Combined control method for grid‐side converter of doubly fed induction generator‐based wind energy conversion systems
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a combined control method based on vector control (VC) and virtual flux direct power control (VFDPC) for grid‐side converter of doubly fed induction generator (DFIG)‐based wind energy conversion systems (WECSs). VC gives lower power ripple with a slower dynamic response, while VFDPC provides a faster dynamic response, but higher power ripple. So, an analogy between VC and VFDPC is proved first and then used to propose a combined control method that takes the advantages of VC and VFDPC in an integrated control system. In the combined control method, the grid currents are directly controlled using hysteresis controllers and optimal switching table. It has several advantages compared to VC including faster power/current dynamic response, robustness to grid filter parameter variation, lower computation, and simple implementation. On the other hand, its advantages compared to VFDPC include less current harmonic distortion, lower power ripple, and robustness to measurement noise. To demonstrate the effectiveness and robustness of the combined control method, simulation results on a 1.5 MW DFIG‐based WECS are provided and compared with both VC and VFDPC under different steady‐state and transient conditions. The simulation results verify the superiority of the proposed method over either VC or VFDPC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».