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Enregistrement W2071780137 · doi:10.1109/tie.2014.2367456

Impact of Communication Delays on Secondary Frequency Control in an Islanded Microgrid

2014· article· en· W2071780137 sur OpenAlexafffundabout
Shichao Liu, Xiaoyu Wang, Peter Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrogridRobustness (evolution)Automatic frequency controlControl theory (sociology)Scheduling (production processes)Computer scienceRobust controlControl engineeringController (irrigation)EngineeringControl systemControl (management)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-bandwidth communication channels are used to support the information exchange between a microgrid centralized controller and local controllers in the secondary frequency control of an islanded microgrid. However, the impact of the inherent time delay in these communication channels on the microgrid performance has not been taken into account when the secondary frequency controller is designed. This paper investigates the effect of the communication delays on the secondary frequency control of an islanded microgrid with multiple distributed generators. A small-signal model-based method is introduced for the microgrid to find delay margins below which the microgrid can remain stable. By performing a series of trial studies, the relationships between secondary frequency control gains and delay margins are obtained. A gain scheduling approach is also proposed to compensate the effect of the communication delay on the secondary frequency control. Results from the Canadian urban distribution system have verified that communication delays can adversely affect the microgrid secondary frequency control, and the proposed gain scheduling approach can improve the robustness of the microgrid secondary frequency controller to communication delays.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations408
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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