Power Quality Control of Smart Hybrid AC/DC Microgrids: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
Today, conventional power systems are evolving to smart grids, which encompass clusters of AC/DC microgrids, interfaced through power electronics converters. In such systems, increasing penetration of the power electronics-based distributed generations, energy storages, and modern loads provide a great opportunity for power quality control. In this paper, an overview of the power quality control of smart hybrid AC/DC microgrids is presented. Different types of power quality issues are studied first, with consideration of real-world hybrid microgrid examples, including data centers, electric railway systems, and electric vehicles charging stations. It shows that compared to traditional centralized power quality compensations, smart interfacing power converters from distributed generations, energy storages, and loads, and the AC and DC subgrids interfacing converters are promising candidates for power quality control. To realize the smart interfacing converters’ power quality control, both primary converters control and secondary system coordination are required. In this paper, a thorough review of the primary control of interfacing converters to integrate the power quality compensation are presented, with a focus on the hybrid AC/DC microgrid harmonics compensation and unbalance compensation. For multiple interfacing converters, the secondary control with system-level coordination and optimization for harmonics and unbalance compensation (considering both unbalance and harmonics in single-phase and three-phase systems) are also presented. Challenges like low switching frequency of interfacing converters, parallel interfacing converters operation, and interfacing converters communications are discussed, and typical solutions for primary and secondary controls to deal with them are presented. The paper also includes rich case study results.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».