A Reinforcement Learning based Power System Stabilizer for a Grid Connected Wind Energy Conversion System
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
When connecting renewable sources wind turbines to a power grid, low frequency oscillations caused by wind turbines may threaten the stability of the entire electrical power system. Power system stabilizers (PSSs) are used to damp the low frequency oscillations. However, these PSSs are usually designed based on small-signal models around a fixed wind speed and their performances could be degraded when wind speed varies in a real-time pattern. In this paper, a reinforcement learning (RL) based power system stabilizer is designed for a grid-connected double-fed induction generator (DFIG) based wind system to enable the online optimization of control gains when wind speed varies. In specific, the Q-learning based PSS is designed in the rotor-side controller of the DFIG based wind system. In this method, the active power change is defined as the state, and the control output of the rotor side controller (RSC) is used as the action. A grid-connected DFIG based wind system is simulated and the results show that the Q-learning based PSS can quickly adjust the control parameters online and damp the low frequency oscillation under a time-varying wind speed condition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle