Ідентифікація та згасання низькочастотних коливань на основі даних WAMS та переглянутого методу залишків – частина I
Notice bibliographique
Résumé
The results of low-frequency oscillations identification in the Republic of Kazakhstan power grid by using a Wide Area Measurement System are presented and an algorithm for damping low-frequency oscillations is proposed in this paper. Analysis of weakly damped inter-area low-frequency oscillations revealed a constant mode with a frequency range of 0.3‒0.4 Hz. It was determined that at these low-frequency oscillations, the amplitude of active power fluctuations along the transmission line was 150 MW with a duration of 9 minutes. The modal analysis calculation of the Republic of Kazakhstan power system model in the «DigSilent Power Factory» software shows the dangerous low-frequency oscillation modes having a damping ratio is 2.2 % and an eigenfrequency 0.328 Hz. These oscillation modes identified by the real data and in the developed model indicate the incorrect tuning of power system stabilizer parameters at power plants. It is necessary to retune the power system stabilizer parameters whenever changing the system’s and mode’s configurations. An analysis of existing power system stabilizer tuning methods was performed, and revisited residue method was determined as sufficiently effective. Thus, the developed algorithm for identification and damping of low-frequency oscillation consists of three tasks. The first task is data collection from the Wide Area Measurement System and Supervisory Control and Data Acquisition system and updating the calculation model based on the current status of equipment (generators, transformers, transmission lines, etc.). The second task is the identification of dangerous electromechanical oscillations and modal analysis based on information obtained in real-time. The third task is tuning the power system stabilizer parameters for damping dangerous low-frequency oscillation modes based on the revisited residue method
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».