DFIG wind turbine under unbalanced power system conditions using adaptive fuzzy virtual inertia controller
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».