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Enregistrement W3139352586 · doi:10.1109/jsyst.2021.3060866

Provision of Synthetic Inertia Support for Converter-Dominated Weak Grids

2021· article· en· W3139352586 sur OpenAlexaff
Meysam Saeedian, Bahram Pournazarian, Shamsodin Taheri, Edris Pouresmaeil

Notice bibliographique

RevueIEEE Systems Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotationConvertersCapacitorMATLABGridPower (physics)AlgorithmTopology (electrical circuits)Computer scienceMathematicsEngineeringElectrical engineeringVoltageArithmeticPhysicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insufficient inertia is the paramount challenge in power system transition toward$ 100\%$converter-based generation. A promising solution to this issue is utilizing distributed virtual inertia (DVI) concept, i.e., releasing energy stored in the dc-link capacitors of power converters employed in the grid following a frequency disturbance. Nevertheless, this method has two drawbacks:$ 1$) the dc-link voltage is not reverted to its reference value after the power mismatch between generation and demand, and$ 2$) it yields instability of a local mode associated with the control system when the converter operates in weak grids. To overcome the aforesaid problems, the conventional DVI loop is modified so as not to affect the outer loop voltage regulator after transient. Moreover, an efficient compensator is presented in this article which eliminates the adverse impact of DVI technique on the converter stability in weak grid connections. The efficacy of proposed control scheme is depicted by simulations in MATLAB. The results illustrate that an improvement of$ 23\%$is evident in the grid frequency rate of change following a frequency contingency collated with the case in which the DVI loop staying nullified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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