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Enregistrement W4396234641 · doi:10.61091/jcmcc119-03

Investigating Small Disturbance Stability in Wind Farm Grid-Connected Systems: A Data-Driven Approach

2024· article· en· W4396234641 sur OpenAlexvenueno aff
Yongjiu Tang, Haihong Du, Dongdong Wang, Yonghua Shen, Yaohui Zhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDisturbance (geology)Stability (learning theory)GridEnvironmental scienceComputer scienceControl theory (sociology)GeographyGeologyControl (management)GeomorphologyGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of unknown synchronization characteristics, unclear instability mechanism, and various fault mode evolution laws, lacking corresponding theoretical support and analysis methods and instability criteria, are defined with clear physical concepts. It is still impossible to systematically understand the transient synchronization mechanism of the wind power grid-connected system from the perspective of the whole fault stage. Therefore, this study uniformly reveals its temporary synchronous stability problem and proposes a large/small disturbance adaptive synchronous stability control method, which improves the dynamic characteristics of the wind turbine through the control of the inverter itself to improve the system stability—using different scenarios, such as single doubly-fed wind turbines. The experimental results show that the small disturbance on the AC side significantly impacts the system characteristics, followed by a bit of annoyance on the DC side. The DC side fault will cause a change in system frequency characteristics, especially at the receiving end. However, compared with the Voltage Source Converters-High Voltage Direct Current (VSC-HVDC)system, Modular Multilevel Converters-High Voltage Direct Current (MMC-HVDC) systems operate at a much higher frequency and produce less low-frequency harmonics. This makes them less likely to induce subsynchronous oscillations in the system.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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