Power Oscillation Localization: A Synchrophasor Based Adaptive Vold-Kalman Filtering Energy Flow
Notice bibliographique
Résumé
With widespread deployments of phasor measurement units (PMUs) in power systems, the localization of power oscillations using synchrophasor measurements has become feasible. However, the classical method for source localization, known as the energy-based method, is significantly impacted by noise and other irrelevant frequency components, which are common in synchrophasor measurements. In response to this challenge, the paper proposes an adaptive Vold-Kalman filtering-based Energy method (A-VKF-Energy). Initially, the Fast Fourier Transform is employed to identify oscillation frequency in active power, offering a reference for subsequent component extraction. The Adaptive Vold-Kalman filtering is then utilized to extract oscillation components from PMU data, which are subsequently employed in computing dissipating energy for each branch. Moreover, the slope ratio of the energy is employed as an indicator of the energy flow direction in the power system, automating the process of determining the source of oscillations. The superior performance of adaptive Vold-Kalman filtering in frequency coupling is verified by simulated experiments. Furthermore, simulation using WECC 179 test case data and actual experiments using a real oscillation event are carried out to verify the effectiveness of proposed method. The results reveal that A-VKF-Energy method can successfully identify oscillation sources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».