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Enregistrement W2899068937 · doi:10.1109/tia.2018.2878539

Hardware Testing of Sliding Mode Controller for Improved Performance of VSC-HVDC Based Offshore Wind Farm Under DC Fault

2018· article· en· W2899068937 sur OpenAlexaff
Mounir Benadja, Miloud Rezkallah, Seghir Benhalima, Abdelhamid Hamadi, Ambrish Chandra

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffshore wind powerConvertersControl theory (sociology)EngineeringVoltage sourceTransformerHigh-voltage direct currentController (irrigation)Fault (geology)Sliding mode controlWind powerVoltageComputer scienceElectrical engineeringDirect current

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a sliding mode control (SMC) method for an onshore voltage source converter (VSC) used in a high-voltage-direct-current (HVDC) transmission system. The onshore VSC-HVDC station is based on a two-level voltage converter topology that is used to interconnect an offshore wind farm (OWF) with the ac main grid via two dc cables. The OWF is composed of ten variable speed wind turbines based on permanent magnet synchronous generators (VSWT/PMSGs). The VSWT/PMSGs are connected in parallel to a common dc bus. The ac main grid receives the required active power from the OWF through a transformer, 12-pulse diode rectifiers, boost converters, two dc cables, and a VSC-HVDC station. The boost converters are used to operate at speeds for maximum power extraction from the VSWT. SMC is used to ensure a stable operation of the VSC-HVDC station during dc fault, as well as to avoid controller saturation, a behavior that is usually seen when using linear controllers. The effectiveness of the proposed control method on system operation under dc fault is demonstrated by simulations carried out using matlab/Simulink. In addition, a scaled-down laboratory prototype of the system is built and tested to validate the performance of the proposed control scheme.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,792

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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