ACCEPTED BY IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS 1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Many blackouts in electric power grids throughout the world are caused by cascading outages, which often involve complex processes in various timescales. The multi-timescale nature of cascading outages makes conventional quasi-static simulation methods inaccurate in characterizing actual evolution of outages. This paper proposes a multi-timescale cascading outage model using a quasi-dynamic simulation method. The model establishes a framework for simulating interactions among dynamics in quite different timescales. It realizes simulation of cascading outages with representation of time evolution, so it overcomes ambiguity of time in conventional cascading outage models and hence has better practicality. Moreover, the model considers dynamics, e.g. load variation and generator excitation protection which affect voltage and reactive power profiles. Also, an improved re-dispatch model based on sensitivity is proposed. These improvements facilitate better simulation for a realistic power system. Also, dynamic simulation can be flexibly incorporated into the simulation of short-term processes in this model as needed. Case studies with the proposed multi-timescale model on the IEEE 30-bus system discuss the role of generator protection in cascading outage evolution, and analyze stage characteristics in outages. The multi-timescale model is also demonstrated on a reduced 410-bus US-Canada northeast power grid. Moreover, impacts from dispatchers ’ involvements are analyzed. Index Terms — cascading outage, time evolution, reactive power, multi-timescale, quasi-dynamic I.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,245 | 0,093 |
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 ».