Analysis and Enhancement of the Artificial Bus Method for Successful Low-Voltage Ride-Through and Resynchronization
Notice bibliographique
Résumé
Designing an optimal approach for effectively and efficiently connecting voltage-source converters (VSCs) to very weak grids has been gaining increased attention in the research. Recently, the artificial bus control method has been proposed as a successful solution to improve the stability of grid-connected VSCs and inject the maximum nominal power during very weak grid conditions. However, like other solutions available in the literature, its performance under grid faults has not yet been thoroughly investigated. This paper is devoted to analyzing and improving the performance of the artificial bus method under faults. Analyses are used not only to show that the loss of synchronization threatens the successful low-voltage ride-through of the converter but also to find a solution to improve the converter performance with a minimum change in the control structure and parameters while satisfying required standards. When a fault is sustained, disconnection is allowed, but a smooth reconnection is desired. This paper derives the internal admittance of a VSC with the artificial bus method to show how this control approach improves resynchronization in both weak and strong grids. Using a detailed model, participation factor analyses are employed to explain the impact of the artificial bus method in different situations, and time-domain simulations are used to verify the analytical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».