Analysis and Impacts of Implementing Droop Control in DFIG-Based Wind Turbines on Microgrid/Weak-Grid Stability
Notice bibliographique
Résumé
Wind energy is going to be a significant part of electric energy generation in the very near future. However, in addition to its intermittent nature that could lead to major difficulties for power system reliability and stability, the conventional control applied to wind turbines and their generators, usually doubly-fed induction generators (DFIGs), does not allow them to participate in frequency regulation, whether short or long term. Moreover, the use of wind generators for autonomous frequency regulation is becoming an essential objective in power grids with reduced inertia and isolated microgrid operation. While droop-control is suggested by many researchers to solve these problems, detailed analysis of droop-controlled DFIG units in microgrids has not been reported. To fill-out this gap, this paper presents torque- and power-droop implementations in DFIG-based units by some simple modifications in the conventional control and then, by means of small-signal modeling and eigen-value studies, shows how both techniques influence frequency stability. Sensitivity studies, with respect to the presence of turbine- and inverter-based generators in microgrids; and impacts of pitch-angle controller, wind speed variation and isolated mode operation with only wind-generators, are conducted. Time-domain simulation is utilized to verify the analytical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».