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Enregistrement W4312833805 · doi:10.1109/pesgm48719.2022.9917195

A Robust Controller Design for Mitigating Control Loop Interactions in Multi-VSC Systems Built by Multiple Vendors

2022· article· en· W4312833805 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Ahmadloo, Sahar Pirooz Azad

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConvertersController (irrigation)Control theory (sociology)Voltage sourceComputer scienceMATLABControl engineeringControl systemStability (learning theory)Control (management)VoltageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control loop interactions among voltage-sourced converters (VSCs) sharing the same alternating current (AC) system and the disruptive impacts of these interactions on the stability of multi-VSC systems have been widely studied in the literature. This paper proposes a controller design method for mitigating the negative impact of these interactions on the stability of multi-VSC systems. The proposed controller design approach incorporates the external interactions as uncertainties into the system model and obtains the outer controllers of individual converters using <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$H_{\infty}$</tex> controller synthesis. The controllers are designed based on the model of individual VSCs rather than the exact model of the interconnected multi-VSC system, and thus they require only the exact model of individual VSCs and a reduced-order model of coupling dynamics. This modeling requirement ensures design confidentiality in multi-VSC systems built with multiple manufacturers due to the individual design of converter controllers, which does not require the exact model of adjacent converters. The performance of the proposed robust controller is evaluated using time-domain simulations and eigenvalue analysis in MATLAB/SIMULINK.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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