Real-Time Short-Term Voltage Stability Assessment using Temporal Convolutional Neural Network

Conference proceedings article


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งAnanta Adhikari, Sumate Naetiladdanon, Anawach Sangswang

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2021


ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์


บทคัดย่อ

Voltage stability assessment is crucial to maintain secure operation of the power system under disturbances. A deep learning model, Temporal Convolutional Neural Networks, is proposed in this paper for real-time short-term voltage stability assessment. It covers both the voltage instability and the faultinduced delayed voltage recovery phenomenon. In this work, the time series post-disturbance bus voltage trajectories is taken as
input, which is sampled by phasor measurement units within a small observation time window. The model then predicts the stability state of the power system: stable or unstable or stablewith
fault-induced delayed voltage recovery phenomenon, in a computationally efficient manner. Furthermore, this study also explores the performance of another deep learning-based time series classification algorithm, the Long Short-Term Memory Neural Network. Finally, the effectiveness of these models are evaluated on IEEE 9-Bus test system. The result shows that both models can predict the short-term voltage stability phenomenon with the accuracy of more than 97% with high computational efficiency and thus are suitable for online application.


คำสำคัญ

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง


อัพเดทล่าสุด 2023-26-09 ถึง 07:43