Computer-Implemented Method for Determining Model Parameters, Data Processing Device, Computer Program Product, and Simulation Method

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This invention describes a computer-implemented method and related system for automatically determining model parameters used in dynamic simulations of electrical power grids. It leverages advanced algorithms, such as automatic differentiation and gradient descent, to adjust these parameters based on the differences between simulated values and reference data, with the goal of optimizing simulation accuracy.

Use CasesContent extracted from patent full text and abstract with AI.

• Improving the accuracy of simulations for electrical grid performance analysis
• Calibrating models used for smart grid management and planning
• Optimizing control parameters in renewable energy integration
• Enhancing grid stability studies and predictive maintenance
• Supporting operational training simulators for grid operators

BenefitsContent extracted from patent full text and abstract with AI.

• Increases the precision of power grid simulations, leading to better operational decisions
• Reduces manual effort and expertise required to calibrate simulation models
• Enables faster adaptation to changing grid configurations or renewables integration
• Speeds up model tuning through automation, saving time and resources
• Provides a scalable approach suitable for complex, large-scale electrical grids

Technical Classifications (CPCs)

Inventors & Applicants

Patent Abstract

Computerimplementiertes Verfahren (10) zur Ermittlung von Modellparametern einer dynamischen Simulation eines Modells eines elektrischen Energienetzes (1), umfassend folgende Schritte (S10, S20, S30, S40, S50):- Durchführen der Simulation nach dem Differenzenleitwertverfahren zur Ermittlung eines zeitlichen Verlaufs einer physikalischen Größe des Modells auf Grundlage von Modellparametern;- Ermitteln einer Fehlerfunktion, welche eine Abweichung des Verlaufs von Referenzdaten des elektrischen Energienetzes (1) beschreibt;- Erzeugen einer die Ermittlung der Fehlerfunktion beschreibenden Datenstruktur, welche die Auswertung der Fehlerfunktion in Abhängigkeit der Modellparameter beschreibt, mittels eines Algorithmus des automatischen Differenzierens im Vorwärtsmodus;- Ermitteln partieller Ableitungen der Fehlerfunktion nach einem jeweiligen der Modellparameter mittels des Algorithmus des automatischen Differenzierens im Rückwärtsmodus; und- Ermitteln neuer Modellparameter in Abhängigkeit der Modellparameter und der Ableitung der Fehlerfunktion mittels eines Gradientenabstiegsverfahrens; wobei die Schritte (S10, S20, S30, S40, S50) in einem ersten Durchgang auf Grundlage eines vorgegebenen Satzes der Modellparameter durchgeführt werden und die Schritte (S10, S20, S30, S40, S50) in weiteren Durchgängen jeweils auf Grundlage des im vorangegangenen Durchgang ermittelten neuen der Modellparameter erneut durchgeführt werden bis eine Abbruchbedingung erfüllt ist.