Controlling Grid-Forming Inverters to Meet the Negative-Sequence Current Requirements of the IEEE Standard 2800-2022
Notice bibliographique
Résumé
As an integral component of power systems dominated by inverter-based resources (IBRs), grid-forming (GFM) inverters must ride through low voltages. During an asymmetrical low-voltage ride-through (LVRT) condition, the recently approved IEEE Standard 2800-2022 requires that all IBRs absorb negative-sequence reactive current as a function of the voltage at the IBR's terminal. However, existing GFM control methods either suppress the negative-sequence component of the fault current or leave it uncontrolled. To address this issue, this article develops a control scheme that makes GFM-IBRs absorb reactive current in the negative-sequence circuit while they regulate the voltage in the positive-sequence circuit. The developed control system includes a new adaptive virtual impedance-based current-limiting scheme to limit the inverter's current during both initial transients and steady-state fault conditions. To meet the maximum phase current utilization requirement of the IEEE Std. 2800-2022, the paper also develops an adaptive sequence current division scheme. PSCAD/EMTDC simulations of a CIGRE transmission network benchmark supplied primarily by IBRs verify the compliance of the proposed control system with the IEEE Std. 2800-2022.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».