Simon StockPhysics-informed Machine Learning for Virtual Inertia Provision from Distribution Power Systems | |||||
| |||||
ISBN: | 978-3-8440-9765-8 | ||||
Reeks: | Schriftenreihe des Instituts für Elektrische Energietechnik Uitgever: Prof. Dr.-Ing. Christian Becker Hamburg | ||||
Volume: | 5 | ||||
Trefwoorden: | Power Systems; Renewable Energy sources; Machine Learning | ||||
Soort publicatie: | Dissertatie | ||||
Taal: | Engels | ||||
Pagina's: | 172 pagina's | ||||
Gewicht: | 225 g | ||||
Formaat: | 21 x 14,8 cm | ||||
Bindung: | Softcover | ||||
Prijs: | 58,80 € / 73,60 SFr | ||||
Verschijningsdatum: | Januari 2025 | ||||
Kopen: | |||||
Aanbevelen: | Wilt u dit boek aanbevelen? | ||||
Recensie-exemplaar | Bestelling van een recensie-exemplaar. | ||||
Verlinking | Wilt u een link hebben van uw publicatie met onze online catalogus? Klik hier. | ||||
Samenvatting | 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. |