Robust Secondary Frequency Control for Virtual Synchronous Machine-Based Microgrid Cluster Using Equivalent Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The technology of virtual synchronous machine (VSM) is attracting interest of researchers as it controls converters mimicking the synchronous machine's response so as to provide inertial support for power electronics dominated smart grids. For the VSM-based microgrid, its slow dynamics are dominated by synchronous generators (SGs) and the VSM control loops, which makes it possible to model this microgrid into an equivalent SG (EqSG) model. This paper proposes a robust secondary frequency control design method for the VSM-based low voltage (LV) microgrid cluster (MGC) using equivalent modeling. The EqSG model is used to construct the MGC model so as to reduce the model order and the complexity of controller synthesis. Modeling errors caused by the EqSG model and different operating conditions are integrated into the MGC model as unstructured uncertainties. The proposed secondary frequency control strategy is based on the distributed-centralized hybrid control structure to coordinate frequency restoration among LV microgrids. Structured μ-synthesis is applied for tuning control parameters realizing H <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">∞</sub> robust performance against unstructured uncertainties. To reduce the communication resource consumption, an event-triggered mechanism considering communication delay is introduced in the robust secondary frequency control strategy. The triggering condition is analyzed using a Lyapunov function to guarantee H <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">∞</sub> robust stability. Simulation and real-time experiment results on a MGC composed of four CIGRÉ benchmark LV microgrids are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control strategy.
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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 | 0,000 |
| 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 découle