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Enregistrement W4413017044 · doi:10.22215/etd/2025-16650

Root Cause Analysis of Frequency Oscillations Observed in Ontario’s Distribution System

2025· dissertation· en· W4413017044 sur OpenAlexaboutno aff
Mojtaba Alizadeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoot cause analysisFrequency analysisDistribution (mathematics)MathematicsEnvironmental scienceStatisticsEngineeringMathematical analysisForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recurring frequency oscillations in Ontario’s distribution system have led to multiple false trips of a synchronous generator-based biomass power plant, disrupting operations and raising concerns about system stability. Over an 18-month period, these oscillations, ranging from 5.6 to 6.45 Hz, occurred across various load conditions without any coinciding faults or sudden disturbances. The complexity of the system, coupled with significant uncertainties in system parameters, made traditional modeling approaches impractical. To address this challenge, this thesis introduces a two-phase root cause analysis methodology that integrates data-driven techniques with system modeling. The first phase treats the system as a "black box," utilizing signal processing and feature extraction to identify subtle characteristics of the oscillations without requiring detailed system data. This step enables the narrowing down of potential scenarios responsible for the oscillations. The second phase involves system modeling and sensitivity analysis, leveraging small-signal analysis, the shooting method combined with the Newton-Raphson algorithm, and bifurcation analysis to pinpoint the dominant factors driving instability. The study identifies Hopf bifurcation as a key contributor to the observed oscillations, with systems operating in unity power factor (UPF) mode being particularly susceptible due to reduced load margins compared to those in voltage control (PV) mode. To mitigate the oscillations, control parameters were adjusted based on load margin sensitivity analysis, improving stability across different operating conditions. The proposed solution was validated through Real-Time Digital Simulation (RTDS) and Hardware-in-the-Loop (HIL) testing, demonstrating its effectiveness in eliminating the oscillations and preventing false tripping events. This research contributes a new approach to root cause analysis in power systems with high uncertainty and large-scale complexity. By combining data-driven techniques with targeted modeling, it provides a practical framework for identifying, analyzing, and mitigating oscillations without relying on extensive system data. The findings not only resolve a critical issue in Ontario’s distribution system but also offer insights applicable to broader power system stability challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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