Analysis and Design of Droop-Controlled Grid-Forming Inverters Using Novel WD Agg Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes the weighted dynamic aggregated (WD agg) model of large-scale systems consisting of$ \boldsymbol{n}$grid-forming inverters in white-box islanded microgrids. The proposed WD agg approach models the microgrids$ \boldsymbol{n}$grid-forming inverters, which have a similar control structure, by a single equivalent inverter and a controller that has a similar order and structure to the inverters in the microgrid. The parameters of the equivalent inverter and controller are obtained by considering the contribution of each state to the corresponding equivalent state. Compared with the existing models, while the complexity and computational burden of the studied system is reduced, the proposed WD agg model can provide an accurate single equivalent unit for a microgrid consists of a large number of grid-forming inverters with different sizes, operating points, and parameters. It is shown for various cases that the proposed WD agg model can be used in the steady-state, transient, and stability analyses with superior accuracy. The model can also be used to design the controller and inverters' parameters to ensure a desirable performance of the microgrid. The proposed WD agg model is evaluated by time-domain simulations and experimental implementation of four inverters connected to a load and CIGRE MV/LV benchmark for renewable energies for various case studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».