인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
This paper proposes the potential application of the Parallel-in-Time (Parareal) algorithm for power system dynamic simulation of larger and more complex future power systems. The uncertainties in future power systems continue to increase due to new elements such as power electronic-based control devices and renewable resources. The aim of this paper is to investigate large-scale time-domain simulations including the effects of stochastic perturbations and ways for its computational enhancement. To this end, this work validates the potentials of the Parareal algorithm to effectively solve stochastic differential-algebraic equations. In particular, this paper demonstrates the convergence of the Parareal algorithm in various fault scenarios and illustrates the computational enhancement of the time-domain simulation using the high-performance computing platforms. Additionally, this paper describes the benefits of stochastic power system dynamic simulations as compared to the deterministic simulations.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091088031
