전력 시스템 및 제어

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본 논문은 그리드 형성 인버터 기반 마이크로그리드를 위한 분산 최적화 기반의 2차 제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 각 인버터가 분산된 측정치와 통신 네트워크의 이웃 정보를 활용하여 전압 조절 및 무효 전력 공유 특성을 달성한다.

그리드 형성 컨버터의 전압 모드 특성을 보존하여 컨버터 전류를 규제하고 제어하는 오류 모드 메커니즘을 제안하였다. 또한 고장 격리를 개선하기 위한 동적 가상 댐핑 알고리즘을 제안하였다.

강화 학습 기술을 활용하여 배전망의 전압 문제를 해결하면서도 고객 간 능동 전력 제한의 공정성을 고려하는 방법을 제안한다.

분산 에너지 자원(DER) 집합체를 활용하여 순수요 예측의 램핑 및 조절 서비스를 최적으로 제공할 수 있는 모델 예측 제어 프레임워크를 제안한다.

복잡 주파수 제어는 기존 정적 드룹 제어의 한계를 극복하고 주파수와 전압 동특성을 통합적으로 제어할 수 있는 새로운 접근법이다.

데이터 기반 기계 학습 모델과 물리 정보 기반 보정 알고리즘을 통해 교류 최적 전력 흐름 문제를 효율적으로 해결할 수 있다.

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