Recently the need of energy storage device such as the pumped-storage has more and more increased in power system in order to aid a side reliability.
But it has the problem of environment.
As an alternative way of installing it, the Superconducting Magnetic Energy Storage(SMES) is widely study in a power system.
Generally the SMES might divide in two class ; the storage use and the stability use.
For use in storage SMES never has been construct, because of its expensive cost.
Actively progressing the field of the study is for use in stability SMES, so as construction cost is relatively inexpensive.
In order to application of the SMES in the power system, it has to be proven of stability efficiency through stability analysis.
Stability analysis need modelling of the SMES.
The existing model has been used only mathematical model that presented by first order delay time function, so that the SMES has fast response characteristic.
But this kind of mathematical model of dynamic system have some problems when stability analysis requests more precision analysis.
The problems are the complexity of equation, long calculus time and error of model-decision.
For the purpose of settling this problems, this paper proposed an artificial neural network(ANN) methodology to make SMES modelling.
ANN is presented using the input-output power characteristics of SMES.
when it uses ANN which functions as a model-free system, network construction and parameters determination are carefully chosen to represent the complicated nonlinear input-output relation from the black-boxed SMES system.
So far medelling of SMES by ANN never used stability analysis.
In this paper, the proposed ANN-based SMES model is applied to analyze the power system stability and the simulation results provide the property of this approach.
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