基于二次流形的电力电网网络非线性模型降阶
动力系统
2025-12-08 v1
摘要
现代电力系统规模和复杂性的不断增加导致了用于暂态稳定性研究的高维数学模型，使得全规模仿真计算负担沉重。虽然降维对于降低这种复杂性至关重要，但电力系统中的传统方法主要依赖线性投影方法。此类线性子空间在表示同步机固有的非线性摇摆动力学方面能力有限，常常导致近似效果差和压缩效率低。为解决这些局限性，本文提出了一种基于二次流形的模型降阶 (MOR) 框架，以加速电力系统中的暂态动态仿真。所提出的方法将线性适当正交分解 (POD) 基与一个最小化重构误差的学习二次修正项相结合。这产生了一种可扩展的 MOR 策略，能够处理强非线性行为，特别是快速动作故障期间出现的非线性行为，而线性技术通常在此失效。该方法在规模与复杂度递增的一系列基准电力系统模型上进行了测试。此外，我们提供了构建二次流形的详细数值算法以及相应的实现代码。
引用
@article{arxiv.2512.05626,
title = {Nonlinear Model Order Reduction of Power Grid Networks using Quadratic Manifolds},
author = {Farhana Farooq and Danish Rafiq},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05626},
year = {2025}
}
备注
15 pages