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Enregistrement W2781412979 · doi:10.1109/tpwrs.2017.2786702

Control Approach for the Multi-Terminal HVDC System for the Accurate Power Sharing

2017· article· en· W2781412979 sur OpenAlexaff
Aram Kirakosyan, Ehab F. El‐Saadany, Mohamed Shawky El Moursi, Samrat Acharya, Khalifa Al Hosani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltage droopController (irrigation)Control theory (sociology)ConvertersElectric power systemComputer scienceEngineeringTerminal (telecommunication)MATLABPower (physics)Voltage sourceElectronic engineeringVoltageControl (management)Electrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new control strategy for voltage source converter based Multi-Terminal High Voltage Direct Current (MTDC) systems. The proposed control approach ensures accurate power sharing between the droop-controlled converter stations. By communicating the power-sharing index between neighboring converters, the proposed approach achieves exact droop control operation independent of the DC system topology and line parameters. The pilot voltage droop based controller, which is an alternative communication-based approach for achieving precise power sharing, was used as a base case for comparison. Modal analysis is carried out to reveal the sensitivity of the system's eigenvalues to the changes in control parameters (e.g., power droop gain, proportional integral gains of the proposed controller) and the latencies in the communication. It is demonstrated that the proposed strategy remains in the stable operation even when excessive latencies are encountered in the communication. Nonlinear simulations are conducted in the MATLAB/Simulink environment in four- and five-terminal MTDC grids, validating the capability of the proposed controller to achieve the desirable performance under various operational conditions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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