Performance Analysis of a Self-excited Induction Generator Mathematical Dynamic Model with Magnetic Saturation, Cross Saturation Effect and Iron Losses
Notice bibliographique
Résumé
Construction of appropriate mathematical model of plant (object to be modeled) has especially important meaning for designing controller. A reliable and good control performance requires more detailed model. Nevertheless, the latter must be established from at least two viewpoints of preciseness and compactness. In this paper, the considered plant is a self-excited induction generator (SEIG). In order to improve the accuracy, we take into consideration in the SEIG modeling: magnetic saturation phenomenon, cross saturation effect and iron losses. To our best knowledge, this is the first time that the three mentioned phenomena have been integrated into the same and single SEIG model which is presented in an inherent mathematical form. As we will see in the results, the contribution of these three phenomena in the accuracy improvement is really significant. In addition, to achieve compactness of the proposed model, a simpler configuration is obtained for the electrical equivalent circuit associated to the studied model by using Thevenin transformation. The proposed model is built in MATLAB-SIMULINK environment and used to study and analyze the performance of a SEIG under various operating point conditions. The obtained results are compared to measurements and also to the values obtained from models without the three discussed phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».