电力系统的物理感知神经动态等值
系统与控制
2023-10-02 v1 系统与控制
摘要
本通讯提出神经动态等值(NeuDyE),其探索物理感知机器学习与神经常微分方程(ODE-Net),以发现外部电网的动态等值,同时在扰动后保留其动态行为。贡献有三:(1) 一种 ODE-Net 赋能的 NeuDyE 公式,实现连续时间、数据驱动电力系统动态等值;(2) 物理信息 NeuDyE 学习方法(PI-NeuDyE),无需额外验证模块即可主动控制 NeuDyE 的闭环精度;(3) 物理引导 NeuDyE(PG-NeuDyE),即便在缺乏解析物理模型时也能增强方法的适用性。在 NPCC 系统中的大量案例研究验证了 NeuDyE 的有效性,尤其其在各种事故下的能力。
引用
@article{arxiv.2309.16934,
title = {Physics-Aware Neural Dynamic Equivalence of Power Systems},
author = {Qing Shen and Yifan Zhou and Qiang Zhang and Slava Maslennikov and Xiaochuan Luo and Peng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16934},
year = {2023}
}