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Enregistrement W4393065902 · doi:10.1109/tpel.2024.3380626

Voltage Support Strategy for Improving Power Transfer Capability of Grid-Connected Converter Under Unbalanced Conditions

2024· article· en· W4393065902 sur OpenAlexaff
Yu Feng, Wen Huang, Zhangtao Jin, Yang Li, Z. John Shen, Zhikang Shuai

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaximum power transfer theoremPower factorVoltage optimisationVoltageComputer scienceElectronic engineeringPower (physics)GridElectrical engineeringEngineeringControl theory (sociology)Control (management)PhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grid-connected converter should transmit power from distributed generation to the grid as much as possible, even under unbalanced conditions. However, under the necessary constraints of the point of common coupling (PCC) voltage support and current limitation, it is difficult for the converter to transmit more power to the grid. To fill this gap, this paper provides a mechanism analysis of the power transfer considering the zero-sequence voltage influence. Moreover, a new control strategy is proposed to improve the power transfer capability under unbalanced conditions. It is found that the phase difference between the PCC voltage and the grid voltage in the positive- and negative-sequence network is a key factor affecting power transfer capability, while playing an important role in the accurate calculation of the PCC voltage amplitude. Based on the key factor, we propose a new control strategy to improve the power transfer capability of the grid-connected converter. The proposed strategy can flexibly control the phase difference and transfer more power to the grid under the premise of current limiting and voltage support. Finally, the proposed voltage support strategy is validated with an experimental study.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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