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Enregistrement W2290036810 · doi:10.1109/cobep.2015.7420084

Analysis of a microgrid with unbalanced load comparing three-phase and per-phase voltage droop control

2015· article· en· W2290036810 sur OpenAlexaff
Wanderson Ferreira de Souza, M. A. Severo-Mendes, Luiz A. C. Lopes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltage droopMicrogridControl theory (sociology)Total harmonic distortionAC powerVoltageReference frameTransformerPower factorPower electronicsThree-phaseTransient (computer programming)Resistive touchscreenComputer scienceEngineeringVoltage sourceElectrical engineeringControl (management)Frame (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The power electronics interfaces of distributed generation units in microgrids usually employ droop control for defining their active and reactive power injections. The voltage and current control loops can be implemented in different ways, presenting different degrees of complexity and resulting performance, in terms of harmonic distortion and voltage regulation in steady-state and transient conditions. The microgrid load is usually assumed to be balanced, what is seldom the case in real systems. This paper discusses the application of two control methods in a - b - c reference frame for two three-phase microgrid units transformer-less connected and working in the islanded and grid-connected modes. The first is based in the common assumption that the system is balanced, while the second allows the droop based reference voltages of the three phases to be different but keeps the reference frequency the same and the reference angles shifted by 120°. The choice of resistive or inductive droop and the relevance of a damping factor loop is discussed. The performance of the two control methods with balanced and unbalanced loads as well as under transient and steady state conditions are compared based on experimental results obtained in a laboratory set-up.

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 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 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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,548

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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