Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  load modelling
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Classification of measurement-based approaches to load model identification
EN
The paper briefly describes existing methods for processing measuring data of voltage, active and reactive power with a view to identify the mathematical model of substation load for calculating steady-state power system conditions. The authors proposed a classification of methods, described its key features and made a bibliographic list of works for each group.
PL
W artykule przedstawiono przegląd metod przetwarzania danych pomiarowych pomiaru napięcia, mocy czynnej i biernej z uwzględnieniem matematycznego modelu obciążenia podstacji w systemie energetycznym. Autorzy proponują klasyfikację i przedstawiają bibliografię dla każdej z grup.
EN
Development of a dynamic model covering a large power system and suitable for analyses of inter-area oscillations often requires the use of typical system component models used in transient stability analyses. This may consequence in very optimistic results, i.e. much better oscillation damping than actually recorded in the system. This was seen in the 1990s, when in the USA and Canada (Western Interconnection) weakly damped inter-area oscillations were observed, which could not be correctly reflected using standard dynamic models. The paper analyses selected system component modelling simplifications due to the use of generic models that may affect the damping of inter-area oscillations. The degree of this impact on the results is shown in a dynamic model covering the synchronously operated part of the continental Europe system.
PL
Opracowanie modelu dynamicznego, obejmującego wielki system elektroenergetyczny odpowiedni do analiz oscylacji międzyobszarowych, często wymaga wykorzystania typowych modeli elementów systemu, wykorzystywanych w analizach stanów przejściowych. Działanie takie może skutkować uzyskaniem bardzo optymistycznych wyników, tj. dużo lepszego tłumienia oscylacji niż w praktyce rejestrowane w systemie. Przekonano się o tym już w latach 90., gdy zaobserwowano słabo tłumione oscylacje międzyobszarowe w USA i Kanadzie (Western Interconnection), których nie udało się poprawnie odwzorować z wykorzystaniem standardowych modeli dynamicznych. W artykule przeanalizowano wybrane uproszczenia modelowania elementów systemu, spowodowane wykorzystaniem modeli generycznych, które mogą mieć wpływ na poziom tłumienia oscylacji międzyobszarowych. Stopień tego oddziaływania na wyniki został pokazany na modelu dynamicznym, obejmującym synchronicznie pracującą część Europy kontynentalnej.
3
Content available remote The Effect of System Characteristics on Very-Short-Term Load Forecasting
EN
The rise of the Smart Grid and Microgrid concepts require load demand control at short lead times, at a resolution of minutes, leading to the need for Very Short Term Load Forecasting (VSTLF). This study builds upon previous research of load forecast and investigates the relationship between system characteristics and the achievable of VSTLF accuracy. The results presented here are based on study and simulated forecasting of three years’ worth of real load data obtained from the New York Independent System Operator (NYISO).
PL
Koncepcje Sieci Inteligentnych oraz MicroSieci wymagają sterowania z krótkim czasem wyprzedzania, rzędu minut, co prowadzi do zapotrzebowania na Bardzo Krótko Terminowe Przewidywanie Obciążenia (ang.: Very Short Term Load Forecasting - VSTLF). Przedstawione badnia są kontynuacją poprzednich nad przewidywaniem obciążenia i dotyczą związku między cechami systemu i osiągalną dokładnością VSTLF. Przedstawione wyniki są oparte na badaniu oraz na modelowaniu trzyletniego przewidywania obciążenia rzeczywistego, na podstawie danych otrzymanych od New York Independent System Operator (NYISO).
4
Content available remote Distribution State Estimation Incorporating Load Modelling
EN
An accurate system state monitoring is crucial for maintaining system security, reliability and quality of a power system network. The process for assessing the system state variables can be achieved by state estimation method. State estimation is an action of appraising an unknown system variables based on limited number of real-time measurements. In this paper, state estimation for a distribution network is developed and enhanced by incorporating composite load model. By incorporating this model, the calculated state variables of the network will be more accurate (to obtain the most practical value of the system state variables). The proposed state estimation results are compared with backwardforward sweep load flow technique to justify the system state variables
PL
W artykule zaprezentowano metodę estymacji zmiennych stanu sieci przesyłowej oraz sposób poprawienia dokładności wyników poprzez zastosowanie w estymacji złożonego modelu obciążenia. Otrzymane dane poddano weryfikacji.
PL
Podejmując się próby pomiaru procesu uszkodzeń, powstających w elementach prostokątnych silosów wielokomorowych, przy zmieniających się wariantach zasypów i opróżniania, autorzy przeprowadzili testy na płytach żelbetowych, stanowiących modele fragmentów ścian wielokomorowych prostokątnych silosów, posługując się dwiema metodami pomiarowymi: techniką elastooptycznej warstwy powierzchniowej oraz metodą tensometryczno-indukcyjną.
EN
In undertaking an attempt to measure the process ot damage occurring in elements of rectangular multi-chamber silos under variable filling and emptying scenarios, the authors carried out tests on reintoreed concrete plates serving as models of fragments of the walls of rectangular muIti-chamber silos, using two measurement methods: an elasto-optic surface layer technique and a tensiometric induction method.
EN
Power system loads are one of its crucial elements to be modeled in stability studies. However their static and dynamic characteristics are very often unknown and usually changing in time (daily, weekly, monthly and seasonal variations). Taking this into account, a measurement-based approach for determining the load characteristics seems to be the best practice, as it updates the parameters of a load model directly from the system measurements. To achieve this, a Parameter Estimation tool is required, so a common approach is to incorporate the standard Nonlinear Least Squares, or Genetic Algorithms, as a method providing more global capabilities. In this paper a new solution is proposed -an Improved Particle Swarm Optimization method. This method is an Artificial Intelligence type technique similar to Genetic Algorithms, but easier for implementation and also computationally more efficient. The paper provides results of several experiments proving that the proposed method can achieve higher accuracy and show better generalization capabilities than the Nonlinear Least Squares method. The computer simulations were carried out using a one-bus and an IEEE 39-bus test system.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.