Physics-informed Machine Learning for Virtual Inertia Provision from Distribution Power Systems

Simon Stock (Autor)

Buch | Softcover

169 Seiten

2025
Shaker (Verlag)
978-3-8440-9765-8 (ISBN)

Infos

This thesis develops a framework that enables the provision of Virtual Inertia from power distribution systems. In this way, distributed renewables energies can be utilized to support the overall system frequency. Physics-informed Machine Learning techniques are developed and applied inside this framework. Namely, the Bayesian Physics-informed Neural Network and the Physics-informed Actor Critic.

Produkt-Details

• Erscheinungsdatum: 20.02.2025
• Reihe/Serie: Schriftenreihe des Instituts für Elektrische Energietechnik ; 5
• Verlagsort: Düren
• Sprache: englisch
• Maße: 148 x 210 mm
• Gewicht: 225 g
• Themenwelt: Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
• Schlagworte: machine learning • Power Systems • Renewable energy sources
• ISBN-10: 3-8440-9765-1 / 3844097651
• ISBN-13: 978-3-8440-9765-8 / 9783844097658
• Zustand: Neuware