전력망 동적 연구를 위한 인버터 모델 학습
본 연구는 전력망 동적 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위해 인버터의 독점적인 동역학을 모방하는 새로운 물리 정보 기반 신경 상미분 방정식 프레임워크를 개발합니다. 현재 산업계에서는 원제조사(OEM)가 인버터의 정확한 내부 제어 및 매개변수를 공개하지 않아, 안정성 분석 및 제어를 위한 게인 튜닝과 같은 정확한 동적 시뮬레이션 및 관련 연구 수행에 상당한 어려움이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 시스템 물리학과 신경 학습 레이어를 통합하여 독점 장치의 모델링되지 않은 동작을 포착하는 물리 정보 잠재 신경 ODE 모델(…