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Enregistrement W2977582684 · doi:10.1109/tpwrd.2019.2916034

Adaptive Coordination for Power and SoC Limiting Control of Energy Storage in an Islanded AC Microgrid With Impact Load

2019· article· en· W2977582684 sur OpenAlexafffund
Chu Sun, G. Joós, François Bouffard

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVoltage droopMicrogridAutomatic frequency controlControl theory (sociology)Energy storageEngineeringState of chargeLimit (mathematics)Distributed generationRenewable energyPower controlElectric power systemPower (physics)Computer scienceControl engineeringAutomotive engineeringControl (management)Battery (electricity)Electrical engineeringVoltageVoltage regulator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isochronous controlled battery energy storage system (ESS) can maintain constant frequency in an islanded ac microgrid, but its power and state of charge (SoC) may go beyond limit due to intermittent renewable energy resources and impact load change. This paper introduces a control strategy integrated with bang-bang and backlash mechanism to coordinate distributed energy resources (DERs). When overloading will take place, ESS will change from isochronous control to droop control, with droop gain varying based on bang-bang control, by which the overloaded power will be spontaneously transferred from ESS to other DERs. Moreover, frequency will be automatically restored when impact load disappears, which eliminates the effort of secondary frequency control. When SoC of ESS comes to limit, the diesel generator will change from droop control to isochronous control, whereas ESS will adopt virtual inertia and grid-supporting droop control to help stabilize frequency. A backlash mechanism is also employed to latch the control mode near SoC limit. Comprehensive tests on real-time simulator demonstrated the effectiveness of the proposed control strategy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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