An embedded impedance measurement for DC microgrids based on a Lock-In Amplifier
Notice bibliographique
Résumé
The advancements in DC microgrid architectures show a trend towards the use of multiple converters from distributed sources (photovoltaic, wind, battery) connected to different loads (passive and active) coexisting in a weak network. Since these topologies lack the large inertia of big AC generators, the stability of the microgrid can be compromised by the presence of tightly regulated active loads that can behave as constant power loads (CPLs). These loads present a characteristic negative incremental resistance, in contrast to the positive resistance of the passive loads. Detecting the nature of the loads as seen by the source converters, as well as the magnitude, can lead to improvements in the stability of the system, as indicated by the Middlebrook criterion. In this work, a novel incremental impedance measurement technique based on a Lock-In Amplifier (LIA) is presented. The LIA uses a perturbation of a known frequency to extract the equivalent incremental impedance of the load circuit very accurately. The characteristics of this method enable embedded implementation in real-time in the power converter, providing an extra tool to improve the stability of the converters in the microgrid. The proposed embedded instrument allows the incremental impedance of the network to be accurately measured, as seen by the source converter, with reduced complexity and sensor requirements. Simulations of the proposed measurement technique are presented in order to illustrate its behavior. Experimental results for different kinds of loads and transients are presented to validate the proposed strategy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».