基于线性算子的电力系统动态数据驱动辨识与预测
信号处理
2019-03-19 v1 系统与控制
摘要
在本文中,我们提出一种涉及 Koopman 算子的线性算子理论框架,用于电力系统动态的数据驱动辨识。我们明确考虑时间序列测量数据中的噪声,并提出一种鲁棒方法,用于 Koopman 算子的数据驱动逼近,以辨识非线性电力系统动态。所辨识的模型用于预测电力系统中的状态轨迹。该框架的应用通过一个 IEEE 九母线测试系统加以说明。
引用
@article{arxiv.1903.06828,
title = {Data-driven Identification and Prediction of Power System Dynamics Using Linear Operators},
author = {Pranav Sharma and Bowen Huang and Umesh Vaidya and Venkatramana Ajjarapu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.06828},
year = {2019}
}
备注
Accepted for publication in IEEE Power and Energy System General Meeting 2019