Основні поняття
인버터 기반 재생 에너지 자원의 복잡한 다중 스케일 상호작용으로 인한 비선형 동력학을 효과적으로 탐지하고 분석하기 위해 SINDy와 HAVOK 방법을 통합한 혼합 알고리즘을 제안한다.
Анотація
이 논문은 전력 계통의 복잡한 비선형 동력학, 특히 인버터 기반 재생 에너지 자원의 다중 스케일 상호작용으로 인한 동력학을 효과적으로 탐지하고 분석하기 위한 혼합 알고리즘을 제안한다.
- 개요:
- 전력 계통의 복잡한 비선형 동력학을 효과적으로 다루기 위해 SINDy(Sparse Identification of Nonlinear Dynamics) 방법과 HAVOK(Hankel Alternative View of Koopman) 방법을 통합한 혼합 알고리즘을 제안한다.
- SINDy는 관측 데이터로부터 지배 방정식을 명시적으로 식별하는 데 탁월한 성능을 보이지만, 다중 스케일 시스템에서의 한계가 있다.
- HAVOK는 시간 지연 임베딩과 Koopman 이론을 활용하여 복잡한 결합 다중 스케일 동력학을 분해할 수 있다.
- 개발 방법:
- SINDy 알고리즘: 전력 계통 동력학을 일반적인 형태로 표현하고, 관측 데이터와 후보 비선형 함수 라이브러리를 활용하여 희소 회귀 문제를 해결하여 지배 방정식을 식별한다.
- HAVOK 분해: 단일 측정 전압 신호에 대한 시간 지연 임베딩 벡터를 생성하고, 고유 시간 지연 좌표를 추출하여 선형 모델을 구축한다.
- 사례 연구:
- IEEE 15 버스 전력 계통을 대상으로 세 가지 시나리오(SG 기반, SG+IBR, IBR 100%)에서 제안 방법의 성능을 평가했다.
- 일반 SINDy 알고리즘은 IBR 통합 시 다중 스케일 비선형 동력학을 정확히 식별하지 못했지만, 혼합 알고리즘은 이를 효과적으로 탐지하고 분석할 수 있었다.
- 결론 및 향후 연구:
- 제안한 혼합 알고리즘은 인버터 기반 재생 에너지 자원이 통합된 전력 계통의 복잡한 비선형 동력학을 효과적으로 식별할 수 있음을 보여주었다.
- 향후 대규모 모델 및 실측 데이터를 활용하여 제안 방법의 성능을 더 검증하고, 아직 해결되지 않은 과제들을 탐구할 계획이다.
Статистика
전력 계통의 비선형 동력학 식별을 위해 제안된 혼합 알고리즘은 일반 SINDy 알고리즘 대비 다음과 같은 성능 향상을 보였다:
50% IBR 통합 시 오차 5배 감소
100% IBR 통합 시 오차 7배 감소
Цитати
"인버터 기반 재생 에너지 자원의 복잡한 다중 스케일 상호작용으로 인한 비선형 동력학을 효과적으로 탐지하고 분석하기 위해 SINDy와 HAVOK 방법을 통합한 혼합 알고리즘을 제안한다."
"제안한 혼합 알고리즘은 인버터 기반 재생 에너지 자원이 통합된 전력 계통의 복잡한 비선형 동력학을 효과적으로 식별할 수 있음을 보여주었다."