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Enregistrement W3127738833 · doi:10.1109/ias44978.2020.9334911

Analytical Approach-Based Reactive Power Capability Curve for DFIG Wind Power Plants

2020· article· en· W3127738833 sur OpenAlexaffabout
Md Nasmus Sakib Khan Shabbir, Xiaodong Liang, Weixing Li, Nahidul Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAC powerGrid codeSCADAWind powerControl theory (sociology)Electric power systemInduction generatorReliability engineeringEngineeringPower (physics)Computer scienceControl engineeringControl (management)VoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To meet grid code requirements, handle steady-state and transient uncertainties, and maintain the system stability and power quality, a wind power plant (WPP) must have adequate reactive power reserve. To estimate reactive power reserve of WPPs, an accurate assessment of the plant-level capacity is crucial. In practice, many variables affect the reactive power capability of a WPP, a model without considering such variables cannot represent the system characteristics adequately. In this paper, an analytical approach to determine the reactive power capability at individual doubly-fed induction generators (DFIGs) and the plant-level of WPPs is proposed. For ease of use, the proposed approach is developed based on well-known standard parameters. The reactive power capability model of a DFIG is validated by comparing with two existing methods, and the reactive power capability model at the plant-level is compared with Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) field measurement data of two WPPs currently operating in Newfoundland, Canada.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,851

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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