Mechanical Stress Comparison of PMSG Wind Turbine LVRT Methods
Notice bibliographique
Résumé
The grid code for renewable energy is increasingly strict to circumvent issues with grid stability and reliability. One grid code standard that is enforced for most modern variable speed wind turbines (WTs) is the low-voltage ride-through (LVRT) criteria, where WTs are to be grid-connected during voltage dips. Traditionally, for permanent magnet synchronous generator (PMSG) WTs, LVRT is achieved by using a DC crowbar or DC chopper to dissipate the power difference between the grid and the generator. Alternatively, a popular LVRT strategy proposed by the research community for PMSG-based wind energy conversion system (WECS) is the stored energy in rotor inertia (SEIRI) strategy, which is done by altering the control of the machine-side converter (MSC) with potential cost savings. However, there are some concerns regarding additional mechanical stress to the drivetrain that may pertain to this method. A hybrid LVRT method has been suggested to combine the crowbar and the SEIRI methods to incorporate the benefits from both methods. In this article, we are studying and comparing the electrical and mechanical performance of PMSG WTs operating with the traditional crowbar, the SEIRI, and the hybrid LVRT method. To do so, the electrical and mechanical dynamics of these strategies are simulated using a two-mass drive train model, which is necessary for analyzing WTs under mechanical transient. Finally, the performance of wind farms with power reserves while using an inertia based LVRT method will be investigated to show the impact of the power reserve on the WT's LVRT mechanical dynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».