Supermodal Decomposition of the Linear Swing Equation for Multilayer Networks.
Supermodal Decomposition of the Linear Swing Equation for Multilayer Networks.
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DOI：
10.1109/access.2022.3188392
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Sorrentino, Francesco
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bhatta, Kshitij;Nazerian, Amirhossein;Sorrentino, Francesco
关键词：
我们研究了多层网络情况下的摆动方程，其中发电机和电动机的建模不同;即，每个发电机的模型由二阶动力学给出，每个电动机的模型由一阶动力学给出。我们还删除了二阶动力学中常用的等阻尼系数的假设。在这些一般条件下，我们能够得到的线性摆动方程分解成独立的模式描述的小扰动的传播。在这个过程中，我们确定影响多层网络的结构和动力学的对称性，并推导出一个基于“商网络”的基本模型。然后，我们比较了全网络和商网络的动态特性，并得到了误差动态特性的模态分解。我们还提供了一种方法来量化的稳态误差和最大超调误差。两个案例研究来说明我们的方法的应用。
We study the swing equation in the case of a multilayer network in which generators and motors are modeled differently; namely, the model for each generator is given by second order dynamics and the model for each motor is given by first order dynamics. We also remove the commonly used assumption of equal damping coefficients in the second order dynamics. Under these general conditions, we are able to obtain a decomposition of the linear swing equation into independent modes describing the propagation of small perturbations. In the process, we identify symmetries affecting the structure and dynamics of the multilayer network and derive an essential model based on a ‘quotient network.’ We then compare the dynamics of the full network and that of the quotient network and obtain a modal decomposition of the error dynamics. We also provide a method to quantify the steady-state error and the maximum overshoot error. Two case studies are presented to illustrate application of our method.
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影响因子：
8.6
作者：
Cho, Young Sul;Nishikawa, Takashi;Motter, Adilson E.
通讯作者：
Motter, Adilson E.
影响因子：
16.6
作者：
Della Rossa, Fabio;Pecora, Louis;Sorrentino, Francesco
通讯作者：
Sorrentino, Francesco
影响因子：
2.4
作者：
Motter, AE;Lai, YC
通讯作者：
Lai, YC
DOI：
10.1016/j.physa.2005.02.051
发表时间：
2005-09-15
影响因子：
3.3
作者：
Chassin, DP;Posse, C
通讯作者：
Posse, C
影响因子：
16.6
作者：
Morone, Flaviano;Makse, Hernan A.
通讯作者：
Makse, Hernan A.