MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149093954 · doi:10.1109/tie.2010.2040568

Active Damping for PMSG-Based WECS With DC-Link Current Estimation

2010· article· en· W2149093954 sur OpenAlexaff
Hua Geng, Dewei Xu, Bin Wu, Geng Yang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Permanent magnet synchronous generatorDamping torqueTorqueWind powerOscillation (cell signaling)TurbineConvertersEngineeringComputer scienceVoltagePhysicsDirect torque controlInduction motorElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An active-damping strategy is proposed for the suppression of speed and torsional oscillations in permanent-magnet synchronous generator (PMSG)-based wind-energy conversion systems (WECSs). Direct-driven configuration with PMSG is an attractive choice for WECS because of the gearbox elimination and cost reduction due to small pole-pitch design. However, speed and torsional oscillations appear when the generator is directly connected to the wind turbine without any assistant damping device. Based on small-signal analysis, a low-bandwidth design for the power or generator torque controller of PMSG can help to reduce the oscillation amplitude, but the system dynamic performance is thus sacrificed. From the power-flow's point of view, the oscillation is reflected in the dc-link current. With the help of switch function modeling based on the space-vector-modulation scheme, the average dc-link current can be estimated and applied to the compensation strategy, which provides positive damping resulting in stability improvement. The simulation and experiment results verify the theoretical analysis and the validation of the proposed strategy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations147
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Industrial ElectronicsMême sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207