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Enregistrement W4376457647 · doi:10.1109/ei256261.2022.10117014

Research on Dynamic Performance Optimization of Virtual Synchronous Generator with Matrix Converter Structure Based on Fuzzy Control

2022· article· en· W4376457647 sur OpenAlexaff
Yougui Guo, Chen Qi, Junjie Li, Yating Su

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessComputer scienceControl theory (sociology)MATLABController (irrigation)Generator (circuit theory)Permanent magnet synchronous generatorInverterFuzzy logicMatrix (chemical analysis)Fuzzy control systemControl engineeringControl (management)EngineeringVoltagePower (physics)AlgorithmElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VSG (Virtual Synchronous Generator) is a system that takes electronic devices as the core and pursues internal and external characteristics that are equivalent to traditional Synchronous Generators. In order to overcome the defect that the traditional virtual synchronous generator can only be powered by a DC source, this paper replaces the inverter structure with a matrix converter to directly realize the AC-AC conversion of energy, and according to the characteristics of VSG, a simpler modulation method than the traditional matrix converter modulation method is designed. Due to the limitation of the control mode of virtual synchronous generator, its angular velocity cannot be guaranteed to be stable and fluctuates greatly when facing external disturbance. Based on the principle of fuzzy control, this paper designs an auxiliary controller, which obviously optimizes this shortcoming, improve the anti-interference of VSG, make it have better dynamic performance and higher use value. The correctness of the proposed strategy is verified by 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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

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