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Enregistrement W2962131042 · doi:10.18280/ejee.210208

Improving Low Voltage Ride-through with STATCOM and SDBR for Wind Turbine with Squirrel-cage Induction Generator

2019· article· en· W2962131042 sur OpenAlexvenueno aff
Lei Liu, Shengtie Wang

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquirrel-cage rotorInduction generatorCageTurbineGenerator (circuit theory)VoltageAutomotive engineeringWind powerDoubly fed electric machineControl theory (sociology)Electrical engineeringEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceInduction motorPhysicsAC powerPower (physics)Mechanical engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind turbine with squirrel-cage induction generators is confronted with major problem for power quality and fail-safe operation at grid fault. State-of-art technique used to meet low voltage ride-through (LVRT) requirements is dynamic reactive power compensation. Meanwhile, breaking resistor and energy storage system is also helpful to LVRT performance. However, these approaches have their own limitations. A hybrid of STATCOM and series dynamic breaking resistor (SDBR) to improve LVRT performance is proposed in this paper. The positive-and negative-sequence independent control is used for STATCOM control to mitigate the voltage fluctuation, while the hysteretic control is adopted for SDBR in order to control bypass switch. A new analytical approach is proposed to quantify the STATCOM rating and SDBR resistance. Simulation results by MATLAB showed that the novel method not only significantly reduces the voltage fluctuations, but also enhances LVRT performance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,156 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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