論文の概要: Physics Informed Neural Networks for Phase Locked Loop Transient Stability Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12116v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 18:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 16:23:41.986524
• Title: Physics Informed Neural Networks for Phase Locked Loop Transient Stability Assessment
• Title（参考訳）: 位相ロックループ過渡安定度評価のための物理情報ニューラルネットワーク
• Authors: Rahul Nellikkath, Andreas Venzke, Mohammad Kazem Bakhshizadeh, Ilgiz Murzakhanov and Spyros Chatzivasileiadis
• Abstract要約: 相ロックループ(PLL)のような電力電子制御器を用いて、グリッドとグリッドの同期性を維持することで、グリッドの故障時に高速な過渡的な動作を引き起こす。 本稿では,少ないラベル付きトレーニングデータを用いて,故障時のコントローラの過渡的ダイナミクスを正確に予測するニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムの性能は、CIGREベンチマークモデルC4.49のPSCADにおけるROMとEMTシミュレーションと比較され、グリッドインピーダンスの異なるコントローラの軌道とROAを正確に近似する能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A significant increase in renewable energy production is necessary to achieve the UN's net-zero emission targets for 2050. Using power-electronic controllers, such as Phase Locked Loops (PLLs), to keep grid-tied renewable resources in synchronism with the grid can cause fast transient behavior during grid faults leading to instability. However, assessing all the probable scenarios is impractical, so determining the stability boundary or region of attraction (ROA) is necessary. However, using EMT simulations or Reduced-order models (ROMs) to accurately determine the ROA is computationally expensive. Alternatively, Machine Learning (ML) models have been proposed as an efficient method to predict stability. However, traditional ML algorithms require large amounts of labeled data for training, which is computationally expensive. This paper proposes a Physics-Informed Neural Network (PINN) architecture that accurately predicts the nonlinear transient dynamics of a PLL controller under fault with less labeled training data. The proposed PINN algorithm can be incorporated into conventional simulations, accelerating EMT simulations or ROMs by over 100 times. The PINN algorithm's performance is compared against a ROM and an EMT simulation in PSCAD for the CIGRE benchmark model C4.49, demonstrating its ability to accurately approximate trajectories and ROAs of a PLL controller under varying grid impedance.
• Abstract（参考訳）: 2050年の国連の純ゼロ排出目標を達成するためには、再生可能エネルギー生産の大幅な増加が必要である。 相ロックループ(PLL)のような電力電子制御器を用いて、グリッドとグリッドの同期性を維持することで、グリッドの故障時に高速な過渡的な動作を引き起こす。 しかし,すべてのシナリオを評価することは現実的ではないため,roa (stableability boundary or region of attraction) を決定する必要がある。 しかし、ROAを正確に決定するためにEMTシミュレーションやROM(Reduceed-order Model)を用いると、計算コストがかかる。 あるいは、安定性を予測する効率的な方法として機械学習モデル(ML)が提案されている。 しかし、従来のMLアルゴリズムは大量のラベル付きデータをトレーニングに必要としており、これは計算コストが高い。 本稿では,PLLコントローラの非線形過渡ダイナミクスを,ラベル付きトレーニングデータが少ない状態で正確に予測する物理情報ニューラルネットワーク(PINN)アーキテクチャを提案する。 提案する pinn アルゴリズムは,emt シミュレーションや rom を 100 倍以上高速化する従来のシミュレーションに組み込むことができる。 PINNアルゴリズムの性能は、CIGREベンチマークモデルC4.49のPSCADにおけるROMとEMTシミュレーションと比較され、グリッドインピーダンスの異なるPLLコントローラの軌道とROAを正確に近似する能力を示している。

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