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Enregistrement W2754793614 · doi:10.14288/1.0355533

Dynamic phasor modeling of type 3 wind turbine generators for large-scale power system transient stability studies

2017· article· en· W2754793614 sur OpenAlexaff
Wonbae Choi

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorTransient (computer programming)TurbineWind powerControl theory (sociology)Electric power systemScale (ratio)Stability (learning theory)Power (physics)Computer scienceEngineeringControl engineeringElectrical engineeringPhysicsAerospace engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wind power penetration has been increasing significantly, and this trend is likely to continue. As wind power penetration levels increase, interconnecting large-scale wind power plants (WPPs) into the existing power system has become a critical issue. Therefore, appropriate wind turbine generator models are required to conduct transient stability (TS) studies. While it is possible to construct detailed and accurate models of manufacturer-specific wind turbine generators in electromagnetic transient (EMT) simulators, such models are not suitable for large-scale transient stability studies due to their high computational complexity. The Western Electricity Coordinating Council (WECC) Renewable Energy Modeling Task Force (REMTF) is working towards developing generic wind turbine generator models that would be applicable for a range of general purpose system-level studies. However, such the generic models are typically over-simplified and not able to predict some of the phenomena, e.g. the unbalanced disturbance which is easily captured by the EMT simulations. In this research, a numerically-efficient model for the doubly-fed induction generator (DFIG) is developed that can predict steady state, balanced and unbalanced disturbances, and is sufficiently generic. The new DFIG model is based on the dynamic-phasor (DP) based machine models, which have been recently developed for the EMT simulators and can work with fairly large time-steps (up to several milliseconds) approaching that of the TS program solution. The WPP models have been implemented in MATLAB/Simulink® to assess the improved accuracy and computational efficiency. The new DP-based DFIG model is tested in a single machine infinite bus case and a two-area four-machine network to validate the model’s responses to balanced and unbalanced conditions of the grid. The accuracy of new DFIG model is shown to be significantly better compared to traditional TS models, which is achieved at a slightly increased computational cost. The result of this research will provide more accurate dynamic phasor based models of WPP for TS analysis. Since TS programs are widely used by utilities over the world, the new DP-based DFIG model will contribute to more reliable and accurate studies. This, in turn, will enable more reliable integration of large-scale WPPs into the existing and expanding power grids.

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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,971

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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