Optimal steady-state voltage control using Gaussian process learning
In this paper, an optimal steady-state voltage control framework is developed based on a novel linear Voltage-Power dependence deducted from Gaussian Process (GP) learning. Different from other point-based linearization techniques, this GP-based linear relationship is valid over a subspace of operat...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Pareek, Parikshit, Yu, Weng, Nguyen, Hung Dinh |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/150722 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Steady-state iterative learning control for a class of nonlinear PDE processes
بواسطة: Huang, D., وآخرون
منشور في: (2014) -
Interactions between indirect DC-voltage estimation and circulating current controllers of MMC-based HVDC transmission systems
بواسطة: Wickramasinghe, Harith R., وآخرون
منشور في: (2020) -
Non-parametric probabilistic load flow using Gaussian process learning
بواسطة: Pareek, Parikshit, وآخرون
منشور في: (2021) -
Deadbeat predictive current control for modular multilevel converters with enhanced steady-state performance and stability
بواسطة: Wang, Jinyu, وآخرون
منشور في: (2022) -
Probabilistic robust small-signal stability framework using gaussian process learning
بواسطة: Pareek, Parikshit, وآخرون
منشور في: (2021)