با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Power network robustness analysis based on electrical engineering and complex network theory
تجزیه و تحلیل استحکام شبکه قدرت بر اساس مهندسی برق و نظریه شبکه پیچیده-2021 The growing importance of power systems in the development of modern society
has increasingly focused the attention on the various dangers to which these systems
are exposed. This paper proposes a robust analysis framework based on complex
network theory with the aim of exploring the robustness of the power system from a
methodological perspective. The analysis framework establishes three models: a purely
topological model, an artificial flow model, and a direct current power flow model to
analyze the power system structure and functional robustness. We present different
analysis metrics under different models, simulate three fault scenarios, and conduct
an evaluation and analysis. The validity of the evaluation analysis was further verified
by adopting IEEE300 and two randomly generated 1000-node network models that
meet the characteristics of small world and scale, respectively, for detailed robustness
analysis. The results show that the proposed method can effectively analyze a power
system from the perspectives of pure topology, artificial flow, and direct current power
flow. The case analysis based on the IEEE300 network and systems with different
network characteristics proves that the framework is effective for the evaluation of
power systems with different characteristics.
Keywords: Power network | Robustness | Topological model | Artificial flow | Direct current power flow |
مقاله انگلیسی |
2 |
Learning to run a power network challenge for training topology controllers
یادگیری اجرای چالش شبکه برق برای آموزش کنترل کننده های توپولوژی-2020 For power grid operations, a large body of research focuses on using generation redispatching, load shedding or
demand side management flexibilities. However, a less costly and potentially more flexible option would be grid
topology reconfiguration, as already partially exploited by Coreso (European RSC) and RTE (French TSO) operations.
Beyond previous work on branch switching, bus reconfigurations are a broader class of actions and
could provide some substantial benefits to route electricity and optimize the grid capacity to keep it within safety
margins. Because of its non-linear and combinatorial nature, no existing optimal power flow solver can yet tackle
this problem. We here propose a new framework to learn topology controllers through imitation and reinforcement
learning. We present the design and the results of the first “Learning to Run a Power Network”
challenge released with this framework. We finally develop a method providing performance upper-bounds
(oracle), which highlights remaining unsolved challenges and suggests future directions of improvement. Keywords: Artificial intelligence | Control | Power flow | Reinforcement learning | Competition |
مقاله انگلیسی |
3 |
Characteristics and effect laws of the large-scale electric Vehicle’s charging load
ویژگی ها و قوانین اثر بار شارژ وسایل نقلیه برقی در مقیاس بزرگ-2020 The impact of large-scale electric vehicle (EV) charging load on grids has become a hot issue all over the
world, which is a strong random process with a variety of factors intertwined, and raises a major problem
in research. Therefore, the article presents a decoupling analysis method which studies charging load and
normal load independently and then carries out an integrated analysis with the power grid. Firstly, we
calculate the average, maximum, minimum, fluctuating power of charging load and their parameters by
Monte Carlo method, and get the function laws of vehicle scale and charging power on them. After that,
in a scene of large penetration rate, it analyzes the influence of EV on the grid at all levels, and determines
the possibility of main problems. By using this method, some conclusions are obtained. The
method and the basic laws gained in this paper are universal, and can provide support for the future
research of EV’s charging load. Keywords: Electric vehicle | Charging power | Charging load | Monte Carlo simulation | Power grid |
مقاله انگلیسی |
4 |
Multi-period data driven control strategy for real-time management of energy storages in virtual power plants integrated with power grid
استراتژی کنترل داده های چند دوره برای مدیریت زمان واقعی ذخیره انرژی در نیروگاه های مجازی که با شبکه برق ادغام شده اند-2020 This paper investigates a novel real-time stochastic multi-period management strategy of a virtual power plant
(VPP) using a three-layer language protocol based on computer program compiler principle, which takes advantage
of the availability of the battery storage in a VPP to maximize the revenue of the VPP over the entire
trading horizon considering the predicted prices in each slice of that horizon. When the conventional scenario
tree method is used to solve the computational complexity of the multi-period stochastic optimization problem,
it may cause the problem to become intractable when the problem-scale increases. This paper proposes a deterministic
lookahead approach that makes use of a novel formal language that implements a special formal
grammar to manage the real-time control on the battery storages of the VPP. The control of charging/discharging
of the battery storages, which is driven by the real-time spot price and the rolling price prediction, is
formalized by using the proposed recursive grammar and the corresponding non-deterministic finite automaton
(NFA). For validation, the proposed approach is applied to a simple three-bus and an adapted IEEE 14-bus test
system. The simulation results show that the proposed method can obtain optimal revenue by managing each
battery in the VPP to operate as a local generator, a local load, an energy buyer, an energy seller, or by being in
an idle state when the battery is full or empty. Keywords: Time-staged optimization | Energy storage | Non-deterministic finite automaton | Formal grammar | Price-driven | Renewable energy sources | Dynamic economic dispatch |
مقاله انگلیسی |
5 |
An enterprise control methodology for the techno-economic assessment of the energy water nexus
یک روش کنترل شرکت برای ارزیابی فنی و اقتصادی از مزایای آب انرژی-2020 This paper investigates the techno-economic impact of flexible operation of energy-water resources on power
systems performance. More specifically, it presents a methodology that combines the lessons learnt from the
renewable energy integration literature and the energy-water nexus literature into a single coherent framework
that finds synergies between these two fields. From the renewable energy literature, the enterprise control
methodology is employed to quantify the energy market production costs, dispatched energy mixes, required
operating reserves, levels of curtailment, and grid imbalances for a system with high penetrations of solar and
wind energy. This methodology is extended to allow for flexible energy-water resources within the grid’s energy
resource portfolio and to quantify the amounts of water withdrawn and consumed by thermal power plants, as
well as carbon dioxide (CO2) emissions. The study considers two cases: (1.) a control case where the system lacks
flexible energy-water resources and (2.) an experimental case where hydroelectric power plants, water and
wastewater treatment systems serve as flexible energy-water resources for demand response and reserve acquisition.
The simulation methodology is demonstrated on the Reliability Test System Grid Modernization Lab
Consortium (RTS-GMLC) test case. The experimental case results indicate up to 24.93% and 15.12% improvements
in load-following and ramping reserves respectively. Flexible operation also reduces water withdrawals by
5.47% and CO2 emissions by 1.14%. Finally, the experimental case results in lower day-ahead and real-time
market production costs by 2.518 M$ and 2.892 M$ respectively. Keywords: Energy-water nexus | Electricity market | Enterprise control | Smart power grid | Smart water grid | Energy management |
مقاله انگلیسی |
6 |
Capacitance Extraction and Power Grid Analysis Using Statistical and AI Methods
استخراج ظرفیت خازنی و تحلیل شبکه برق با استفاده از روشهای آماری و هوش مصنوعی-2020 Capacitance extraction and power grid (PG) analysis
for IC design involve large-scale numerical simulation
problems. As the process technology becomes more complicated
and design margin is shrinking, the capacitance field solver and
power-grid matrix solver with high accuracy and capability for
handing large and complex structure are highly demanded. In
this invited paper, we present recent application of statistical and
AI methods in these two fields. The Markov-chain model and relevant
analysis are presented for developing an efficient technique
for handling conformal dielectrics in the floating random walk
based capacitance extraction. Then, two approaches reducing the
computational cost of a domain decomposition based power-grid
solver are presented. One employs supervised machine learning
while the other is inspired by the A∗-search algorithm. |
مقاله انگلیسی |
7 |
Detection of power grid disturbances and cyber-attacks based on machine learning
تشخیص اختلالات شبکه برق و حملات سایبری بر اساس یادگیری ماشین-2019 Modern intelligent power grid provides an efficient way of managing energy supply and consumption while facing numerous security threats at the same time. Both natural and man-made events can cause power system disturbance. Therefore, it is important for operators to identify the specific causes and types of disturbance in the power system to make decisions and respond appropriately. In order to address this problem, this paper proposes an attack detection model for power system based on ma- chine learning that can be trained by using information and logs collected by phasor measurement units (PMUs). We carry out feature construction engineering, and then send the data to different machine learning models, in which random forest is chosen as the basic classifier of AdaBoost. The model is evalu- ated using open-source simulated power system data, which consists of 37 power system event scenarios. Finally, we compare the proposed model with other models by using different evaluation metrics. As the experimental results demonstrate that this model can achieve accuracy rate of 93.91% and detection rate of 93.6%, higher than eight recently developed techniques. Keywords: Machine learning algorithm | Network attack | Feature construction engineering | Data processing |
مقاله انگلیسی |
8 |
بازبینی تکنولوژی های FACTS و کاربرد های آن برای کیفیت توان در شبکه های هوشمند با سیستم های انرژی تجدید پذیر
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 45 در دو دهه گذشته، ظهور استفاده از منابع انرژی پراکنده و تجدید پذیر در شبکه برق چالش هایی را برای سودمندی و کیفیت توان، پایدار سازی ولتاژ و بکار گیری انرژی کارآمد، ایجاد کرد. مبدل های الکترونیکی قدرت به صورت گسترده ای برای ارتباط بین سیستم های انرژی ظهور یافته (با ذخیره انرژی یا بدون آن) و سازه های هوشمند با سیستم های انتقال و توزیع بکار می روند. سیستم های انتقال ac انعطاف پذیر (FACTS ها) و مبدل های منبع ولتاژ با کنترل کننده های دینامیکی هوشمند، به عنوان یک پایدار سازی و تجهیزات فیلترینگ قدرت برای افزایش کیفیت توان در حال ظهور هستند. همچنین، FACTSهای پراکنده نقش مهمی در بهبود ضریب قدرت، پایدار سازی انرژی، تقویت کیفیت توان، و تضمین پایدار سازی انرژی کارآمد و مدیریت انرژی در شبکه های هوشمند با منابع انرژی تجدید پذیر، ایفا می کنند. این مقاله یک برآورد از ابزارهای تکنولوژی FACTS و کاربردهای آن برای کیفیت قدرت و کارآمدی برای پایدار سازی سیستم انرژی تجدید پذیر، ارائه میکند.
کلید واژه ها: تکنولوژی های FACTS | بکار گیری انرژی سبز | کیفیت توان | منابع انرژی تجدید پذیر | ریز شبکه |
مقاله ترجمه شده |
9 |
توسعه سیستم اطلاعات جغرافیایی سازمانی (GIS) یکپارچه با شبکه هوشمند
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 34 این مقاله از یک سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) برای ایجاد یک سیستم نظارت آنلاین استفاده می کند تا داده های عملیاتی در زمان واقعی را در نقاط مختلف شبکه برق نشان دهد. شبکه با تمام دارایی های آن بر روی نقشه جغرافیایی نمایش داده شده است. این مقاله ابزاری برای نظارت، کنترل، مدیریت امکانات، و مدیریت تقاضا در یک شبکه هوشمند را در صنعت آب و برق و انرژی فراهم می کند. این سیستم به عنوان یک سیستم پیشرو با استفاده از شبکه های ولتاژ پایین در دانشگاه سلطان قابوس (SQU)، عمان آزمایش شده است. این مقاله منعکس کننده اجرای آزمایشی GIS سازمانی و کاربرد آن در شبکه های هوشمند است، هر چند مراحل فنی مرحله های توسعه مدل داده GIS و برنامه وب GIS با جزئیات شرح داده شده است. این سیستم توسعه یافته یک نمایندگی مکانی شبکه برق و دارایی های آن را مشتمل بر سیستم های انرژی تجدید پذیر با داده های عملیاتی اش را بر روی نقشه شبکه توزیع برق موجود ایجاد می کند. این رویکرد ابزارهایی با توانایی نظارت بر مولفه های سیستمی و عملکرد آنها را در زمان واقعی بر مبنای مکان آنها بر روی نقشه فراهم می کند.
کلمات کلیدی: سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) | شبکه هوشمند | سیستم سازمانی | منابع انرژی تجدیدپذیر | نظارت و کنترل آنلاین |
مقاله ترجمه شده |
10 |
حفاظت خطای مبتنی بر جریان تفاضلی با آستانه ی تطبیقی برای ریزشبکه ی DC مبتنی بر PV چندگانه
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 37 یک روش جدید تشخیص سریع خطا مبتنی بر جریان تفاضلی و محاسبه ی دقیق خطا برای ریزشبکه ی DC مبتنی بر فتوولتائیک (PV) پیشنهاد می شود. یک شبکه ی توزیع جریان مستقیم چندترمیناله (MTDC) به عنوان راه حلی مناسب برای سناریوی شبکه برق ولتاژ ضعیف کنونی مورد بررسی قرار می-گیرد که در آن تولیدات پراکنده ی محلی (DG ها) عمدتاً توسط مبدل های DC-DC مبتنی بر الکترونیک قدرت، مبدل های DC-AC منبع ولتاژ (VSC ها) در شبکه گنجانده شده اند. PV و دیزل ژنراتور (منبع کمکی) برای باس DC معمولی آبشاری در نظر گرفته شده اند و یکپارچه سازی باس شبکه ی AC توسط واحد VSC برای شبکه MTDC پیشنهادی، حاصل شده است. حفاظت ریزشبکه ی DC، به دلیل عدم وجود استانداردهای تعریف شده، یک حوزه ی پژوهشی بسیار قابل توجه است. خطاهای قطب به قطب، قطب به زمین، سری DC سمت PV و قوس زمین اساساً به عنوان خطرات شبکه ی توزیع DC شناخته می شوند. راه حل جریان تفاضلی مدل گسسته برای تشخیص، دسته بندی و مکانیابی خطاها توسط روش متوسط مجموع تجمعی اصلاح شده لحاظ می شود. یک مطالعه ی موردی جامع با بارگذاری های مختلف DC به منظور سنجش اثربخشی طرح حفاظتی پیشنهادی به لحاظ درصد خطا و زمان قطع (Ts) ارائه می شود. اعتبارسنجی نتایج در محیط متلب و نیز میز تست مبتنی بر پردازنده ی سیگنال دیجیتال TMS320C6713 با ریزشبکه ی DC مبتنی بر DG های چندگانه ی پیشنهادی انجام می گیرد. |
مقاله ترجمه شده |