Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Steady-State Analysis of Electrical Networks in Pandapower Software: Computational Performances of Newton-Raphson, Newton-Raphson with Iwamoto Multiplier, and Gauss-Seidel Methods

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F22%3A10249570" target="_blank" >RIV/61989100:27740/22:10249570 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27730/22:10249570

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/2071-1050/14/4/2002" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2071-1050/14/4/2002</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/su14042002" target="_blank" >10.3390/su14042002</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Steady-State Analysis of Electrical Networks in Pandapower Software: Computational Performances of Newton-Raphson, Newton-Raphson with Iwamoto Multiplier, and Gauss-Seidel Methods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    At the core of every system for the efficient control of the network steady-state operation is the AC-power-flow problem solver. For local distribution networks to continue to operate effectively, it is necessary to use the most powerful and numerically stable AC-power-flow problem solvers within the software that controls the power flows in these networks. This communication presents the results of analyses of the computational performance and stability of three methods for solving the AC-power-flow problem. Specifically, this communication compares the robustness and speed of execution of the Gauss-Seidel (G-S), Newton-Raphson (N-R), and Newton-Raphson method with Iwamoto multipliers (N-R-I), which were tested in open-source pandapower software using a meshed electrical network model of various topologies. The test results show that the pandapower implementations of the N-R method and the N-R-I method are significantly more robust and faster than the G-S method, regardless of the network topology. In addition, a generalized Python interface between the pandapower and the SciPy package was implemented and tested, and results show that the hybrid Powell, Levenberg-Marquardt, and Krylov methods, a quasilinearization algorithm, and the continuous Newton method can sometimes achieve better results than the classical N-R method.

  • Název v anglickém jazyce

    Steady-State Analysis of Electrical Networks in Pandapower Software: Computational Performances of Newton-Raphson, Newton-Raphson with Iwamoto Multiplier, and Gauss-Seidel Methods

  • Popis výsledku anglicky

    At the core of every system for the efficient control of the network steady-state operation is the AC-power-flow problem solver. For local distribution networks to continue to operate effectively, it is necessary to use the most powerful and numerically stable AC-power-flow problem solvers within the software that controls the power flows in these networks. This communication presents the results of analyses of the computational performance and stability of three methods for solving the AC-power-flow problem. Specifically, this communication compares the robustness and speed of execution of the Gauss-Seidel (G-S), Newton-Raphson (N-R), and Newton-Raphson method with Iwamoto multipliers (N-R-I), which were tested in open-source pandapower software using a meshed electrical network model of various topologies. The test results show that the pandapower implementations of the N-R method and the N-R-I method are significantly more robust and faster than the G-S method, regardless of the network topology. In addition, a generalized Python interface between the pandapower and the SciPy package was implemented and tested, and results show that the hybrid Powell, Levenberg-Marquardt, and Krylov methods, a quasilinearization algorithm, and the continuous Newton method can sometimes achieve better results than the classical N-R method.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Sustainability

  • ISSN

    2071-1050

  • e-ISSN

    2071-1050

  • Svazek periodika

    14

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    nestrankovano

  • Kód UT WoS článku

    000764429100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85124725961