MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4352980724 · doi:10.1109/npsc57038.2022.10069972

VSC-HVDC System Based Ancillary Services for AC Grids

2022· article· en· W4352980724 sur OpenAlexaff
Ancha Satish Kumar, Wei Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensOpal-Rt Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric power systemGridHigh-voltage direct currentVoltage sourceComputer scienceAutomatic frequency controlAC powerReliability (semiconductor)Renewable energyReliability engineeringControl engineeringVoltagePower (physics)EngineeringElectrical engineeringTelecommunicationsDirect current

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In viewing an increased ratio of renewable resources like solar and wind farms, point-to-point Voltage Source Converter based High Voltage DC (VSC-HVDC) system commissioning are on the rise worldwide. They are becoming techno-economical solutions for integrating bulk renewable resources into significant load centers. In this scenario, it is requisite by most of the grid codes that VSC-HVDC grids need to provide ancillary services to the AC grids. Ancillary services such as active power and frequency support are crucial for the stability and reliability of the power system. Henceforth, this paper proposes a control strategy to achieve these ancillary services through the VSC-HVDC system. The proposed control method introduces the active power and frequency loops into conventional control and extracts the support from a point-to-point VSC-HVDC system. To validate the proposed control strategy, two case studies and a test system which is a point-to-point VSC-HVDC integrated into Kundur’s two-area power system, have been considered. An RT-LAB simulation platform has been used to develop and model the test system. Further, the performance of the proposed method is demonstrated in real-time by using one of the OPAL-RT simulators, OP5707.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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 sujetHVDC Systems and Fault ProtectionTravaux en français237 207