Frequency-Domain System Identification of a First Order Governor-Turbine Model from PMU Ambient Data

Jin Kwon Hwang*, Janne Seppänen

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

3 Sitaatiot (Scopus)
34 Lataukset (Pure)

Abstrakti

A first-order or second-order model of governor-turbine (GT) can be utilized in dynamic state estimation (DSE) of synchronous generators (SGs). The input and output of the GT system are rotor speed deviation and mechanical power of SGs. An accurate GT model is essential to achieve a reliable DSE. In this paper, an identification method of a first-order GT model is proposed in the frequency domain by using PMU ambient data. This method exploits low-frequency dynamics of the GT system, which enables the mechanical power to be replaced with electrical active power of SGs in a low-frequency range. The method is designed to be performed on average periodograms of the active power and rotor speed deviation, which are calculated from SG voltage and current phasors. The average periodogram can overcome a large variance of periodogram and noise effects in PMU data. The usefulness of the proposed method is demonstrated through simulations of the IEEE 39-bus system.

AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2023 IEEE 32nd International Symposium on Industrial Electronics, ISIE 2023 - Proceedings
KustantajaIEEE
Sivumäärä4
ISBN (elektroninen)979-8-3503-9971-4
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2023
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaInternational Symposium on Industrial Electronics - Espoo, Suomi
Kesto: 19 kesäk. 202321 kesäk. 2023
Konferenssinumero: 32

Julkaisusarja

NimiProceedings of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics
Vuosikerta2023-June
ISSN (elektroninen)2163-5145

Conference

ConferenceInternational Symposium on Industrial Electronics
LyhennettäISIE
Maa/AlueSuomi
KaupunkiEspoo
Ajanjakso19/06/202321/06/2023

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Frequency-Domain System Identification of a First Order Governor-Turbine Model from PMU Ambient Data'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä