Väitös tehoelektroniikan ja sähkökäyttöjen alalta, M.Sc. Amir Sepehr

M.Sc. Amir Sepehr väittelee 28.4.2023 klo 12 Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulussa, sähkötekniikan ja automaation laitoksella, salissa AS1, Maarintie 8, Espoo. Väitöskirjan nimi on "Machine Learning Approaches to Improving the Transient Stability of Voltage-Source Converters in Weak Grids".

Vastaväittäjä: Prof. Sergio Vazquez, Universidad de Sevilla, Espanja
Kustos: Prof. Edris Pouresmaeil, Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu, sähkötekniikan ja automaation laitos

Koneoppimismenetelmät jännitelähdemuuntimien transienttisen stabiilisuuden parantamiseksi heikoissa verkoissa. 

Sähköjärjestelmät ovat muuttumassa tuotantoresursseissa, siirtoverkoissa ja kulutuslaitteissa taloudellisen kehityksen, ympäristön kestävyyden ja syvällisen sähköistymisen vuoksi. Resurssivalikoima on siirtynyt kohti invertteripohjaisia resursseja, kuten tuulivoimaa, aurinkoenergiaa ja akkuvarastoja. Sähköinfrastruktuuria päivitetään tasavirtajohdoilla, FACTS-järjestelmillä ja kiinteän tilan muuntajilla. Sähkökuormat muuttuvat, kun otetaan käyttöön uusia verkkoliitäntöjä, kuten taajuusmuuttajia ja digitaalisia teholähteitä, ja loppukäytöt, kuten sähköautot, sähköistyvät. Kaikki nämä muutokset perustuvat tehoelektroniikan yhteyksiin muuhun sähköjärjestelmään, minkä vuoksi tulevaisuudessa suuri osa sähköstä tuotetaan, siirretään ja kulutetaan tehoelektroniikan avulla. 

Tehoelektroniikalla on suuri potentiaali auttaa muuttamaan sähköjärjestelmää reagoivammaksi, mukautuvammaksi ja skaalautuvammaksi. Jotta kaikkialla läsnä olevan tehoelektroniikan potentiaali voitaisiin hyödyntää täysimääräisesti voimajärjestelmätekniikassa, tarvitaan edistystä seuraavilla aloilla: data ja viestintä, mallintaminen ja simulointi sekä ohjaus- ja optimointimenetelmät. 

Tämän vuoksi tämän väitöskirjan tavoitteena on edistää näitä aloja. Erityisesti siinä pyritään kehittämään tieto- ja viestintäprotokollia, joiden avulla voidaan ottaa huomioon tehoelektroniikan tuomat uudet dynaamiset käyttäytymismallit. Lisäksi siinä pyritään luomaan tarkkoja malleja ja simulaatioita, jotka auttavat ymmärtämään tehoelektroniikan käyttäytymistä ja sen vuorovaikutusta muiden komponenttien kanssa sähköjärjestelmien yhteydessä. Lisäksi tavoitteena on kehittää ohjaus- ja optimointimenetelmiä, joilla voidaan hyödyntää tehoelektroniikan ominaisuuksia täysimääräisesti, jotta saavutetaan perinteistä inertiapainotteista järjestelmää parempi uusi suorituskykyparadigma. 

Lyhyesti sanottuna tämän tutkielman tarkoituksena on antaa arvokas panos tehoelektroniikan transienttivakauden parantamiseen. Siinä ehdotetaan huippuluokan syväoppimis- ja data-analyysitekniikoiden käyttöä, joilla odotetaan olevan ratkaiseva rooli sähköjärjestelmän tulevaisuudessa.

Väittelijän yhteystiedot:

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen (esillä 10 päivää ennen väitöstä): https://aaltodoc.aalto.fi/doc_public/eonly/riiputus/
Sähkötekniikan korkeakoulun väitöskirjat: https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/53