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Power grid transient stabilization using Koopman model predictive control ?

机译：电网瞬态稳定使用Koopman模型预测控制 ？

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This work addresses the problem of transient stabilization of a power grid, following a destabilizing disturbance. The model considered is the cascade interconnection of seven New England test models with the disturbance (e.g., a powerline failure) occurring in the first grid and propagating forward, emulating a wide-area blackout. We consider a data-driven control framework based on the Koopman operator theory, where a linear predictor, evolving on a higher dimensional (embedded) state-space, is built from observed data and subsequently used within a model predictive control (MPC) framework, allowing for the use of efficient computational tools of linear MPC to control this highly nonlinear dynamical system.
机译：这项工作解决了稳定的干扰之后，解决了电网瞬态稳定的问题。考虑的模型是七个新的英格兰测试模型的级联互连，在第一个网格中发生干扰（例如，电力线路故障）并向向前传播，模拟广域停电。我们考虑基于Koopman操作员理论的数据驱动控制框架，其中线性预测器在高维（嵌入式）状态空间上的发展是由观察到的数据构建的，并且随后在模型预测控制（MPC）框架内，允许使用线性MPC的有效计算工具来控制该高度非线性动态系统。

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