Information geometry for model identification and parameter estimation in renewable energy – DFIG plant case
Information geometry for model identification and parameter estimation in renewable energy – DFIG plant case
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可再生能源模型识别和参数估计的信息几何 — DFIG 电厂案例
DOI：
10.1049/iet-gtd.2017.0606
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Stanković, Aleksandar M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sarić, Andrija T.;Transtrum, Mark K.;Stanković, Aleksandar M.
这项研究描述了一类新的系统识别程序，专门针对具有可再生资源的电力系统。这里描述的程序建立在微分几何计算进步的基础上，并为电力系统的数据派生识别中的挑战提供了一个新的、全局的和内在的特征。该方法受益于高质量测量的可用性增加。该方法以具有可再生资源的IEEE 14总线系统的多机基准示例为例进行了说明，但它同样适用于识别其他组件和系统（例如动态负载）。作者考虑双馈感应发电机（DFIG）运行在风电场与系统级比例积分控制器。
This study describes a new class of system identification procedures, tailored to electric power systems with renewable resources. The procedure described here builds on computational advances in differential geometry, and offers a new, global, and intrinsic characterisation of challenges in data‐derived identification of electric power systems. The approach benefits from increased availability of high‐quality measurements. The procedure is illustrated on the multi‐machine benchmark example of IEEE 14‐bus system with renewable resources, but it is equally applicable to identification of other components and systems (e.g. dynamic loads). The authors consider doubly‐fed induction generators (DFIG) operating in a wind farm with system level proportional–integral controllers.
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