Araştırma, электр, ısıtma жана doğal gaz altyapılarını birlikte işleten шаардык интеграцияланган энергия sistemlerinin (urban integrated energy systems, UIES) yenilenebilir üretim жана net güç talebi баалоо hatalarını эмне ölçüde güvenli түрдө karşılayabildiğini ölçmek үчүн yeni бир стохастикалык ийкемдүүлүк çerçevesi geliştiriyor. Araştırmacılar, karşılanabilir hata aralığı (accommodable error range, AER) kavramını ыктымалдык жана кубаттуулук temelli эки ийкемдүүлүк ölçütüyle birleştiriyor; doğal gaz жана жылуулук ağlarında programlama dönemi bittikten кийин ortaya çıkabilecek gecikmeli басым жана температура ihlallerini de optimizasyon modeline анын ичинде ediyor. IEEE 118-bus электр sistemi менен anonimleştirilmiş шаардык gaz жана жылуулук şebekeleri үстүндө yapılan vaka çalışmalarında gecikmenin hesaba katılması, 4 saatlik değerlendirmelerde ortalama кубаттуулук esnekliğini 17.937,62 MW'dan 17.380,37 MW'a жана ыктымалдык esnekliğini болжол менен 0,87'den 0,85'e düşürüyor. Sonuç, gecikmenin göz ardı edilmesinin sistemin чыныгы esnekliğini болгондуктан жогорку gösterebileceğini destekliyor; бирок bulgular kullanılan ağlar, баалоо-hatası varsayımları жана matematiksel модель kapsamıyla sınırlıdır.

Çalışmanın маанилүү ayrımı, “sistemin toplam эмне чейин hareket alanı var?” sorusuyla “gerçekte karşılaşılması muhtemel баалоо hatalarının эмне kadarını karşılayabilir?” sorusunu aynı şey катары kabul etmemesidir. Yalnız kapasiteyi büyütmeye odaklanan бир ийкемдүүлүк metriği, ар түрдүү энергия dönüşüm verimleri nedeniyle чоң fakat oluşma olasılığı çok төмөн hata yönlerine gereğinden fazla кубаттуулук tahsis edebilir. Önerilen ыктымалдык öncelikli ыкма мурун баалоо-hatası dağılımının жогорку olasılıklı bölümünü kapsamakta, dağılım tamamen karşılandıktan кийин kalan fiziksel düzenleme kapasitesini өзүнчө бир ölçütle көрсөтөт.

İkinci маанилүү katkı zamansal sınırların genişletilmesidir. Elektrik ağındaki güç değişimleri çok hızlı görünürken sıcak su жана doğal gaz түтүк ağlarında басым жана температура таасирлери fiziksel iletim gecikmesi nedeniyle sonraki zaman dilimlerine taşınabilir. Бул nedenle programlama periyodu ичинде güvenli görünen бир karar, periyot bittikten кийин başka бир düğümde sınır ihlali yaratabilir. Çalışma бул etkiyi “etkili кечигүү таасир ufku” менен sınırlar жана гана илимий açıdan anlamlı кечигүү süresi боюнча periyot-sonrası güvenlik kısıtlarını hesaba katar.

Шаардык интеграцияланган энергетикалык системада «стохастикалык ийкемдүүлүк» деген эмне?

Çalışma эки ар түрдүү ийкемдүүлүк türünü birbirinden ayırır. Deterministik net güç talebi değişimlerini takip etme yeteneği VF катары; бир program izlenirken ortaya çıkan rastgele net güç talebi (net power demand, NPD) баалоо hatalarını karşılayabilme yeteneği болсо стохастикалык ийкемдүүлүк (stochastic flexibility, SF) катары tanımlanır.

Бул ayrım маанилүү; çünkü электр, doğal gaz жана жылуулук şebekelerini birbirine bağlayan CHP, elektrikten ısıya dönüşüm (E2H), elektrikten gaza dönüşüm (P2G) жана газ турбинасы (GT) сыяктуу kaynakların fiziksel sınırları жана dönüşüm verimleri farklıdır. Dolayısıyla sistemin теориялык катары sahip экендиги кеңири бир güç ayarlama alanı, жогорку olasılıkla gerçekleşen баалоо hatalarının tamamını karşılayacağı anlamına gelmez.

Көтөрө ала турган ката аралыгы AER эмнени билдирет?

Karşılanabilir hata aralığı, sistemin чыныгы zamanlı булак ayarlamalarıyla güvenli түрдө telafi edebileceği бардык NPD баалоо-hatası yörüngelerinin zaman боюнча oluşturduğu sınırdır. Бир hata yörüngesinin AER ичинде sayılması үчүн гана электр güç dengesi эмес; üretici, depolama, энергия dönüşüm ünitesi, электр hattı, gaz basıncı жана жылуулук ağı температура sınırları анын ичинде ilgili işletme kısıtlarının karşılanması керек.

Önemli катары, güvenlik гана hedef programlama periyodunda kontrol edilmez. Isı жана gaz ağlarındaki gecikmenin programlama periyodundan кийин oluşturabileceği düğüm durumu sınır ihlalleri de AER'nin uygulanabilirliğinin parçasıdır.

Ыктымалдык ийкемдүүлүгү кантип аныкталат?

Her NPD birimi δ жана zaman t үчүн баалоо hatasının ыктымалдык yoğunluğu \(f_{\delta}(x,t)\) olsun. AER'nin alt жана üst sınırları sırasıyla \(\underline{\mathcal{R}}_{\delta,t}\) жана \(\overline{\mathcal{R}}_{\delta,t}\) менен gösterildiğinde ыктымалдык esnekliği:

\[ I_{\mathrm{Pr}} = \prod_{\delta\in\mathcal D} \prod_{t\in\mathcal T_P^{\mathbb E}} \int_{\underline{\mathcal R}_{\delta,t}}^{\overline{\mathcal R}_{\delta,t}} f_{\delta}(x,t)\,dx \]

катары tanımlanır. Her integral ilgili talep biriminin o zaman dilimindeki hatasının AER sınırları ичинде kalma olasılığını verir. Çalışmanın bağımsızlık varsayımı астында бул olasılıkların çarpımı, hedef periyottaki баалоо-hatası yörüngesinin система tarafından karşılanabilme olasılığını билдирет.

Бул formülün temel varsayımlarından biri ар түрдүү talep birimleri жана zaman dönemleri arasındaki баалоо hatalarının bağımsız kabul edilmesidir. Gerçek энергия sistemlerinde uzamsal жана zamansal korelasyonlar bulunabileceğinden бул varsayım sonuçların genellenmesinde dikkate alınmalıdır.

Кубаттуулук ийкемдүүлүгү эмнени өлчөйт?

Kapasite esnekliği, AER'nin бардык birim жана zaman noktalarındaki toplam genişliğidir:

\[ I_{\mathrm{Ca}} = \sum_{\delta\in\mathcal D} \sum_{t\in\mathcal T_P^{\mathbb E}} \left( \overline{\mathcal R}_{\delta,t} - \underline{\mathcal R}_{\delta,t} \right) \]

Olasılık metriği чыныгы баалоо-hatası dağılımının эмне kadarının kapsandığına odaklanırken кубаттуулук metriği fiziksel катары эмне чейин hata gücünün karşılanabildiğini ölçer.

Çalışmadaki Сүрөт 2 бул ayrımı өзгөчө görünür kılar: potansiyel hata aralığı henüz tamamen kapsanmıyorsa AER genişledikçe hem ыктымалдык hem кубаттуулук metriği көбөйөт. Potansiyel hata dağılımı tamamen kapsandığında болсо \(I_{\mathrm{Pr}}\) 1 değerinde doygunluğa ulaşırken кубаттуулук metriği sistemde kalan ek fiziksel düzenleme payını göstermeye devam eder.

Neden гана en чоң AER'yi bulmak yeterli эмес?

Çalışmadaki elektro-жылуулук örnek, aynı жылуулук ağı sınırlarının CHP жана E2H birimlerinde ар түрдүү электр güç esnekliği üretmesini gösteriyor. Enerji dönüşüm натыйжалуулугу көбүрөөк avantajlı бир yönde AER'yi büyütmek matematiksel катары kapasiteyi artırabilir; бирок büyümenin баалоо-hatası dağılımının төмөн olasılıklı kuyruğunda gerçekleşmesi durumunda чыныгы işletme жагынан чектелген değer yaratabilir.

Бул nedenle araştırmacılar мурун жогорку olasılıklı баалоо hatalarının kapsanmasını, dağılım tamamen karşılandıktan кийин болсо fiziksel кубаттуулук marjının büyütülmesini amaçlayan ыктымалдык öncelikli бир ыкма kullanıyor.

İdeal hedef parça parça şu mantığa sahiptir:

\[ \max_{\mathcal R^e} I(\mathcal R^e) = \begin{cases} I_{\mathrm{Ca}}, & \mathcal R^r_{\delta}\subseteq\mathcal R_{\delta}\;\forall\delta \\ I_{\mathrm{Pr}}, & \text{aksi durumda} \end{cases} \]

Hesaplama жагынан бул yapı tek бир ağırlıklı hedefe айландырылат:

\[ \max I(\mathcal R^e) = \eta_{\mathrm{Pr}} I_{\mathrm{Pr}}+I_{\mathrm{Ca}} \]

\(\eta_{\mathrm{Pr}}\) yeterince чоң olduğunda potansiyel hata dağılımı tamamen kapsanana чейин ыктымалдык kazancı baskın болот; ыктымалдык metriği doygunluğa yaklaştığında кубаттуулук terimi kalan fiziksel esnekliği artırır. Vaka çalışmasındaki ağırlık analizi, 16 dönemlik hedef periyotta \(\eta_{\mathrm{Pr}}>10^3\) olduğunda sonuçların ыктымалдык kapsamını, \(\eta_{\mathrm{Pr}}<1\) olduğunda болсо кубаттуулук büyüklüğünü көбүрөөк fazla önceliklendirdiğini көрсөтөт.

Модель эмне үчүн эки баскычтуу туруктуу оптималдаштырууну колдонот?

Tahmin hatası мурун gerçekleşir; система kaynakları көбүрөөк кийин buna karşı yeniden ayarlanır. Бул zaman sırası эки aşamalı sağlam optimizasyon mantığına karşılık gelir. Model, AER içindeki her hata yörüngesi үчүн işletme kısıtlarını sağlayan en az бир uygulanabilir булак düzeltmesi bulunmasını şart koşmaktadır:

\[ \forall\,\mathbf e^r\in [\underline{\mathcal R},\overline{\mathcal R}], \quad \exists\,\mathbf r^e\in\mathcal F_{\mathrm{rec}}(\mathbf e^r) \]

Dolayısıyla AER, birkaç örnek senaryonun başarılı olmasına ылайык эмес, tanımlanan aralık içindeki бардык hata yörüngelerinin güvenli түрдө karşılanabilir olması koşuluyla oluşturulur.

Тармактын кечигүүсү ийкемдүүлүктү эмне үчүн өзгөртүшү мүмкүн?

Doğal gaz жана sıcak suyun түтүк içindeki iletim hızları sınırlıdır. Булак düğümündeki бир басым же температура değişikliği uzak düğümlerde бирок belirli бир gecikmeden кийин ortaya çıkar. Бул nedenle programlama periyodu sona ermiş olsa bile önceki булак ayarlamalarının fiziksel таасири şebekede devam edebilir.

Çalışmadaki Сүрөт 4 бул olguyu uzay-zaman düzleminde gösterir. Бир düğümde t anında yapılan değişiklik, sonraki düğümlerde t+1 же t+2 сыяктуу көбүрөөк geç zamanlarda etkili болушу мүмкүн. Dolayısıyla гана hedef periyottaki температура жана басым sınırlarını denetlemek güvenli эмес.

Түтүк тармагынын динамикасы кантип моделденет?

Gaz жана жылуулук ağındaki durum өзгөрмөлөрү үчүн birinci dereceden kısmi diferansiyel denklem колдонулат:

\[ \mathbf k_1\frac{\partial u}{\partial t} + \mathbf k_2\frac{\partial u}{\partial x} + \mathbf k_3 =0 \]

Burada u gaz sisteminde басым же debiyi, жылуулук sisteminde болсо температурасы билдирет. Sonlu fark yöntemi бул denklemi uzay-zaman noktalarında doğrusal cebirsel ilişkilere dönüştürür. Böylece kaynakların hedef periyottaki güç çıkışları менен тармак düğümlerindeki басым жана температура durumları арасында бир eşleme oluşturulur.

Бул модель sabit тармак topolojisi, sabit түтүк parametreleri жана sabit akış yönleri астында колдонулууда. Topoloji değişiklikleri же akışın tersine dönmesi изилдөөнүн модель kapsamının dışındadır.

Таасирдүү кечигүү горизонтунун чеги кантип аныкталат?

Araştırmacılar programlama periyodu bittikten кийин durum sapmasının üst sınırını izler. Бир düğümdeki olası sapma, o düğümün izin verilen durum aralığının belirli бир bölümünden көбүрөөк küçük hale geldiğinde etkili sınır ihlali riski taşımadığı kabul жасалат:

\[ \widehat{du}^{\,\gamma}_{n,T} \le \varsigma^\gamma_n = \kappa_{\mathrm{al}} \left( u^{\gamma,\max}_n-u^{\gamma,\min}_n \right) \]

Çalışmada \(\kappa_{\mathrm{al}}=10\%\) seçilmiştir. Durum sapmalarının гана tek бир anda küçülmesi yeterli görülmez; uzay-zamansal aktarım nedeniyle бир düğümde sapma yeniden büyüyebileceğinden, araştırmacılar sapmanın sonraki zamanlarda tekrar riskli düzeye dönemeyeceğini garanti eden бир bozunma penceresi hesaplamaktadır.

Vaka çalışmasında жылуулук ağı үчүн etkili кечигүү таасир ufku tek dönemlik hedef periyotta 28 dönem, 16 dönemlik hedef periyotta 34 dönemdir. Gaz basıncı çok көбүрөөк hızlı yayıldığından karşılık gelen ufuklar 2 жана 15 dönem катары bulunmuştur.

Эмне үчүн керексиз чектөөлөрдү азайтуу керек?

Gecikme sonrası her düğümün her zaman noktasındaki температура жана басым sınırını optimizasyona eklemek модель boyutunu ciddi түрдө büyütmektedir. Çalışma бул sorunu gaz жана жылуулук ağlarını yönlü alt grafiklere ayırarak çözmeye çalışır.

Her yerel alt grafikte terminal düğüm durumu, yukarı akıştaki komşu durumların doğrusal бир fonksiyonu катары yazılır:

\[ y^{(k)} = a_0^{(k)} + \sum_{j\in J^{(k)}}a_j^{(k)}y_j^{(k)} \]

Bağımsız değişkenlerin bilinen alt жана üst sınırlarından terminal değişkenin erişilebilir minimum жана maksimumu эсептелет. Eğer бул erişilebilir maksimum zaten özgün üst sınırın астында kalıyorsa üst sınır hiçbir zaman aktif olamaz жана gereksizdir. Benzer түрдө erişilebilir minimum özgün alt sınırdan yüksekse alt sınır gereksizdir.

Yöntem мындан тышкары karşılıklı катары birbirinin gereksiz экенин varsayan kısıtların oluşturabileceği döngüsel mantığı kontrol eder жана güvenli çıkarım үчүн gereken minimum özgün sınırları korur.

Изилдөө колдогон натыйжалар

• AER, klasik güç arz zarfından farklıdır; arz zarfının ичинде kalan her talep yörüngesi тармак жана булак kısıtları астында karşılanabilir эмес.
• Olasılık жана кубаттуулук критерийлерин birlikte kullanıldığında баалоо-hatası dağılımının жогорку olasılıklı kısımları менен kalan fiziksel düzenleme kapasitesi ayrıştırılabilir.
• Gaz жана өзгөчө жылуулук şebekesindeki кечигүү, programlama periyodu bittikten кийин da güvenlik sınırlarını etkileyebilir.
• Gecikmenin hesaba katılması incelenen sistemde cihaz изилдөө aralıklarını жана hesaplanan стохастикалык esnekliği düşürmüştür.
• Yerel fiziksel düğüm bağımlılıklarına dayalı sınır azaltımı, uygulanabilir bölgeyi değiştirmeden optimizasyon probleminin boyutunu жана эсептөө süresini azaltabilmektedir.

Изилдөө колдобогон натыйжалар

• Yöntemin бардык şehirlerde же бардык электр-gaz-жылуулук şebekelerinde aynı nicel натыйжалары vereceği gösterilmemiştir.
• Çalışma чыныгы бир şehrin canlı işletmesinde kontrol sistemi катары saha валидациясы sunmamaktadır.
• Kesilmiş normal баалоо-hatası dağılımının же zaman жана talep birimleri arasındaki bağımsızlık varsayımının бардык yenilenebilir üretim системаларын үчүн geçerli экендиги gösterilmemiştir.
• Sabit topoloji жана akış yönü varsayımı сыртында kalan тармак yeniden yapılandırmaları modellenmemiştir.
• Hesaplanan ийкемдүүлүк değerleri başka şehirlerin же Türkiye'deki энергия sistemlerinin түздөн-түз кубаттуулук değerleri катары kullanılamaz.

Türkiye жагынан yorum: Çalışma Türkiye'deki бир шаардык энергия sistemi үстүндө yürütülmemiştir. Türkiye'de uygulanması düşünülürse электр şebekesi yapısı, bölgesel doğal gaz жана bölgesel ısıtma altyapısının varlığı, түтүк ağlarının fiziksel parametreleri, yenilenebilir üretim profilleri, баалоо hatalarının istatistiksel dağılımı жана işletme kuralları yerel катары yeniden tanımlanmalıdır. Бул изилдөө, Türkiye үчүн түздөн-түз бир MW ийкемдүүлүк değeri sağlamaz; kullanılabilecek şey esas катары өлчөө жана optimizasyon metodolojisidir.

Изилдөөнүн ыкмасы жана натыйжалары

Окуя системасы жана маалымат божомолдору

Vaka çalışması IEEE 118-bus электр sistemi менен “City S” катары anonimleştirilen шаардык gaz жана жылуулук ağı topolojisi жана ekipman parametrelerini birleştirir. Veri setinde бир kış gününe ait rüzgâr, güneş жана yük profilleri колдонулган.

AER'nin örneklemeyle doğrulanması

Araştırmacılar 15 dakikalık жана 4 saatlik hedef periyotlar үчүн AER'yi hesapladıktan кийин эки өзүнчө Monte Carlo benzeri валидация uygulamıştır: her AER içinden 10.000 rastgele yörünge жана tanımlanan баалоо-hatası dağılımından мындан тышкары 10.000 yörünge örneklenmiştir.

AER içinden örneklenen бардык yörüngelerin karşılanabilmesi, AER'nin sağlam uygulanabilirlik tanımıyla uyumludur. Tahmin-hatası dağılımından örneklenen yörüngelerin ampirik karşılanma катышы FP2 менен теориялык \(I_{\mathrm{Pr}}\) arasındaki fark болсо %0,5'i aşmamıştır.

15 dakikalık durumda potansiyel hata aralığı tamamen kapsandığından ыктымалдык esnekliği %100'e ulaşmış жана sistemin bunun ötesindeki ek fiziksel marjı 572,1 MW катары raporlanmıştır. Dört saatlik durumda болсо bazı dönemlerde net talebin sıfıra yaklaşması mevcut kapasitenin жогорку olasılıklı yenilenebilir баалоо-hatası bölgelerini tamamen kapsamasını engellemiş жана ыктымалдык esnekliği болжол менен %87,1'de kalmıştır.

Кечигүү түзмөктүн иш чектерин канчалык өзгөрттү?

15 dakikalık değerlendirmelerde CHP'nin ortalama işletme aralığı кечигүү dikkate alınmadığında 0,22–3,93 MW iken кечигүү kısıtlarıyla 1,80–3,58 MW'a daralmıştır. Бул, ilgili pencerelerin %74,7'sinde ortalama %48,3 aralık azalmasına karşılık gelir.

E2H birimlerinde maksimum değer 16,63 MW'dan 10,12 MW'a düşmüş, minimum değer 0,00 MW'dan 0,51 MW'a yükselmiş жана toplam изилдөө aralığı %42,2 daralmıştır. Aynı 15 dakikalık ölçekte P2G жана GT birimleri hemen hemen etkilenmemiştir.

Dört saatlik ölçekte gecikmenin таасири көбүрөөк belirgindir. Bütün CHP pencereleri etkilenmiş жана CHP изилдөө aralığı ortalama %53,3 daralmıştır. E2H aralığı %23,7 daralırken GT bazı uzun pencerelerde gaz ağı dinamiğinden etkilenmiştir.

Кечигүүнүн стохастикалык ийкемдүүлүккө таасири

15 dakikalık 96 pencerenin 81'inde кубаттуулук esnekliği azalmış, 15 pencere 10^-6 toleransı ичинде değişmemiş жана hiçbir pencerede artış görülmemiştir. Dört saatlik алты pencerenin tamamında кубаттуулук esnekliği azalmıştır.

Olasılık metriği жагынан 15 dakikalık durumlarda hem gecikmeli hem gecikmesiz модель doygunluk bölgesinde kalmıştır. Dört saatlik değerlendirmede болсо ыктымалдык SF болжол менен 0,87'den 0,85'e düşmüştür. Бул натыйжа, кечигүү nedeniyle daralan işletme sınırlarının гана теориялык кубаттуулук kenarlarını эмес, anlamlı баалоо-hatası ыктымалдык kütlesinin bulunduğu bölgeleri de etkilediğini көрсөтөт.

Чектөөлөрдү азайтуу эсептөөнү канчалык тездетти?

Yerel bağımlılık tabanlı sınır azaltımı (LCB), 15 dakikalık gecikmesiz modelde eşitsizliklerin %21,97'sini, gecikmeli modelde %35,77'sini kaldırmıştır. Alt problem өзгөрмөлөрү aynı эки durumda sırasıyla %18,62 жана %34,46 azalmıştır. Dört saatlik modellerde eşitsizlik azaltımı gecikmesiz durumda %21,66, gecikmeli durumda %27,51'dir.

Model küçülmesi эсептөө sürelerine de yansımıştır. Dört saatlik gecikmesiz durumda medyan toplam süre 1.087,9 saniyeden 377,4 saniyeye; gecikmeli durumda 1.733,0 saniyeden 777,4 saniyeye düşmüştür. On беш dakikalık modellerde болсо karşılık gelen medyan süreler gecikmesiz durumda 25,4 saniyeden 2,5 saniyeye, gecikmeli durumda 55,8 saniyeden 32,8 saniyeye düşmüştür.

Башка чектөөлөрдү азайтуу ыкмалары менен салыштыруу

UCS en жогорку çevrimiçi чектөө azaltma oranını verebilse de ön işleme maliyeti çok yüksektir. Örneğin төрт saatlik gecikmeli durumda toplam эсептөө süresi UCS үчүн 39.864,5 saniye iken LCB+UCB birleşiminde 471,6 saniyedir. Çalışmanın değerlendirmesine ылайык yerel тармак bağımlılığı менен birim sınırlarına dayalı yöntemlerin birlikte kullanılması, azaltma катышы менен toplam эсептөө maliyeti арасында көбүрөөк dengeli бир çözüm сунуштайт.

Изилдөөнүн негизги чектөөлөрү

• Tahmin-hatası modelinde ар түрдүү talep birimleri жана zaman dönemleri арасында bağımsızlık varsayılmaktadır.
• Yenilenebilir баалоо hataları kesilmiş normal dağılımla temsil жүргүзүлөт.
• Gaz жана жылуулук түтүк modeli sabit тармак topolojisi, sabit түтүк parametreleri жана sabit akış yönleri астында oluşturulmuştur.
• Programlama periyodu sonrasındaki булак çıkışları önceden belirlenmiş sabit sonraki program катары ele alınmaktadır; bunlar ek recourse kararları эмес.
• Vaka sistemi IEEE 118-bus ağı менен anonimleştirilmiş бир шаардык gaz/жылуулук şebekesine dayanır; başka şehir же sistemlerdeki nicel etkiler мындан тышкары doğrulanmalıdır.
• Çalışma canlı şebeke үстүндө saha deneyi эмес, modelleme жана vaka analizi сунуштайт.

Булак жана ыкма боюнча эскертүү

Tam özgün изилдөө adı: Stochastic Flexibility Quantification for Urban Integrated Energy Systems: Definition, Modeling, and Computation

Yazarlar: Linjuehao Mei, Lei Yan, Junzhe Huang, Keyi Chen, Yanqi Chen, Yan Meng, Guocan Yan, Zuyi Li.

Yazar sırası: Yukarıdaki sıra булак PDF'nin başlık sayfasındaki sıradır.

Eş katkı / eş birinci yazar: Булакта belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: PDF'nin başlık sayfasında өзүнчө бир sorumlu-yazar işareti bulunmamaktadır. SSRN bibliyografik kaydı Lei Yan'ı Contact Author катары көрсөтөт.

Kurum: College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.

DOI: 10.2139/ssrn.7199502

Platform: SSRN.

Resmî yayın kaydı: SSRN Abstract 7199502.

Yayın tarihi: 29 Temmuz 2026.

Dergi / cilt / sayı: Булак үстүндө belirli бир hakemli dergi, cilt же sayı bilgisi bulunmamaktadır. PDF “Preprint submitted to Elsevier” түрүндө işaretlenmiştir.

Булак türü жана hakemlik durumu: Бул изилдөө hakem değerlendirmesinden geçmemiş бир preprinttir; натыйжалары бул yayın aşaması dikkate alınarak değerlendirilmelidir.

Lisans: SSRN bibliyografik kaydında açık Creative Commons yeniden kullanım lisansı belirtilmemektedir жана yeniden kullanımın izin gerektirdiği ifade жүргүзүлөт. Бул nedenle булак изилдөөнүн özgün şekilleri makaleye kopyalanmamış, Verianla Live bileşenleri гана kaynakta raporlanan yöntem жана сандык değerlerden özgün катары yapılandırılmıştır.

Finansman: İncelenen kaynakta өзүнчө бир finansman beyanı bulunmamaktadır.

Veri erişilebilirliği: Булакта өзүнчө бир Data Availability bölümü bulunmamaktadır. Bununla birlikte vaka sisteminin tam parametrelerinin yazarların çevrimiçi маалымат dosyasında bulunduğu изилдөө ичинде булак [34] менен белгиленет.

Çıkar çatışması: İncelenen sürümde өзүнчө бир çıkar çatışması beyanı bulunmamaktadır.

CRediT / yazar katkıları: Ayrı бир yazar katkı же CRediT beyanı bulunmamaktadır.

Bilimsel булак sınırı: Бул Verianla makalesindeki AER tanımı, стохастикалык ийкемдүүлүк критерийлерин, denklemler, кечигүү modeli, vaka sistemi, cihaz sınırları, ийкемдүүлүк değerleri жана эсептөө süreleri yüklenen 14 sayfalık çalışmaya dayanmaktadır. Dış bibliyografik kontrol гана DOI, SSRN yayın tarihi, platform, lisans жана Contact Author bilgisini doğrulamak үчүн kullanılmış; dış kaynaklardan yeni илимий bulgu же mekanizma негизги metne eklenmemiştir.

Temel yöntemsel sınır: Sonuçlar IEEE 118-bus ağı менен anonimleştirilmiş City S gaz жана жылуулук ağlarının matematiksel vaka çalışmasına dayanır. Tahmin hatalarının bağımsızlığı, kesilmiş normal hata modeli, sabit тармак topolojisi жана akış yönleri менен sabit sonraki-program varsayımları yöntem kapsamının parçasıdır. Çalışma чыныгы бир kent энергия sistemindeki saha performansını түздөн-түз kanıtlamamaktadır.