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Enregistrement W2137576359 · doi:10.1109/tpwrd.2014.2365587

Dynamic Phasor Modeling of Type 3 DFIG Wind Generators (Including SSCI Phenomenon) for Short-Circuit Calculations

2014· article· en· W2137576359 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorControl theory (sociology)Wind powerFault (geology)RelayEngineeringEquivalent circuitInduction generatorComputer scienceControl engineeringElectronic engineeringElectric power systemVoltageElectrical engineeringControl (management)Power (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short-circuit modeling of wind generators is crucial to determine protective relay and control settings, equipment ratings, and to provide data for protection coordination. The short-circuit contribution of a Type 3 wind farm connected to a series-compensated line is affected by subsynchronous interactions, making it essential to model such behavior. Fundamental frequency models are unable to represent the majority of critical wind generator fault characteristics. The complete electromagnetic transient (EMT) models, though accurate, demand high levels of computation and modeling expertise. This paper proposes a novel modeling technique for a Type 3 wind farm based on the generalized averaging theory, where system variables are represented using time-varying Fourier coefficients known as dynamic phasors. The novelty and advantage of the proposed modeling technique is that it does not just include 60-Hz frequencies but also other dominant frequencies, such as 36 Hz, that are present due to the SSCI in the system. Methods currently used by the industry mostly rely on fundamental frequency-based analysis. Only the appropriate dynamic phasors are selected for the required fault behavior to be represented, improving computational efficiency. Once the SSCI behavior (waveforms showing resonant frequency at the point of common coupling) of a series-compensated Type 3 wind farm from real-time field data is available, the developed model could be used to simulate the scenario without necessarily having to know the exact control blocks of the wind generator controls. A 450-MW Type 3 wind farm, consisting of 150 units, was modeled using the proposed approach. The method is shown to be accurate for representing faults at the point of interconnection of the wind farm to the grid for balanced and unbalanced faults as well as for nonfundamental frequency components present in fault currents during subsynchronous interactions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,208 · 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