Coordinated Multi-Objective Optimization to Increase Distributed Energy Resources Hosting Capacity in Active Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
The increasing installation of distributed energy resources (DERs) by end consumers introduces new operational challenges to distribution networks. Although several studies investigate these impacts, most proposed control strategies are implemented independently, focusing on individual elements such as substation voltage adjustment, network reconfiguration, or inverter-based DER controls. These approaches often overlook both the interactions among different control mechanisms and the interests of end consumers, concentrating primarily on the system operator’s perspective. As a result, their potential to achieve more balanced and effective solutions is limited. This paper proposes a coordinated multi-objective optimization approach that integrates substation voltage adjustment, network reconfiguration, and the determination of Volt-Var and Volt-Watt control setpoints. By combining these strategies, the search space is expanded, enabling the identification of superior solutions that better balance the competing objectives of minimizing power losses, increasing DER hosting capacity, and maximizing the active power supplied by DERs. The multi-objective optimization problem is formulated with these three objective functions and a set of operational constraints, explicitly considering the interests and requirements of both end consumers and system operators. Furthermore, uncertainties related to load demand and DER generation are addressed using a Monte Carlo method. The proposed methodology is applied to the IEEE 69-bus distribution system and the optimization problem is solved using the Multi-objective Cuckoo Search Algorithm. The results demonstrate that the coordinated strategy outperforms isolated approaches by completely eliminating violations and reducing losses by 47.60%, while incurring only a 7.27% reduction in active power injection from DERs.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».