Optimizing Grid-Forming Wind Turbines Share for Frequency Regulation and LOLF Reduction in Modern Power Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the optimal proportion of grid forming wind turbines (GFM-WTs) necessary for effective participation in frequency regulation during power system disturbances, with the aim of minimizing the loss of load frequency (LOLF) index. To achieve this, the security constrained unit commitment (SCUC) problem is first formulated and then solved to determine the dispatch of conventional and wind power plants. Then a generation unit for failure is selected based on predefined failure and repair rates. Wind turbines are categorized into grid following wind turbines (GFL-WTs), which do not contribute to frequency regulation, and GFM-WTs, which operate slightly below their maximum capacity to provide additional power support when needed. The Hydro-Québec controller is applied to GFM-WTs for frequency recovery. A Monte Carlo simulation is employed to assess the number of events in which the system frequency falls below 49.5 Hz, indicating an unstable power system that leads to load shedding. The optimal percentage of GFM-WTs is determined as the configuration that minimizes the LOLF index. The proposed methodology is implemented on the IEEE 24-bus reliability test system, demonstrating its effectiveness in enhancing frequency stability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».