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Determination of probabilistic risk of voltage collapse using radial basis function (RBF) network

机译：使用径向基函数（RBF）网络确定电压崩溃的概率风险

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This paper describes a viewpoint for voltage stability assessment accounting uncertainties in line parameters and settings of reactive power control variables. A probabilistic risk of voltage collapse, however small it may be, is always present if system parameters and control variables are treated as random variables. Such uncertainties become important if operating point of system is near to voltage collapse point. Monte-Carlo simulation has been used to evaluate probabilities of voltage collapse for various operating conditions. Static voltage stability limit for various sampled values of system parameters and control variables have been obtained using continuation power flow methodology. Monte-Carlo simulation is a time-consuming process. Hence, a radial basis function (RBF) network has been used to get probabilistic risk of voltage collapse. Training and testing instances have been generated using Monte-Carlo simulation. The algorithm developed has been implemented on two standard test systems.
机译：本文介绍了一种观点，用于电压稳定性评估，可解决线路参数和无功功率控制变量设置中的不确定性。如果将系统参数和控制变量视为随机变量，则始终存在电压崩溃的概率风险，尽管可能很小。如果系统的工作点接近电压崩溃点，那么这种不确定性就变得很重要。蒙特卡洛仿真已用于评估各种工作条件下电压崩溃的可能性。使用持续潮流方法已经获得了系统参数和控制变量的各种采样值的静态电压稳定性极限。蒙特卡洛模拟是一个耗时的过程。因此，径向基函数（RBF）网络已用于获得电压崩溃的概率风险。训练和测试实例已使用Monte-Carlo仿真生成。开发的算法已在两个标准测试系统上实现。

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