دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 92777
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل سازی بارگذاری کامپوزیت با استفاده از الگوریتم ژنتیک بر اساس اندازه گیری

عنوان انگلیسی
Measurement-based modelling of composite load using genetic algorithm
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
92777 2018 10 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Electric Power Systems Research, Volume 158, May 2018, Pages 82-91

ترجمه کلمات کلیدی
مدل بارگیری کامپوزیت مدل سازی بار مبتنی بر اندازه گیری، شناسایی پارامترها، الگوریتم ژنتیک،
کلمات کلیدی انگلیسی
Composite load model; Measurement-based load modelling; Parameters identification; Genetic algorithm;
ترجمه چکیده
یکی از مسائل مهم در شبیه سازی و کنترل پویایی سیستم های قدرت، مدل سازی بار است. مدل های بارگذاری دقیق تر در تحلیل ثبات سیستم قدرت، دقت نتایج شبیه سازی را افزایش می دهد. اگر مدل نامناسب برای بار استفاده شود، نتایج به دست آمده ممکن است دارای درجه بالایی از خطا باشد. در اکثر تحلیل ها، بارها معمولا به عنوان یک عنصر امپدانس ثابت محسوب می شوند. در حالی که چنین مدل نه تنها برای تجزیه و تحلیل ثبات سیستم قدرت پاسخگو است، بلکه ممکن است گاهی منجر به نتایج متضاد شود. با توجه به تنوع بار و همچنین تنوع ترکیب اجزای بار، ارائه یک مدل ثابت برای بارهای الکتریکی شبیه به عناصر دیگر سیستم قدرت دشوار است. یک روش برای مدل سازی بارهای سیستم قدرت از طریق الگوریتم ژنتیکی در این مقاله ارائه شده است. این روش بر اساس مدل بارگذاری کامپوزیت انجام می شود. برای دریافت یک مدل بار دقیق، چندین سناریو در نظر گرفته شده است. روش خاصی از این مقاله این است که پس از به دست آوردن پارامترهای مدل بار مربوط به هر یک از سناریوها، مقادیر مختلفی که برای پارامترها به دست می آید، میانگین می شوند. در نهایت، اعتبار پارامترهای به دست آمده با برخی سناریوهای دیگر شهادت داده می شود. نتایج گزارش شده در این مقاله نشان می دهد که مدل های بار موجود، رفتار واقعی بار بار فیزیکی را به طور مطلوب توصیف می کنند و می توان با استفاده از تکنیک های شناسایی ارائه شده در اینجا، قابل اعتماد محاسبه کرد.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مدل سازی بارگذاری کامپوزیت با استفاده از الگوریتم ژنتیک بر اساس اندازه گیری

چکیده انگلیسی

One of the major issues in simulation and control of power system dynamics is load modelling. More accurate load models in power system stability analysis increases the accuracy of simulation results. If inappropriate model is used for the load, the obtained results may contain a high degree of error. In majority of analysis, the loads are usually considered as a constant impedance element. Whereas, such a model is not only accountable for the stability analysis of power system but also may sometimes lead to opposite results. Due to the variation of the load and also the variation of the composition of the load components, it would be difficult to provide a fixed model for electrical loads similar to those of other elements of the power system. A method for modelling the power system loads via genetic algorithm is presented in this paper. This methodology is performed based on the composite load model. In order to get an accurate load model, several scenarios are considered. The particular method of this paper is that after obtaining the load model parameters corresponding to each of the scenarios, various values obtained for the parameters are averaged. Finally, the validity of the obtained parameters is testified with some other scenarios. The results reported in this paper indicate that the existing load models satisfactorily describe the actual behaviour of the physical load and can be reliably estimated using the identification techniques presented herein.