A novel virtual synchronous machine implementation and verification of its effectiveness to mitigate renewable generation connection issues at weak transmission grid locations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale penetration of renewable resource based generation will displace conventional synchronous machine‐based power generation. This will lower the overall system inertia and will result in lower short circuit levels at point of connection (POC) of renewable resources. Renewable resources such as wind and solar photovoltaic (PV) are interfaced to the power system via power electronic inverters. Operation of inverter‐based equipment under low inertia and low short circuit conditions is challenging. Specific challenges include fault recovery response, unstable oscillatory interactions, and impact on torsional oscillations of thermal generating units. In this paper, the effectiveness of inverters, controlled as a virtual synchronous machine (VSM), to overcome some of these issues is investigated. A battery energy storage system (BESS) inverter is controlled as a VSM. The input signals provided to the BESS inverter are derived from solving the time domain equations of a synchronous machine. The response of exciter, governor, and power system stabilizer (PSS) are also included in the VSM strategy. The dynamic characteristics of the proposed VSM are verified using a single machine infinite bus (SMIB) test model. The effectiveness of the proposed VSM approach to mitigate specific technical challenges is verified by performing dynamic response studies on two test systems. The two test systems represent selected regions of practical power systems with high renewable penetration. The VSM response is compared with a conventional synchronous machine response in all test cases, to demonstrate the close correlation of dynamic response. The simulation results demonstrate that the VSM's response is as expected and is capable of mitigating stability‐related issues due to low system inertia and low short circuit strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».