Cross-Gramian Model Reduction Approach for Tuning Power System Stabilizers in Large Power Networks
Notice bibliographique
Résumé
Poorly damped inter-area modes of oscillations represent a major concern to power system operation since they detain the power transfer capability of transmission networks. This situation becomes more stringent as the tie-lines are heavily stressed and/or large amounts of renewable energy resources are installed. To overcome this issue, a detailed mathematical model is proposed in this paper to reduce the linearized model of a large power system using the cross-Gramian technique. The presented approach divides the system into a study area which contains one generation unit with installed power system stabilizer (PSS) and an external one which comprises the rest of generation units in the system. Model order reduction is only applied to the external area with the objective of maintaining the characteristics of the original model. Meanwhile, the dynamics of the study area are preserved to provide the required damping through the designed PSS. In addition, an online tuning methodology is also presented to provide robust damping performance in response to changes in the system operating conditions. The deployed cross-Gramian model order reduction alleviates the computational burden and time associated with the online PSS tuning when original power system models are used. The effectiveness of the proposed approach is tested using the New-England 39-bus system in addition to another practical system which resembles the Northern Regional Power Grid India test system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».