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Un algoritmo basado en la identificación de nodos clave de la capa K mejorada de la red eléctrica integrada con energía renovable

Autores: Zhang, Di; Kang, Yaxiong; Ji, Li; Shi, Ruifeng; Jia, Limin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un algoritmo basado en la identificación de nodos clave de la capa K mejorada de la red eléctrica integrada con energía renovable


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Propuesto
Mejorado
Nodos clave
Red eléctrica
Características eléctricas
Método de peso de entropía

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 32

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, proponemos un algoritmo K_shell mejorado para identificar los nodos clave de una red eléctrica. Este método se mejora sobre la base del cálculo del valor original con el grado como índice. Las características eléctricas en la red eléctrica se ponderan a la medida de la red y luego se añaden como el nuevo valor. Los nuevos nodos clave se seleccionan mediante la actualización iterativa de la red. Además, combinado con un método de peso de entropía, los pesos integrales de los indicadores anteriores se informan desde puntos de vista objetivos para obtener nodos clave de la red eléctrica. Luego, se utiliza un sistema de 39 buses del IEEE para la simulación. Los resultados muestran que los nodos clave pueden identificarse con mayor precisión al considerar de manera integral las características estructurales y eléctricas de la red eléctrica mediante el establecimiento de indicadores multidimensionales y comparando los resultados con los de otros estudios. Finalmente, teniendo en cuenta toda la información eléctrica del nodo de la red y sus nodos vecinos, se formula una estrategia razonable de redistribución de carga para los nodos defectuosos, que refleja de manera más efectiva el rendimiento de la red al compararlo con el método de entropía de Thiel y el método de flujo máximo en la literatura. Los resultados muestran que el método propuesto mejora las influencias de los nodos clave en la carga de la red en un 5.6%, y mejora la eficiencia de la red en un 15.7%.

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