Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://hdl.handle.net/20.500.14279/18088
Τίτλος: Data-Driven Local Control Design for Active Distribution Grids Using Off-Line Optimal Power Flow and Machine Learning Techniques
Συγγραφείς: Karagiannopoulos, Stavros 
Aristidou, Petros 
Hug, Gabriela 
Major Field of Science: Engineering and Technology
Field Category: Electrical Engineering - Electronic Engineering - Information Engineering
Λέξεις-κλειδιά: Active distribution networks;Backward forward sweep power flow;Data-driven control design;decentralized control;distributed energy resources;machine learning;OPF
Ημερομηνία Έκδοσης: 2-Νοε-2019
Πηγή: IEEE Transactions on Smart Grid, 2018, vol. 10, no. 6, pp.6461-6471
Volume: 10
Issue: 6
Start page: 6461
End page: 6471
Περιοδικό: IEEE Transactions on Smart Grid 
Περίληψη: The optimal control of distribution networks often requires monitoring and communication infrastructure, either centralized or distributed. However, most of the current distribution systems lack this kind of infrastructure and rely on suboptimal, fit-and-forget, local controls to ensure the security of the network. In this paper, we propose a data-driven algorithm that uses historical data, advanced optimization techniques, and machine learning methods, to design local controls that emulate the optimal behavior without the use of any communication. We demonstrate the performance of the optimized local control on a three-phase, unbalanced, low-voltage, distribution network. The results show that our data-driven methodology clearly outperforms standard industry local control and successfully imitates an optimal-power-flow-based control.
ISSN: 19493053
DOI: 10.1109/TSG.2019.2905348
Rights: © IEEE
Type: Article
Affiliation: Leeds University 
ETH Zurich 
Cyprus University of Technology 
Publication Type: Peer Reviewed
Εμφανίζεται στις συλλογές:Άρθρα/Articles

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος
manuscript.pdf874.81 kBAdobe PDFΔείτε/ Ανοίξτε
CORE Recommender
Δείξε την πλήρη περιγραφή του τεκμηρίου

SCOPUSTM   
Citations

100
checked on 14 Μαρ 2024

WEB OF SCIENCETM
Citations

74
Last Week
0
Last month
2
checked on 29 Οκτ 2023

Page view(s)

361
Last Week
0
Last month
27
checked on 14 Μαρ 2025

Download(s)

108
checked on 14 Μαρ 2025

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα