Improving power grid transient stability by plug-in electric vehicles

Plug-in electric vehicles (PEVs) can serve in discharge mode as distributed energy and power resources operating as vehicle-to-grid (V2G) devices and in charge mode as loads or grid-to-vehicle (G2V) devices. It has been documented that PEVs serving as V2G systems can offer possible backup for renewable power sources, can provide reactive power support, active power regulation, load balancing, peak load shaving,% and current harmonic filtering, can provide ancillary services as frequency control and spinning reserves, can improve grid efficiency, stability, reliability, and generation dispatch, can reduce utility operating costs and can generate revenue. Here we show that PEVs can even improve power grid transient stability, that is, stability when the power grid is subjected to large disturbances, including bus faults, generator and branch tripping, and sudden large load changes. A control strategy that regulates the power output of a fleet of PEVs based on the speed of generator turbines is proposed and tested on the New England 10-unit 39-bus power system. By regulating the power output of the PEVs we show that (1) speed and voltage fluctuations resulting from large disturbances can be significantly reduced up to 5 times, and (2) the critical clearing time can be extended by 20-40%. Overall, the PEVs control strategy makes the power grid more robust.Comment: 15 pages, 4 figures, submitted to New Journal of Physic

Final report on Assessment of the candidate Projects of Energy Community Interest (PECI) and Projects for Mutual Interest (PMI)

A REKK és a DNV GL konzorciuma a 2013-as első PECI lista kiválasztásában nyújtott tanácsadó munkája után 2016-ban is támogatást nyújtott a második PECI lista kiválasztáshoz. A konzorcium kialakított egy projekt értékelési módszertant, majd az elfogadott módszertan alapján értékelte a benyújtott infrastruktúra projekteket. Az értékelés egy előzetes vizsgálatból és egy modellezési és indikátor számítási szakaszból állt. Az előzetes értékelés során megvizsgáltuk, hogy a benyújtott projektek megfelelnek-e a 347/2013 EU rendelet Energy Community által adoptált változatában szereplő általános és specifikus kritériumoknak, illetve a benyújtott projektadatokat verifikáltuk. Az előzetes kritériumoknak megfelelt 31 projektet (12 villamos energia hálózati és 17 gázhálózati és 1 olaj infrastruktúra) értékeltük. A villamosenergia és gázhálózati infrastruktúra projektek esetében a módszertan két lépésen alapult. Első lépésben a modellezésen alapuló költség haszon vizsgálatát végeztük el a projekteknek és kiszámítottuk a társadalmi nettó jelenértékét. Ez az indikátor szerepelt az elemzésben a legnagyobb súllyal (60%). Második lépésben a nem monetizálható hasznok esetében további indikátorok (a rendszerbiztonság, a projektek előrehaladottsága, a piaci versenyhez elősegítése, stb.) kerültek kialakításra, az indikátorok 1-5 skálán pontokat kaptak és a súlyokkal beszorozva megkaptuk minden egyes projekt összpontszámát. Az ily módon sorrendbe állítható projektlista és a részletes érzékenységvizsgálatok eredménye alapján hozta meg a tagállamok képviselőiből álló csoport a döntését az előzetes PECI/PMI listáról

The Induction and Transfer of Declarative Bias

People constantly apply acquired knowledge to new learning tasks, but machines almost never do. Research on transfer learning attempts to address this dissimilarity. Working within this area, we report on a procedure that learns and transfers constraints in the context of inductive process modeling, which we review. After discussing the role of constraints in model induction, we describe the learning method, MISC, and introduce our metrics for assessing the cost and benefit of transferred knowledge. The reported results suggest that cross-domain transfer is beneficial in the scenarios that we investigated, lending further evidence that this strategy is a broadly effective means for increasing the efficiency of learning systems. We conclude by discussing the aspects of inductive process modeling that encourage effective transfer, by reviewing related strategies, and by describing future research plans for constraint induction and transfer learning