Improving Performance of Three-Phase MAF-PLL Under Asymmetrical DC-Offset Condition
Notice bibliographique
Résumé
Synchronization is a critical aspect of integrating renewable energy sources and inverter-based power plants into the electrical grid. Phase-Locked Loops (PLLs) are widely used for this purpose, providing rapid and accurate phase and frequency estimation. In PLLs, the Moving Average Filter (MAF) is commonly employed to extract the fundamental grid voltage component, particularly in the presence of harmonic distortions. Traditional PLLs with a full-cycle time-window MAF perform well in grids with sinusoidal voltage waveforms and DC offsets. However, this approach sacrifices the speed of dynamic response due to the extended time window. In this paper, we introduce a novel approach to address this trade-off. Our method involves reducing the MAF’s time window to one cycle by incorporating a delay operator, effectively reducing model complexity and runtime by 50%. Through comprehensive simulations and experimental scenarios, we demonstrate the practical advantages of the proposed method. Comparison of the proposed approach is provided with existing algorithms in the literature, which illustrate its effectiveness in terms of mitigating PLL oscillations in the presence of DC offsets and other non-ideal grid conditions while achieving a 50% improvement in the execution speed. Therefore, the contribution of this paper is in the field of grid synchronization by providing a balanced solution that enhances dynamic response without compromising DC-offset rejection. The proposed method can improve the stability and efficiency of grid-connected systems involving renewable energy sources and inverter-based power plants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».