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Enregistrement W4245433996 · doi:10.32920/ryerson.14662263

Fault ride through capability of double fed induction generator for wind energy system

2021· preprint· en· W4245433996 sur OpenAlexaff
Hussien Berisso

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrowbarInduction generatorWind powerFault (geology)Grid connectionElectricity generationGridGenerator (circuit theory)Control theory (sociology)Electric power systemEngineeringAutomotive engineeringComputer scienceElectrical engineeringPower (physics)Marine engineeringVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until recently it has been accepted that induction generator based wind turbines are disconnected from the power system in the event of a network disturbance. However, the increasing trend of connecting high penetrations of wind farms to transmission networks has resulted in the transmission system operators revising their grid codes for the connection of large MW capacity wind farms. The new grid codes require wind turbines to remain connected for a specified voltage disturbance on the network. Most of the wind generation plant being developed will use either fixed speed induction generator (FSIG) or doubly fed induction generator (DFIG) based wind turbines. The basics of using a doubly-fed induction generator (DFIG) to convert the mechanical energy of the wind into useful electrical power that can be used to supply electricity to any grid are presented. The ability of doubly fed induction generator based wind turbines to remain connected through power system disturbances is discussed. A crowbar protection system to provide a power system fault ride-through capability for doubly fed induction generator based wind turbines is also described. The dynamic behaviour ofDFIG wind turbines normal operation and during grid faults are simulated and assessed to verify the recommended method using a Matlab/Simulink developed model.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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