In conventional small signal stability analysis, system is assumed to be invariant and the state space equations are used to calculate the eigenvalues of state matrix. However, when a system contains switching elements such as FACTS devices, it becomes non-continuous system. In this case, a mathematically rigorous approach to system small signal stability analysis is by means of eigenvalue analysis of the system periodic transition matrix based on discrete system analysis method. In this paper, RCF(Resistive Companion Form) method is used to analyse small signal stability of a non-continuous system including switching elements. Applying the RCF method to the differential and integral equations of power system, generator, controllers and FACTS devices including switching elements should be modeled in the form of state transition equations. From this state transition matrix eigenvalues which are mapped to unit circle can be calculated.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.344-349
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2005
In conventional small signal stability analysis, the system is assumed to be invariant and the state space equations are used to calculate the eigenvalues of the state matrix. However, when a system contains switching elements such as FACTS equipments, it becomes a non-continuous system. In this case, a mathematically rigorous approach to system small signal stability analysis is performed by means of eigenvalue analysis of the system's periodic transition matrix based on the discrete system analysis method. In this paper, the RCF (Resistive Companion Form) method is used to analyze the small signal stability of a non-continuous system including switching elements. Applying the RCF method to the differential and integral equations of the power system, generator, controllers and FACTS equipments including switching devices should be modeled in the form of state transition equations. From this state transition matrix, eigenvalues that are mapped into unit circles can be computed precisely.
In conventional small signal stability analysis, system is assumed to be invariant and the state space equations are used to calculate the eigenvalues of state matrix. However, when a system contains switching elements such as FACTS devices, it becomes non-continuous system. In this case, a mathematically rigorous approach to system small signal stability analysis is by means of eigenvalue analysis of the system periodic transition matrix based on discrete system analysis method. In this research, RCF(Resistive Companion Form) method is used to analyse small signal stability of a non-continuous system including switching elements'. Applying the RCF method to the differential and integral equations of power system, generator, controllers and FACTS devices including switching elements should be modeled in the form of state transition matrix. From this state transition matrix eigenvalues which are mapped to unit circle can be calculated.
The method of building the system state matrix described here is the direct method which constructs elements of state matrix directly by the algebraic expressions from the machine data with time constants. From this method, it is reasonable to confirm the structure of state matrix and the relation of submatrices and elements efficiently. In this paper the interrelationship of submatrices of system matrix is investigated and a constitution of system matrix considering time constants.
Numerical methods for solving the state feedback control problem of linear time invariant system are presented in this paper. The methods are based on Haar wavelet approximation. The properties of Haar wavelet are first presented. The operational matrix of integration and its inverse matrix are then utilized to reduce the state feedback control problem to the solution of algebraic matrix equations. The proposed methods reduce the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity and applicability of the proposed methods.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템의 근은 1차 시스템의 근과 2차 시스템의 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근으로 구성된다. 그리고 LQ(Linear Quadratic) 제어는 성능지수함수를 최소화하는 제어법칙을 설계하는 방법으로 시스템의 안정성을 보장하는 장점과 가중행렬 조정으로 시스템의 근의 위치를 조정하는 극배치 기능이 있다. 가중행렬에 의해 LQ 제어는 시스템의 근의 위치를 임의로 이동시킬 수 있지만 시행착오 방법으로 가중행렬을 설정하는 어려움이 있다. 이것은 해밀토니안(Hamiltonian) 시스템의 특성방정식을 이용하여 해결 할 수 있다. 또한 제어가중행렬이 상수의 대칭행렬이면 제어법칙을 반복적으로 적용하여 시스템의 여러 근을 원하는 폐루프 근으로 이동시킬 수 있다. 이 논문은 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 이용하여 조단 블록을 갖는 시스템의 중근을 두 실근으로 이동시키는 상태가중행렬과 제어법칙을 계산하는 방법을 제시한다. 삼각함수로 표현된 상태가중행렬로 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 구한다. 그리고 이동된 두 실근이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(${\rho},\;{\theta}$)을 유도한다. 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이 될 조건에서 중근의 이동범위를 구한다. 그리하여 이동범위에서 선택한 두 실근을 관계식에 대입하여 상태가중행렬과 제어법칙을 계산한다. 제안한 방법을 간단한 3차 시스템의 예제에 적용해본다.
A method optimizing selection of a state weighting matrix is presented. The state weight-ing matrix is chosen so that the closed-loop system responses closely match to the ideal model responses. An algorithm is presented which determines a positive semidefinite state weighting matrix in the linear quadratic optimal control design problem and an numerical example is given to show the effect of the present algorithm.
The purpose of this project is the presentation of new method for selection of a scalar control of linear time-periodic system. The approach has been proposed by Radziszewski and Zaleski [4] and utilizes the quadratic form of Lyapunov function. The system under consideration is assigned either in closed-loop state or in modal variables as in Calico, Wiesel [1]. The case of scalar control is considered, the gain matrix being assumed to be at worst periodic with the system period T, each element being represented by a Fourier series. As the optimal gain matrix we consider the matrix ensuring the minimum value of the larger real part of the two Poincare exponents of the system. The method, based on two-step optimization procedure, allows to find the approximate optimal gain matrix. At present state of art determination of the gain matrix for this case has been done by systematic numerical search procedure, at each step of which the Floquet solution must be found.
We propose a dynamic incidence matrix (DIM) for reflecting states and time conditions of a timed Petri net (TPN) explicitly. Since a DIM consists of a conventional incidence matrix, two time-related vectors and two state-related vectors, we can get the advantages inherent in the conventional incidence matrix of describing a static structure of a system as well as another advantage of expressing time dependent state transitions. We introduce an algorithm providing the DIM with a state transition mechanism. Because the algorithm is, in fact, an algorithmic model for discrete event simulation of TPN models, we provide a theoretical basis of model transformation of a TPN model into a DEVS(Discrete Event system Specification) model. By executing the algorithm we can carry out performance analysis of computer communication protocols which are represented TPN models.
The Purpose of this paper contribute to design the multistate Markov process for the reliability of a system when the transition-rates of each unit depend on the current state of the system. The system transition-rate matrix has the form of the kronecker sum of transition rate matrices for the units, is analyzed and investigated. As a result, the system which has the state-dependent units is detaily analyzed and introduced by the approach of an algorithm for the system transition-rate matrix based on the kronecker algebra.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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