Data‐Driven Methods in Modern Power System Stability and Security
Notice bibliographique
Résumé
This chapter introduces a range of data-driven methods designed to maintain and enhance the stability and security of modern power systems. The integration of intermittent renewable energy sources and converter-interfaced generators introduces a high level of uncertainty and system model complexity, necessitating innovative approaches to address the challenges. Some methodologies presented in this chapter are developed by integrating stochastic dynamic system modeling and control theory with domain knowledge of physical power systems. These methodologies, utilizing wide-area monitoring system (WAMS) data, can be used online to estimate system modal properties, damp interarea oscillations, regulate wide-area voltage, and estimate the time-varying virtual inertia of converter-interfaced generators, despite topology change and model uncertainties. Additionally, another methodology is developed by leveraging advanced surrogate modeling and sparse regression technique. This methodology, exploiting raw data from intermittent renewable energy sources (e.g., wind speed and solar radiation), can accurately and efficiently assess the available transfer capability (ATC) of a transmission system and evaluate the ramping support capability (RSC) of a microgrid (MG). Collectively, these methodologies are envisioned to significantly enhance situational awareness and enhance the stability and security of modern power grids. Their integration of advanced mathematical tools with domain knowledge of power systems represents an important advancement in addressing the challenges introduced by the integration of renewable energy sources, contributing to the development of a more stable and secure power infrastructure.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».