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Enregistrement W2970659617 · doi:10.1049/iet-gtd.2019.0653

Control strategies to improve stability of LCC‐HVDC systems with multiple MMC taps

2019· article· en· W2970659617 sur OpenAlexaff
Dalu Liu, Gregory J. Kish, Sahar Pirooz Azad

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStability (learning theory)Control theory (sociology)Computer scienceControl (management)Control engineeringEngineeringArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High‐voltage direct current (HVDC) is a proven technology for grid integration of renewable energy sources such as offshore wind farms and interconnecting distributed systems to main power grids. One economical solution for electrifying rural communities is to extract a small amount of power from existing HVDC transmission lines with power electronic converters, which is called tapping. This study analyses the feasibility and system performance of parallel tapping line‐commutated converter (LCC)‐HVDC systems with multiple full‐bridge modular multilevel converters under various fault scenarios and operating conditions. Simulation results reveal that undesirable system disturbances such as DC‐link voltage sags, DC‐link current overshoots, and the transient reduction of inverter extinction angle are imposed on the LCC‐HVDC system in the case of tap station AC side faults. Such disturbances would endanger the reliable operation of the entire LCC‐HVDC system with the parallel taps. Furthermore, this study proposes two fault mitigating schemes, i.e. a tap station current modulation controller and three supplementary controller configurations, to reduce the impact of tap station AC side faults on the LCC‐HVDC system. Both fault mitigating schemes are controller‐based solutions, which are augmented to the existing controllers by utilising only local measurements. The proposed schemes are verified through simulations in PSCAD/EMTDC.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,686

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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