Harmonic Compensation Optimization for Multiple Parallel Distributed Generators
Notice bibliographique
Résumé
The interest in distributed generators (DGs), especially those associated with renewable energies, has increased in recent years. The number of functionalities that their commonly associated voltage source inverters (VSIs) can deal with is rising, harmonic currents compensation being one of them. VSI control is in charge of accomplishing the different capabilities, and it must be done without exceeding the limited and variable dc voltage margin, if undesirable effects want to be avoided. If limitations are reached, capabilities will be reduced in order to remain within the limitations. At the same time, as the number of DGs is also increasing, when capabilities are not able to be coped with exclusively one VSI, the cooperation among VSIs appears as a solution. A key point is to establish a strategy in this kind of topology when one of the VSI is brought to its limits. In this paper, a new strategy is proposed, where even under limited situation VSIs always try to inject the maximum power extracted from the DG and achieve the harmonic compensation (multifrequency) by cooperation among the different parallel VSIs. Newest multifrequency saturation strategies are studied, modified, and applied to cooperative applications. Simulations, hardware in the loop (HiL), and experimental results are included and compared.
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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 ».