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Enregistrement W3009175844 · doi:10.3390/en13051067

Optimal Inertia Reserve and Inertia Control Strategy for Wind Farms

2020· article· en· W3009175844 sur OpenAlexaboutno aff
Youming Cai, Zheng Li, Xu Cai

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInertiaWind powerTurbineControl theory (sociology)GridEngineeringComputer scienceAutomotive engineeringControl (management)Electrical engineeringMathematicsMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is important to reduce the impact of the high penetration of wind power into the electricity supply for the purposes of the security and stability of the power grid. As such, the inertia capability of wind farms has become an observation index. The existing control modes cannot guarantee the wind turbine to respond to the frequency variation of the grid, hence, it may lead to frequency instability as the penetration of wind power gets much higher. For the stability of the power grid, a simple and applicable method is to realize inertia response by controlling wind farms based on a high-speed communication network. Thus, with the consideration of the inertia released by a wind turbine at its different operating points, the inertia control mechanism of a doubly-fed wind turbine is analyzed firstly in this paper. The optimal exit point of inertia control is discussed. Then, an active power control strategy for wind farms is proposed to reserve the maximum inertia under a given power output constraint. Furthermore, turbines in a wind farm are grouped depending on their inertia capabilities, and a wind farm inertia control strategy for reasonable extraction of inertia is then presented. Finally, the effectiveness of the proposed control strategy is verified by simulation on the RT-LAB (11.3.3, OPAL-RT TECHNOLOGIES, Montreal, Quebec, Canada) platform with detailed models of the wind farm.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,710

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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