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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
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