MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3191498475 · doi:10.1109/pedg51384.2021.9494262

Effect of Low Pass Filter in Governor Model of Virtual Synchronous Generator

2021· article· en· W3191498475 sur OpenAlexaff
Ahmed Sheir, Vijay K. Sood

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Permanent magnet synchronous generatorConvertersInertiaMicrogridComputer scienceGovernorSynchronous motorGridElectric power systemVoltage regulatorControl engineeringEngineeringPower (physics)Renewable energyVoltageElectrical engineeringMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a typical ac power system, the grid frequency reflects the balance between grid total power generation and its total power consumption. With more renewable energy sources fed through power electronics converters (PECs) connected to the grid, their controllers are adapted to incorporate virtual inertia loops to help maintain the grid inertia originally provided by synchronous generators (SG). Such converters are referred to as virtual synchronous generators (VSGs). Virtual synchronous generator-based control consists of three main blocks: governor model, virtual inertia control loop and automatic voltage regulator. Among them, governor model block is mostly overlooked. This work investigates the effect of its low pass filter (LPF) on microgrid (MG) large signal stability. A mathematical model of a virtual inertia controller, including LPF, is first introduced. As the model becomes non-autonomous, this study relies on a geometrical approach to demonstrate its impact rather than analytical one. A case study of a LPF with different time delays (bandwidth) is conducted to show its impact on VSG large signal dynamics.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,238

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207