Setting under-frequency relays in power systems via integer programming
Notice bibliographique
Résumé
The deviation of the frequency of a power system from its nominal value is a reflection of the mismatch between generation and load. Such deviations are serious and must be monitored and controlled very closely. One major impact of operating outside a narrow range around the nominal frequency is that generators can be damaged. To avoid this, manufacturers set time interval limits for under-frequency operation and when such limits are exceeded, the generator trips. However, unless generator tripping is coordinated with some accompanying load shedding, the system inability to supply its load can be exacerbated resulting in an even worse frequency deviation. Under-frequency load shedding (UFLS) is designed to protect the power system from events leading to a sudden drop in system frequency, when the primary frequency regulation built into the generation system is not enough to bring the frequency back to nominal. Under-frequency load shedding disconnects blocks of load when the frequency drops below given thresholds. However, the conventional design of UFLS schemes is primarily based on experience about the behavior of the system. Basically, trial relay settings are proposed, tested, and revised until a successful UFLS scheme is obtained. This process is tedious, not very systematic, and usually leads to shedding conservative amounts of load. This thesis presents a mixed-integer linear programming formulation of the UFLS relay setting problem. The goal is to render the design of UFLS more systematic, less dependent on trial and error, and less conservative in terms of the amount of load shed.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».