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Enregistrement W4292387503 · doi:10.1109/tec.2022.3198397

Harmonics and Reactive Power Compensation of the LCC in a Parallel LCC-VSCs Configuration for a Hybrid AC/DC Network

2022· article· en· W4292387503 sur OpenAlexafffund
Rouzbeh Reza Ahrabi, Li Ding, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésHarmonicsConvertersCompensation (psychology)HarmonicAC powerControl theory (sociology)Power (physics)Computer scienceElectronic engineeringElectric power systemVoltageEngineeringElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a harmonics compensation control scheme for parallel LCC-VSCs interlinking converters (ICs) in a hybrid ac/dc network. The proposed technique addresses the harmonic issue of the LCC unit with higher performance and lower cost by taking advantage of parallel LCC-VSCs configuration. It is important to note that system stability and power quality are fundamental aspects of such a system. The mitigation method is designed for medium/high voltage converters with a low switching frequency, a common environment for the LCC-based units. The harmonics mitigation technique is designed to avoid any interference with the normal operation of the parallel LCC and VSCs in a hybrid ac/dc network. Furthermore, the reactive power consumption issue of the LCCs is also addressed. The proposed system is modelled in detail, and stability studies are conducted. Also, the controlling parameters design procedure is explained thoroughly, assuming proper stability is achieved. The peak current capacity of the VSCs for the anticipated harmonic orders and reactive power compensation is calculated. Eventually, the performance of the proposed control strategy under different operation conditions is investigated. Case study results with MATLAB Simulink and an experimental platform are provided to verify the effectiveness of the proposed control strategy.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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