Modelos predictivos discretos para el análisis de estabilidad de sistemas de suministro de energía
Autores: Bakhtadze, Natalia; Yadikin, Igor
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Modelos predictivos discretos para el análisis de estabilidad de sistemas de suministro de energía
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Investigación
Dinámica
Procesos no lineales
Procesos no estacionarios
Pérdida de estabilidad
Riesgo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El documento ofrece un enfoque para la investigación de la dinámica de procesos no lineales no estacionarios con un enfoque en el riesgo de pérdida de estabilidad del sistema dinámico. El riesgo se evalúa en base al conocimiento acumulado sobre la operación del sistema de suministro de energía. Se desarrollan y aplican nuevos métodos para el análisis de modos de suministro de energía de la siguiente manera: se desarrollan modelos basados en el conocimiento de puntos discretos lineales para objetos no lineales no estacionarios; se utiliza el análisis de wavelet para procesos no estacionarios; los riesgos de pérdida de estabilidad se analizan a través de la investigación de descomposiciones espectrales de las Gramianas de estos modelos predictivos lineales. Se incluyen estudios de caso.
Descripción
El documento ofrece un enfoque para la investigación de la dinámica de procesos no lineales no estacionarios con un enfoque en el riesgo de pérdida de estabilidad del sistema dinámico. El riesgo se evalúa en base al conocimiento acumulado sobre la operación del sistema de suministro de energía. Se desarrollan y aplican nuevos métodos para el análisis de modos de suministro de energía de la siguiente manera: se desarrollan modelos basados en el conocimiento de puntos discretos lineales para objetos no lineales no estacionarios; se utiliza el análisis de wavelet para procesos no estacionarios; los riesgos de pérdida de estabilidad se analizan a través de la investigación de descomposiciones espectrales de las Gramianas de estos modelos predictivos lineales. Se incluyen estudios de caso.