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Enregistrement W6929206942 · doi:10.48336/vkfq-bp51

Efficient water-based electricity strategies to reduce the number of switching operations in a smart grid

2025· article· en· W6929206942 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridFlexibility (engineering)Reliability (semiconductor)Renewable energyElectric power systemGridTransmission (telecommunications)Function (biology)Energy management system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing complexity of modern power systems, driven by the integration of renewable energy sources and the need for enhanced operational efficiency, has led to the widespread adoption of Transmission Switching (TS) as a cost-reduction strategy. TS optimizes the configuration of the transmission network by selectively switching transmission lines, thereby reducing the overall operational costs. However, this approach comes with significant drawbacks. The frequent switching operations required can degrade critical system components, particularly circuit breakers (CBs), leading to a shorter lifespan, higher maintenance and repair costs, increased likelihood of line outages, and a greater probability of load shedding. Moreover, these issues can collectively undermine the reliability of the entire power system. To address these challenges, this thesis presents a novel congestion management framework integrated within the Security-Constrained Unit Commitment (SCUC) problem. The primary objective of the proposed framework is to minimize the number of TS operations necessary to manage congestion, thereby mitigating the adverse effects on CBs and enhancing the overall reliability of the power grid. The framework introduces a grid-connected water-power system that leverages a fuel cell-based renewable energy source, coupled with a hydrogen storage tank, to provide additional flexibility in managing grid congestion. By utilizing this water-power system, the framework reduces the need for frequent TS operations, thus alleviating the associated strain on the transmission network. Additionally, the thesis addresses the inherent uncertainties in grid operations, particularly those related to fluctuating renewable energy output and unpredictable demand. To this end, an uncertainty-based Unscented Transform (UT) function is incorporated into the SCUC framework. This function enhances the robustness of the proposed methodology, ensuring that it remains effective under a wide range of operational scenarios and uncertainties. The proposed framework is validated through comprehensive simulations conducted on two standard test systems: a 6-bus and a 118-bus IEEE grid. These simulations are performed using Bender’s decomposition method in GAMS software, a widely recognized tool for large-scale optimization problems in power systems. The results from these simulations demonstrate that the proposed strategy significantly reduces line congestion and the number of TS operations required. Specifically, the framework achieves a 77% reduction in switching operations for the 6-bus system and a 45% reduction for the 118-bus system. These reductions not only extend the lifespan of CBs but also lead to substantial decreases in operational costs, thereby offering a more sustainable and cost-effective solution for modern power systems. The findings of this research contribute to the ongoing development of more resilient, efficient, and sustainable power systems, particularly in light of the increasing reliance on renewable energy sources. The proposed framework offers a viable path forward for grid operators seeking to balance cost efficiency with system reliability, all while integrating more renewable energy into the power grid.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreEmpirique

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
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