MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104908730 · doi:10.1109/epec.2009.5420937

Robust state control with narrowband disturbance rejection for wind driven DFIG under grid voltage unbalance

2009· article· en· W2104908730 sur OpenAlexaff
Osama S. Ebrahim, Praveen Jain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)AC powerWind powerFrequency gridInduction generatorStatorCompensation (psychology)Automatic frequency controlVoltageNarrowbandEngineeringComputer scienceElectronic engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a direct power control (DPC) method with narrowband disturbance rejection capability for the grid-connected doubly fed induction generator (DFIG). The method is suited for variable speed operation of DFIG, especially in wind energy conversion systems connected to weak networks where voltage unbalance is common. The control framework is based on the linear quadratic regulator theory with a frequency shaped cost functional method. The DFIG is represented in the synchronous reference frame as a multi-input, multi-output controlled plant. The control objective is to bring the stator active and reactive power errors to zero despite plant modeling errors and disturbances. A supplementary compensation loop is provided to alleviate the operational problems associated with grid voltage unbalance. The supplementary compensator is optimally designed by considering the whole closed-loop system dynamics. The proposed DPC operates at constant switching frequency and there is no need for rotor flux estimation and for subsynchronous or supersynchronous speed detection. Stability analyses together with simulation studies on 2 MW DFIG are provided to confirm the viability of the method.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWind Turbine Control SystemsTravaux en français237 207