MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310971905 · doi:10.1109/iecon49645.2022.9968797

Transient mode of parallel inverters connected to a hybrid microgrid: evaluation of dynamic performance considering a virtual impedance droop controller

2022· article· en· W4310971905 sur OpenAlexaff
Wajdi Budahab, Mahmoud Hamouda, Kamal Al‐Haddad

Notice bibliographique

RevueIECON 2022 – 48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridVoltage droopConvertersController (irrigation)Electrical impedanceOutput impedanceComputer sciencePower (physics)Transient (computer programming)Control theory (sociology)InverterElectronic engineeringVoltage sourceVoltageEngineeringElectrical engineeringControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the effect of unintended island mode and load change on parallel inverters in a hybrid microgrid system. The power system consists of three voltage source inverters with different power ratings connected in parallel to the AC bus. Moreover, two DC/DC converters are connected to the DC bus. An interlinking converter (ILC) is used to achieve bidirectional power flow between the AC and DC buses. A virtual impedance-based droop controller is implemented achieve an accurate power-sharing between the inverters connected to the AC bus and a smooth transition between grid-connected and island modes. The main motivation behind the use of the virtual impedance is to overcome the problem caused by the mismatch of inverters’ impedances. In this regard, the performance of parallel inverters are evaluated under transient operation from grid-connected to island mode and considering load change. The results of numerical simulations confirm the effectiveness of the method and the capability of the virtual impedance controller to avoid the problem of impedance mismatch.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIECON 2022 – 48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics SocietyMême sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207