A Flexible Control Strategy for Grid-Connected and Islanded Microgrids With Enhanced Stability Using Nonlinear Microgrid Stabilizer
Notice bibliographique
Résumé
The energy sector is moving into the era of distributed generation (DG) and microgrids (MGs). The stability and operation aspects of converter-dominated DG MGs, however, are faced by many challenges. Important among these, are: 1) the absence of physical inertia; 2) comparable size of power converters; 3) mutual interactions among generators; 4) islanding detection delays; and 5) large sudden disturbances associated with transition to islanded mode, grid restoration, and load power changes. To overcome these difficulties, this paper presents a new large-signal-based control topology for DG power converters that is suitable for both grid-connected and islanding modes of operation without any need to reconfigure the control system and without islanding detection. To improve MG stability, the proposed control structure is realized via two steps. First, an emulated inertia and damping functions are adopted. Second, to guarantee stability and high performance of the MG system during sudden harsh transients such as islanding, grid reconnection, and large load power changes, a nonlinear MG stabilizer is proposed. An augmented converter model is developed and used to design the MG stabilizer via the adaptive backstepping (AB) technique to guarantee large-angle stability and robustness against unmodeled dynamics. Theoretical analysis and evaluation results are presented to show the effectiveness of the proposed control scheme in achieving stable and smooth operation of a MG system in grid-connected, islanding, and transition modes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».