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Enregistrement W4293080878 · doi:10.1049/icp.2022.1191

Assessment of energy storage and dynamic response of modular multilevel converters for frequency support control actions

2022· article· en· W4293080878 sur OpenAlexaff
A. Ng, S. Filizadeh

Notice bibliographique

RevueIET conference proceedings. · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designConvertersEnergy storageController (irrigation)Control theory (sociology)Computer scienceSettling timePower (physics)Frequency responseParametric statisticsTransient (computer programming)Response timeTransient responseWaveformEnergy (signal processing)Step responseControl engineeringElectronic engineeringEngineeringVoltageControl (management)Electrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modular Multilevel Converters (MMCs) inherently possess an energy storage that can be used to help mitigate power imbalances due to perturbations in the system. Control systems use this reserve to release or absorb additional energy, from which additional power contributions are manifested based on the time derivative. However, this requires not only the controller response speeds to be sufficiently fast, but also the MMC to be capable of reaching the set point demanded from its controllers within sufficient time. Furthermore, large energy storage elements in the MMC have implications on its response speed. Detailed electromagnetic transient (EMT) simulations may be used to determine the natural MMC response speed capability, but this comes at high computational costs, especially in larger MMCs. This paper derives a closed-form equation for the response speed of an MMC. It is obtainable without the construction of waveforms or iterative calculations, which makes it computationally efficient. Parametric studies are conducted and investigate the effect of different MMC parameters on its settling time. Results obtained from the model have been compared against those from EMT simulations. The model may be used as an initial design tool, particularly when the natural response speed of the MMC is a concern.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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