論文の概要: A Unified Approach for Learning the Dynamics of Power System Generators and Inverter-based Resources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14454v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 14:07:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.160314
- Title: A Unified Approach for Learning the Dynamics of Power System Generators and Inverter-based Resources
- Title（参考訳）: 電力系統発電機とインバータ資源のダイナミクス学習のための統一的アプローチ
- Authors: Shaohui Liu, Weiqian Cai, Hao Zhu, Brian Johnson,
- Abstract要約: 再生可能エネルギーの統合と電気化のためのインバータベースの資源(IBR)は、電力系統の動的解析に大きく挑戦する。
同期ジェネレータ(SG)とIRBの両方を考慮するため、この研究は個々の動的コンポーネントのモデルを学ぶためのアプローチを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.723995633698514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing prevalence of inverter-based resources (IBRs) for renewable energy integration and electrification greatly challenges power system dynamic analysis. To account for both synchronous generators (SGs) and IBRs, this work presents an approach for learning the model of an individual dynamic component. The recurrent neural network (RNN) model is used to match the recursive structure in predicting the key dynamical states of a component from its terminal bus voltage and set-point input. To deal with the fast transients especially due to IBRs, we develop a Stable Integral (SI-)RNN to mimic high-order integral methods that can enhance the stability and accuracy for the dynamic learning task. We demonstrate that the proposed SI-RNN model not only can successfully predict the component's dynamic behaviors, but also offers the possibility of efficiently computing the dynamic sensitivity relative to a set-point change. These capabilities have been numerically validated based on full-order Electromagnetic Transient (EMT) simulations on a small test system with both SGs and IBRs, particularly for predicting the dynamics of grid-forming inverters.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの統合と電化のためのインバータベースの資源(IBR)の普及は、電力系統の動的解析に大きく挑戦する。
同期ジェネレータ(SG)とIRBの両方を考慮するため、この研究は個々の動的コンポーネントのモデルを学ぶためのアプローチを示す。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルは、その終端バス電圧とセットポイント入力からコンポーネントのキーダイナミクス状態を予測する際に再帰構造と一致する。
IBRによる高速な過渡現象に対処するため,動的学習タスクの安定性と精度を高める高次積分法を模倣する安定積分(SI-)RNNを開発した。
提案したSI-RNNモデルは,コンポーネントの動的挙動を予測できるだけでなく,設定点変化に対する動的感度を効率的に計算することができることを示す。
これらの能力は、SGとIRBの両方を持つ小さな試験システム上での電磁過渡(EMT)シミュレーションに基づいて数値的に検証され、特に格子形成インバータのダイナミクスを予測する。
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