Abstract: M. Arefi, B. Chowdhury (2018)

Proceedings of the IEEE Industry Applications Society Annual Meeting (IAS 2018), 8544563p. (2018) DOI:10.1109/IAS.2018.8544563

Data-driven detection of sustained oscillations and frequency mode in power systems

Sustained oscillations in power systems can damage equipment, raise the risks of blackouts, and impact power quality in general. This work presents a novel method to detect low-frequency oscillations and identify frequency modes by applying measured data from high resolution sensors like Phasor Measurement Units (PMU). An algorithm based on reduced dimensionality of the data for detection of oscillations is proposed. A Slow Feature Analysis (SFA) is applied to extract low-dimensional features from the measured data. Based on the Recurrence Quantification Analysis (RQA), two thresholds are applied to identify low-frequency oscillations by using the slow features. The recurrence-derived Fourier Transform (FT) is applied to determine frequency modes. Studies on a 29-machine 179-bus system show the effectiveness of the proposed method.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

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