Dynamic Phasor Finite-Element Modeling of a DFIG for Grid Connection Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cosimulation studies of electric power systems and electric machines have always been a challenge. In order to reduce the simulation time to a reasonable value, lumped-parameter electric machine models are commonly used in electric power system modeling software packages to avoid the heavy computational burden of more accurate modeling methods especially finite-element method (FEM) on the expense of less accuracy. The proposed technique in this article combines the dynamic phasor modeling technique for power system simulations with the FEM to accurately model the doubly fed induction generator while connected to the grid. The utilization of dynamic phasors enables adopting large simulation time steps resulting in a significant reduction in the simulation time compared to the conventional time-domain FEM modeling. The mathematical foundation of the proposed modeling method is presented including the generator's core saturation. Custom-written C++ codes have been developed by the authors to execute the new dynamic phasor FEM algorithm and the conventional time-domain FEM in order to fairly compare their accuracy and numerical performances. As the proposed method combines time and frequency domains, a unique capability of modeling the rotor movement can be achieved. The rotation can be represented by physically incrementing the rotor and airgap mesh as in regular time-domain solvers, by mathematically representing the rotation using the virtual blocked rotor method as in frequency-domain solvers, and the proposed method of combining the two aforementioned approaches. The three methods of modeling rotor rotation are discussed, and their simulation results are compared to give a guide to choose the proper method for the different modeling targets. The results show that the proposed dynamic phasor FEM is capable of producing comparable results to the traditional time-domain solver at a substantially reduced simulation time.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle