Improved the ride-through capability of wind power plants using doubly-fed induction generator under unbalanced voltage conditions
Notice bibliographique
Résumé
Bài báo này trình bày các kết quả nghiên cứu về việc áp dụng phương pháp phân tích các thành phần đối xứng nhằm nâng cao khả năng trụ lưới không đối xứng của các hệ thống phát điện chạy sức gió. Khi xảy ra lỗi lưới thì bộ điều khiển phía lưới phải áp đặt dòng lưới có dạng giống như dạng của thành phần thứ tự thuận cơ bản, đồng thời đảm bảo các thành phần thứ tự ngược phải bị triệt tiêu hoặc giảm nhỏ càng nhiều càng tốt. Muốn vậy thì bộ điều khiển dòng cần được thực hiện trên cả hai hệ trục tọa độ quay thuận và ngược. Trong khi đó, bộ điều khiển phía rotor được điều khiển ngừng làm việc, các dây quấn rotor được nối tắt qua một hệ thống điện trở tiêu tán để duy trì quá trình vận hành đồng bộ của máy phát với lưới phân phối. Các kết quả mô phỏng được thực hiện trong môi trường Matlab - Simulink - Plecs cho thấy việc áp dụng biện pháp khắc phục lỗi lưới nói trên đã giúp cho dòng điện lưới trở lên cân bằng hơn khi xảy ra lỗi lưới không đối xứng.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».