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Enregistrement W2561870604 · doi:10.3390/en9121070

A Decentralized Control Method for Distributed Generations in an Islanded DC Microgrid Considering Voltage Drop Compensation and Durable State of Charge

2016· article· en· W2561870604 sur OpenAlexaboutno aff
Chul-Sang Hwang, Eung-Sang Kim, Yun-Su Kim

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridVoltage droopVoltage dropVoltageState of chargeEngineeringDistributed generationControl theory (sociology)Voltage compensationGridElectrical impedanceElectronic engineeringCompensation (psychology)Node (physics)Computer scienceVoltage sourcePower (physics)Electrical engineeringControl (management)Battery (electricity)Renewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a decentralized control method for distributed generations (DGs) in an islanded direct current (DC) microgrid. In most typical DC microgrids, a decentralized control method is based on a voltage droop control method. However, the grid voltage differs from node to node due to line voltage drop, and hence the power sharing ratio among DGs cannot be matched with as desired value. Especially in an islanded DC microgrid including an energy storage system as a voltage source, it is difficult for DGs to maintain the charge state of the ESS in a decentralized way. To overcome this problem, state of charge (SOC)-voltage droop control is applied to the ESS. By using the proposed droop method, the SOC information can be assigned to the grid voltage, and hence the other DGs are able to support the SOC in a decentralized way. For DGs to enhance the accuracy of the SOC estimation, voltage drop is compensated for based on forecasting data and line impedance data. The simulation is modeled and implemented using Power System Computer Aided Design/Electromagnetic Transients for DC (PSCAD/EMTDC, version 4.2, Winnipeg, Manitoba, Canada) and the simulation results show that the capability to maintain SOC as well as the system voltage profile are improved by using the proposed method.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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