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Enregistrement W2888084069 · doi:10.1109/tdc.2018.8440427

Dynamic Behaviour of VSC-HVDC Systems Under Different AC System Strengths

2018· article· en· W2888084069 sur OpenAlexaff
S. Arunprasanth, R. Kuffel, U.D. Annakkage, C. Karawita

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensRTDS Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Modular designTransient (computer programming)Voltage sourcePhase-locked loopComputer scienceStability (learning theory)High-voltage direct currentControl engineeringVoltageEngineeringControl (management)Direct current

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operation of VSC with weak AC systems creates challenges such as ensuring stability after disturbances and proper selection of controller parameters, need to be addressed before physical implementations. This paper investigates the effect of controller parameters on the stability of a modular multilevel converter (MMC) VSC system. It was observed that d-q controller gains have greater influence on the stability compared to phase-locked loops (PLL) gains. It is demonstrated using time-domain simulation results obtained on the real-time digital simulator (RTDS) that a set of properly tuned controller gains could ensure small and large transient stabilities of the MMC-VSC system. Moreover, the negative effect of measurement delays in instantaneous currents and voltages is analyzed by performing small-signal stability assessment. The paper concludes with useful guidelines on selecting controller parameters for an MMC-VSC system connected to weak AC networks.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,587

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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