilience, and flexibility of the power distribution networks. The paper concludes that realizing these benefits on a large scale requires holistic approaches that integrate technical innovation with economic and regulatory considerations, thereby paving the way for the sustainable transition of low-voltage power systems toward high penetration of the distributed generation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy ReportsMême sujetOptimal Power Flow DistributionTravaux en français237 207