Investigation and Enhancement of Stability in Grid-Connected Active DC Distribution Systems With High Penetration Level of Dynamic Loads
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, grid-connected active dc distribution systems are gaining widespread acceptance due to the remarkable development of the dc technology, high penetration levels of dc loads, and the market availability of dc-based distributed generators. One of the main features of dc systems is the elimination of multiple conversion stages required for variable frequency ac loads, such as variable-speed drive applications; therefore, dc distribution systems are considered as an efficient and cost-effective choice for supplying such dynamic loads. Induction motors (IMs) equipped with open-loop constant voltage/frequency (V/f) variable speed drives are considered as the workforce for many industrial loads due to their simplicity and satisfactory dynamic performance. However, V/f IM drives exhibit poor stability dynamics, particularly, at low-speed operation, which might negatively interact with the dc distribution system, leading to further stability degradation. Therefore, this paper investigates the interaction dynamics and the performance of a grid-connected dc distribution system with a high penetration level of dynamic loads. A detailed small-signal model of the entire system is developed to characterize the overall system stability margins with the help of the eigenvalues and impedance based analysis. Moreover, the uncertainties affecting the marginal stability such as motor operating speed, dc feeder length, and bus capacitance, are thoroughly addressed. It has been found that the dynamic loads in grid-connected dc distribution systems would exhibit instability issues due to various dynamic interactions; therefore, two different stabilizing compensation methods are proposed to mitigate the associating instability issues and enhance the system damping capability. Detailed time-domain non-linear simulations and experimental results are presented to validate the analytical results.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».