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A Novel Bio-Inspired Technique for Rapid Real-Time Generator Coherency Identification

机译：快速启发发生器相干性识别的新型生物启发技术

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Generator coherency identification is establishing itself as an important task to aid in the resistance of cascading failures within wide-area power systems and as a necessary preprocessing stage in real-time control for transient stability. Inspired by flocking behavior in nature, we propose a novel multiflock-based technique to identify generator coherence rapidly within a short observation window. Our measurement-based approach transforms generator data from the observation space to an information space, whereby the generator frequencies and phases characterize the movement and dynamics of boids within multiple flocks. Analysis of the boids’ trajectories enables the discrimination of multiple flocks corresponding to coherent generator clusters. We demonstrate the effectiveness of our technique to identify generator coherency rapidly while exhibiting robustness to environmental noise and cyber attack on the 39-bus New England test system and a modified IEEE 118-Bus test system.
机译：发电机相干性识别已确立为一项重要任务，可帮助抵抗广域电力系统内的级联故障，并已成为实时控制中瞬态稳定的必要预处理阶段。受自然界中植绒行为的启发，我们提出了一种基于多重植群的新颖技术，可在较短的观察窗口内快速识别发生器的相干性。我们基于测量的方法将发电机数据从观测空间转换为信息空间，从而发电机频率和相位表征了多个鸡群中肉团的运动和动态。通过对波兹氏轨迹的分析，可以区分与相干发电机组相对应的多个群。我们展示了我们的技术在快速识别发电机相干性方面的有效性，同时在39总线的New England测试系统和改进的IEEE 118总线测试系统上表现出对环境噪声和网络攻击的鲁棒性。

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