Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, a microgrid relies on electro-mechanical generators to achieve reliable and stable operations.With recent technical advancement in the fields of renewable energy and energy storage, a modern microgrid can operate autonomously with only inverter-based energy sources.While the three-phase microgrid has been extensively studied in recent years, the single-phase microgrid has been barely investigated.However, massive numbers of single-phase microgrids (or nanogrids in some references and this thesis) are now being deployed in conjunction with the introduction of electric vehicles (EVs) and household power generators (such as photovoltaic solar) to the 130 million single-phase consumers in North America.The lack of single-phase microgrid analysis represents a significant knowledge gap.The objective of this thesis is to advance the understanding of single-phase nanogrids consisting of both grid-supporting and grid-forming inverters.Three topics are covered in this thesis.• Integration of the EV in the nanogrid: a novel control and optimization strategy for On-board Battery Charger (OBC) is proposed.It is based on Direct Current Hysteretic Control (DCHC) with optimized switching patterns and dead time.The strategy can significantly reduce the switching losses of Silicon Carbide (SiC) based inverters.• A voltage control loop tuning approach for grid-forming inverters: by extending the Modulus Optimum algorithm to the stationary reference frame, the proposed approach provides a simple and reliable method when tuning the voltage control loop.iii• A systematic single-phase modelling methodology: a synchronous dq0 frame model of the single-phase inverters is developed.It allows the application of three phase stability analysis techniques/tools to single phase systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».