Microgrid Planning in Distribution Networks Through Optimal Allocation and Sizing of Distributed Generation and Microgrid Formation
Notice bibliographique
Résumé
Microgrid formation is an effective way to transform a conventional distribution network into its active form due to increasing penetration of renewable distributed generation (DG). Proper planning of microgrids is essential to realize their benefits in distribution networks. In this thesis, microgrid planning in distribution networks have been studied through the following two aspects: 1) optimal placement and sizing of DGs, and 2) microgrid formation with switch placement. Two approaches, deterministic and probabilistic, are proposed for optimal placement of DGs which is the primary step towards microgrid planning. In the deterministic approach, Brute Force search algorithm and Backward Forward Sweep load flow algorithm are used to optimally place and size DGs by minimizing the total power loss in distribution networks. The IEEE 33-node test system is used to validate the proposed method through several case studies considering dispatchable and non-dispatchable DGs and capacitor banks. The proposed method is proven to be effective by comparing with existing methods. By incorporating uncertainties of renewable DGs and loads, a probabilistic method for optimal DG placement by minimizing the total energy loss is proposed, where the planning is formulated as a non-linear programming (NLP) problem. AC optimal power flow (OPF) is used to solve this planning problem by considering operational constraints and uncertainties in loads and renewable power generation of the network. A new index, the Voltage Regulation Index (VRI), is proposed to select candidate locations for DG placement in a distribution network. Four commercially available solar photovoltaic (PV) modules are evaluated and the highest performing one is chosen and utilized in this method. The IEEE 33-node test system and a real 404-node distribution system operated by Saskatoon Light and Power in Saskatoon, Canada are used to validate the proposed method. The proposed method shows superior performance compared to existing methods. A new method for microgrid planning through optimal microgrid formation in distribution network is proposed through a two-stage performance optimization, where the total power loss, the adequacy and reliability of the whole system are optimized in the first stage. A new index, the Microgrid Planning Index (MPI), is defined as the objective of the optimization process. The MPI includes the total power loss index, the self-adequacy index, and the reliability index. In the second stage, isolating switches are allocated at judicious locations within each microgrid to improve the reliability of the system. Brute Force search algorithm and Backward Forward Sweep method are used to solve optimization and load flow problems, respectively. The IEEE 33-node test system is used to validate the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».