Physics Informed Learning-Based Frequency Regulation and Virtual Inertia Control for Renewable Energy Generators in Power Systems
Notice bibliographique
Résumé
The increasing penetration of inverter-interfacing renewable energy-based distributed generators in the electrical power grid can help meet increasing global electricity demand, reduce greenhouse gas emissions, and lower dependency on depleting fossil fuels. However, due to the intermittency and randomness of renewable energy sources such as solar PV and wind, power electronics converters are utilized to provide power conditioning and are now displacing the conventional synchronous generators in the electric power grids with the direct consequences of a reduction in the overall system inertia and lower frequency response capability of the interconnected systems. The absence of inertia support and adequate frequency response capacity may cause recurring frequency deviations, power quality problems, power loss, instability issues and eventual blackouts. This research demonstrates novel solutions to these challenges by implementing a deep reinforcement learning algorithm to achieve model-free control designs. Specifically, this research investigated the dynamic behavior of the electric power grid with integrated renewable energy generators and demonstrated a data-driven deep reinforcement learning framework with optimization-based virtual inertia and damping control for distributed inverter-based generators that guarantee frequency stability and enable the integrated renewable energy generators to participate in primary frequency regulation. Firstly, a twin delayed deep deterministic policy gradient (TD3) algorithm-based virtual inertia control for power grids with energy storage systems (ESSs) is proposed. Secondly, the inertia contribution and the effect of wind variability and fault ride-through capability of a grid-connected variable speed doubly fed induction generator (DFIG) wind turbine was studied. Thirdly, a learning-based predictive virtual inertia control is proposed for frequency regulation in low-inertia power grids. This approach utilized a physics-informed neural network (PINN) with a safety filter to improve model uncertainty and facilitate real-world application of deep reinforcement learning-based control systems for power grids with inverter-interfacing distributed generators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».