An intelligent wind farm model for three-phase unbalanced power flow studies
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid growth of wind power penetration in power systems, researchers focus on methods to accurately model wind generators in power flow studies. There are several accurate wind generator models which capture the voltage dependence of power output per each phase of wind generators. These models have been built using individual models of all the constituent components of wind generators. Furthermore, these models comprise complex nonlinear equations and hence inevitably slow down power flow studies. When wind farms are modeled with this approach, they become very complex and cumbersome to be integrated into power flow studies. On the other hand if the power output of a wind farms is simplistically assumed as fixed injection value neglecting the voltage dependence of power output per phase, the resultant power flow solution will not be accurate due to over simplification. In this paper a new wind farm model is built using Artificial Neural Networks (ANN). The procedure of building ANN models is explained using a small wind farm with five wind generators. The ANN wind farm models estimate power output per phase using three-phase voltages and wind speeds. A power flow study with this ANN model, a simple fixed power model and a detailed nonlinear model is reported in this paper with sufficient comparisons. The proposed ANN model is 80 times faster than a complete nonlinear wind farm model and as accurate as the nonlinear wind farm model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».