Dynamic Analysis of VSC-HVDC System with Disturbances in the Adjacent AC Networks
Notice bibliographique
Résumé
VSC-HVDC systems are widely used to integrate wind farms, asynchronous generations and networks operating at different frequencies. The Multi-terminal (MT) and multi-fed (MF) HVDC’s are the system mainly constituted of VSC’s, to integrate renewable sources and transmitting bulk power to conventional AC grids. A sudden change in the steady state even in adjacent networks may create severe disturbances in the operation of such HVDC systems. The disturbances in AC or DC networks directly influence the performance of systems, particularly in MT-HVDC and MF-HVDC systems. However, the HVDC systems are known for their intelligent control in modulating operational states as and when required. This paper presents the dynamic analysis of MF-HVDC system due to load changes, faults and other disturbances in the adjacent AC networks. The result indicates that VSC-HVDC provides decoupled control of active and reactive power with capability in adjusting operational mode during various minor and major disturbances. Based on the results obtained, the paper proposed a novel sensitivity factor indicating percentage coupling among various line parameters during disturbances. Furthermore, the VSC’s injects harmonic signals on both AC and DC sides of HVDC system. These harmonics voltage or currents signals may get amplified to a dangerously high magnitude at resonance frequencies. Thus, the frequency characteristics of different subsystems are also analyzed using FFT. A ±100 kV, 200 MW bipolar MF VSC-HVDC test systems is used to simulated the results in MATLAB/Simulink software.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».