A Two-Layer Network Equivalent With Local Passivity Compensation With Applications to Hybrid Simulations of MMC-Based AC–DC Grids
Notice bibliographique
Résumé
A frequency-dependent network equivalent (FDNE) is essential to capture wide-band frequency dynamics in the hybrid simulation of large-scale modular multi-level converter based ac-dc grids. The FDNE model must be enforced to be passive, ensuring the numerical stability in time-domain simulations. However, existing passive enforcement techniques based on global optimization perturbations cannot guarantee convergence, accuracy, and efficiency simultaneously. To address the issues, a two-layer FDNE (T-FDNE) model is developed for the ac grids. The two layers, namely, detailed layer and equivalent layer, have their admittances derived by perturbation test and analytical approach, respectively. The passivity of the T-FDNE model is guaranteed by the proposed local passivity compensation technique using auxiliary rational functions. Since no optimization is required and the passivity is enhanced locally, the convergence, accuracy, and efficiency can be improved considerably. By incorporating the T-FDNE model into the interface model of transient (TS) and electromagnetic transient hybrid simulations, wide-band frequency interactions, especially those of very high frequency, can be reflected effectively. The performance (efficiency and accuracy) of the T-FDNE model as well as of the hybrid simulation method has been validated on a modified and practical ac-dc system in China.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».