Power Swing in Systems With Inverter-Based Resources—Part I: Dynamic Model Development
Notice bibliographique
Résumé
While power swing is a well-understood phenomenon in conventional power systems, the power swing characteristics of systems with inverter-based resources (IBRs) remain significantly under-theorized. This paper demonstrates that this knowledge gap carries practical ramifications, including the potential to undermine the stability and reliable protection of future grids, where swing dynamics can be heavily influenced by IBRs. The paper investigates power swing in systems with IBRs in two parts. Part I of the paper develops the necessary relations to devise a novel state-space model for systems with IBRs. This analytical model is necessary to (i) quantitatively identify the distinct characteristics of power swings in IBR-rich grids, and (ii) theoretically prove that these characteristics can be generalized. The paper highlights fundamental differences between this new model and the well-established model for power swings in systems that consist solely of synchronous machines (SMs). To reveal the features of power swing in systems with mixed generation types, the paper also systematically incorporates the dynamic equations of SMs into the developed model. The accuracy of the proposed model is evaluated against PSCAD/EMTDC simulation results for a benchmark test system that includes multiple IBR plants and their detailed control systems. Part II of the paper will build upon the findings from Part I to investigate the implications of the specific features of IBRs' power swing from the perspective of power system protection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».