Conceptos Básicos
データ駆動型の動的等価モデルを開発するためのNeuDyEアプローチの効果的な連続時間学習。
Resumen
伝統的なグリッド分析は、電力システムの正確なモデルに依存しており、NeuDyEはその代替として提案されている。
NeuDyEは3つの新しい貢献を持っており、物理情報機能付き機械学習とニューラルODEを活用している。
DP-NeuDyEは入力変数を削減し、実世界での適用性を向上させている。
NPCCシステムで行われたケーススタディにより、PI-NeuDyEとDP-NeuDyEの汎化能力と効果が示されている。
Estadísticas
SCADAおよびPMUデータから信頼性のある動的等価モデルを学習することが重要です。
Citas
"物理情報付きニューラルダイナミック等価性(PI-NeuDyE)は、連続時間動的等価性を同定します。"
"Driving Port NeuDyE(DP-NeuDyE)はトレーニングに必要な入力数を削減します。"