동기화된 측정을 이용한 사고 후 과도 안정성 상태 예측을 위한 지지 벡터 기계 기반 알고리즘

이 논문은 우선 고장과 같은 큰 교란 후 전력 시스템의 과도 안정성 상태가 발전기 전압, 속도 또는 로터 각도의 측정된 사고 후 값에 따라 조기에 예측될 수 있음을 보여준다. 고장을 제거한 직후에 수집된 발전기 전압, 주파수 또는 로터 각도의 동기 샘플 값이 지지 벡터 기계(SVM) 분류기에 입력으로 사용되어 과도 안정성 상태를 예측한다. 뉴잉글랜드 39-버스 시험 시스템과 베네수엘라 전력 네트워크에서 연구한 바에 따르면, 사고 후 복구 전압 크기 측정을 입력으로 사용함으로써 더 빠르고 정확한 예측이 가능하였다. 전압 크기 측정값을 이용한 과도 안정성 예측 알고리즘의 정확성과 강건성은 균형 및 불균형 고장 조건, 다양한 운영 조건, 측정 오류의 존재, 전압 민감 부하 및 네트워크 토폴로지의 변화 등 여러 조건에서 광범위하게 테스트되었다. 뉴잉글랜드 39-버스 시험 시스템을 이용한 다양한 테스트에서 제안된 알고리즘은 전력 시스템이 과도 불안정성에 접근할 때마다 95% 이상의 성공률로 예측할 수 있었다.