論文の概要: Equilibrio de carga para transformadores de distribucion electrica mejorando la calidad de servicio en fin de linea

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09235v2
• Date: Thu, 14 Aug 2025 22:39:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.371418
• Title: Equilibrio de carga para transformadores de distribucion electrica mejorando la calidad de servicio en fin de linea
• Title（参考訳）: 電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気
• Authors: Juan M. Bordón, Victor A. Jimenez, Adrian Will,
• Abstract要約: 本研究は,ネットワークの終端ノードにおける位相バランスと電圧品質を改善するために,どの負荷を再割り当てすべきかを最適に識別する遺伝的アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、電力フロー解析ツールであるPandaPowerを用いて、テュークマンの電気システムの実環境特性に基づく単純なネットワークをモデル化し、シミュレーションにより評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The distribution of electrical energy faces global challenges, such as increasing demand, the integration of distributed generation, high energy losses, and the need to improve service quality. In particular, load imbalance-where loads are not evenly distributed across the circuit phase-can reduce efficiency, shorten equipment lifespan, and increase susceptibility to service interruptions. While methods that involve shifting loads from one phase to another can be costly, they are effective when smart meters are available and implemented efficiently. This work proposes the use of genetic algorithms to optimally identify which loads should be reassigned in order to improve both phase balance and voltage quality at the end nodes of the network while minimizing the number of required changes. The algorithm was evaluated through simulations using PandaPower, a power flow analysis tool, modeling simple networks based on real-world characteristics of the electrical system in Tucuman.
• Abstract（参考訳）: 電気エネルギーの分配は、需要の増加、分散型電源の統合、高エネルギー損失、サービス品質の改善の必要性など、世界的な課題に直面している。 特に、負荷不均衡の負荷は回路相間で均等に分散されないため、効率を低下させ、設備寿命を短縮し、サービス中断に対する感受性を高めることができる。 負荷をあるフェーズから別のフェーズにシフトさせる手法はコストがかかるが、スマートメーターが利用可能であれば有効であり、効率的に実装できる。 本研究は,ネットワークの終端ノードにおける位相バランスと電圧品質の両方を改善するために,要求される変更数を最小化しながら,どの負荷を再割り当てすべきかを最適に識別する遺伝的アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、電力フロー解析ツールであるPandaPowerを用いて、テュークマンの電気システムの実環境特性に基づく単純なネットワークをモデル化し、シミュレーションにより評価した。

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