基于数据驱动的换流器电力系统小信号建模
系统与控制
2021-08-31 v1 机器学习
系统与控制
摘要
本文详述了推导一种基于数据驱动小信号的模型以用于换流器电力系统相关研究的完整流程。为计算该模型,采用了决策树(DT)回归(包括单 DT 与集成 DT)和样条回归,并从精度、训练与计算时间方面比较了它们的性能。该方法包含开发模型的全面逐步流程:通过常规仿真和数学模型生成数据、数据库(DBs)整理、回归训练与测试、对新样本实现预测。该方法先在一个基础网络上开发,随后在更复杂的系统上测试,以展示所提方法的有效性与实用性。两个电力系统测试案例均具有换流器电力系统的本质特征,模拟了高渗透的换流器接口发电以及 HVDC 链路的存在。此外,提出了利用 DT 回归以可视化方式表示广范围系统运行条件下小信号稳定性分析结果的方法。最后,讨论了该模型的可能应用,突出了所开发模型在进一步电力系统小信号相关研究中的潜力。
引用
@article{arxiv.2108.13046,
title = {Data-driven Small-signal Modeling for Converter-based Power Systems},
author = {Francesca Rossi and Eduardo Prieto-Araujo and Marc Cheah-Mane and Oriol Gomis-Bellmunt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13046},
year = {2021}
}