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Título: MEASUREMENT-BASED LOAD MODELING USING TRANSFER FUNCTIONS FOR DYNAMIC SIMULATIONS
Autor: IGOR FERREIRA VISCONTI
DELBERIS ARAUJO LIMA
NOBYLE RABELLO DE B C SOBRINHO
JANAINA MIRSES C DE SOUSA COSTA
Instituição:  -
Colaborador(es):  -
Nº do Conteudo: 21903
Catalogação:  20/08/2013 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  PAPER
Nota:  This work has been submitted to the IEEE Transactions on Power Systems for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible. © 2013 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any component of this work in other works must be obtained from the IEEE.
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21903@2

Resumo:
Measurement-based load modeling is a promising approach to reliably represent load behavior in dynamic simulations of large power systems. This paper presents a methodology that starts with the acquisition of voltages and currents from power quality monitoring systems and highlights the issues associated with selecting, processing and resampling the data to estimate the relationship between the power deviations as a function of the voltage deviations. The load model mathematical structure chosen is a second-order transfer function, whose parameters are estimated using a genetic algorithm (GA) as the optimization technique that minimizes the error between the real data that are measured and the data that are simulated with the proposed models. Some insights were achieved regarding the appropriate search space choice.

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