Optimización del uso de la potencia reactiva en el sistema eléctrico ecuatoriano mediante la programación no lineal
Notice bibliographique
Résumé
In recent years mainly due to factors such as increased consumption of electricity in \ncargo areas have led to the electric system to work closer to their limits, producing \nsignificant changes in reactive power flows in transmission lines constitute one of the \ncauses associated with the instability of the power system [1]. \nInsufficient or poor resource allocation of the reactive power in a power grid leads to \nvoltage drops in the load centers, limiting the ability to transfer real transmission \nsystems, leading to problems of voltage instability and voltage collapse risk [2]. \nCountries like Japan, France, Canada and the USA have reported cases of voltage \ncollapse with millions losses [3]. To avoid these cases, system operators and \nresearchers are looking for methods that can improve the optimal scheduling of \nreactive power resources considering minimizing power losses in the transmission \nlines and the constraints associated with the operation of the system. \nThis research project will seek to minimize power losses in transmission lines, \nresulting reactive power contributed by each element of the power system in order to \nachieve a reliable, safe and optimal operation, the effect is to use a software called \n“General Algebraic Modeling System-GAMS" which solve the optimization \nproblem. \nGAMS modeling system is a high-level mathematical programming and \noptimization, consists of a language compiler and integrated high performance status \n[4]. GAMS is designed for complex and large-scale modeling applications, allowing \nto build large models that can quickly adapt to new situations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».