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Enregistrement W2945374275 · doi:10.6001/energetika.v65i1.3971

DFIG wind turbine under unbalanced power system conditions using adaptive fuzzy virtual inertia controller

2019· article· en· W2945374275 sur OpenAlex
Mohamed Zellagui, Heba Ahmed Hassan, Mohamed Nassim Kraimia

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergetika · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Wind powerInduction generatorFuzzy logicMaximum power point trackingTurbineController (irrigation)Automatic frequency controlFuzzy control systemElectric power systemComputer scienceAdaptive neuro fuzzy inference systemInertiaControl engineeringPower (physics)EngineeringControl (management)InverterVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Doubly-Fed Induction Generator (DFIG) based Wind Turbines Generator (WTG) with traditional Maximum Power Point Tracking (MPPT) control provides no inertia response under system frequency events. Recently, the DFIG wind turbines have been equipped with the Virtual Inertia Controller (VIC) to enhance the frequency stability of the power system. However, the conventional VICs with fixed gain have negative effects on the inter-area oscillations of regional networks. To cope with this drawback, this paper proposes a novel adaptive VIC to improve both the inter-area oscillations and frequency stability. In the proposed scheme, the gain of the VIC is dynamically adjusted using fuzzy logic. The effectiveness and control performance of the adaptive fuzzy VIC is evaluated under different frequency events such as loss of generation and three-phase fault with load shedding. The simulation studies are performed on a generic two-area network integrated with a DFIG wind farm, and the comparative results are presented for these three cases: DFIG without VIC, DFIG with fixed gain VIC, and DFIG with adaptive fuzzy VIC. The results confirm the ability of the proposed adaptive fuzzy VIC in improving both the interarea oscillations and frequency stability of the system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle