可変慣性下の周波数調整のための不変安定化制御器の学習【JST・京大機械翻訳】

Srivastava Priyank; Hidalgo-Gonzalez Patricia; Cortes Jorge

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205420664422 整理番号：22P0301152

可変慣性下の周波数調整のための不変安定化制御器の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Invariant Stabilizing Controllers for Frequency Regulation under Variable Inertia

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発行年： 2022年03月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

伝統的な発電の環境影響に関するコストと懸念の懸念は,再生可能エネルギーの浸透と,電力グリッドへの非従来型分散型エネルギー資源を推進している。これらの資源の間欠アベイラビリティは,電力システムの慣性を時間とともに変化する。その結果,不変動力学の仮定の下で周波数を制御するために設計された従来の制御装置を超える必要がある。本論文では,慣性モードの異なるスイッチングシーケンスに対する線形二次レギュレータ(LQR)定式化から得た模倣データセットに基づく安定コントローラの設計のための学習ベースフレームワークを提案した。提案した制御装置は線形で不変であり,それによって解釈可能であり,現在の動作モードの知識を必要とせず,スイッチング電力動力学を安定化させることが保証される。また,通信フリーローカルコントローラを用いてスイッチシステムを安定化することが常に可能であることを示し,その実装はそれ自身の状態を使用するために各ノードを必要とするだけであった。12バス3領域ネットワークに関するシミュレーションは,著者らの結果を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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電気自動車 , システム設計・解析 , 電力系統一般

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