Exjobbspresentation - Joakim Oldeen

  • Datum: –11.00
  • Plats: Via Zoom: https://uu-se.zoom.us/j/63156424176
  • Föreläsare: Joakim Oldeen
  • Kontaktperson: Joakim Oldeen
  • Seminarium

Reinforcement Learning for Grid Voltage Stability with FACTS

Med ökande andelar förnyelsebar elproduktion blir det allt svårare att hålla jämvikt mellan produktion och konsumption i världens elektriska kraftsystem. Ett sätt att nå ökad stabilitet och effektivitet är att använda flexibla AC transmissionssystem (FACTS) som kompenserar för kraftöverföring. FACTS-enheter arbetar oftast efter referensvärden som är satta manuellt av en systemoperatör. Om dessa inte uppdateras tillräckligt ofta kan det medföra att flera FACTS-enheter som påverkar samma område börjar arbeta mot varandra och medför negativa effekter.

I mitt examenserbete har jag, tillsammans med Vishnu Sharma (separat redovisning), undersökt hur reinforcement learning (RL) kan användas för att automatiskt uppdatera FACTS-enheternas referensvärden för att uppnå ökad spänningsstabilitet på elnätet.

Vi har implementerat tre RL-algoritmer och byggt upp ett mindre elnät som simuleringsmiljö, allt gjort i programmeringsspråket Python.

Om du vill veta mer om reinforcement learning i kombination med FACTS och hur det kan påverka spänningsstabilitet på elnätet; varmt välkommen 12 juni!
 

Handledare: Magnus Tarle, ABB Power Grids.
Ämnesgranskare: Per Matsson, Uppsala universitet.
Examinator: Petra Jönsson, Uppsala universitet.
Opponent: Pontus Roos.