Dynamic-Tracking Damping Controller for DFIG-Based Wind Farms to Mitigate Sub-Synchronous Control Interactions
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a dynamic-tracking damping controller (DTDC) and designs an implementation scheme to alleviate the sub-synchronous control interactions (SSCI) in series-compensated networks integrated with doubly-fed induction generator (DFIG)-based wind farms. The DTDC can track sub-synchronous oscillatory current components under various operating conditions, providing high damping performance for DFIG wind turbines at a broader range of sub-synchronous frequencies. This is accomplished by designing an extra extended state observer (ESO)-based compensated loop for the rotor-side converter of DFIG, which enables the extraction and compensation of oscillatory current components at the sub-synchronous frequencies. In addition, the implementation scheme for the damping controller is designed based on the dissipated energy criterion, which can identify the weak damping wind farm and determine the number of wind turbines required to be installed. The proposed DTDC's effectiveness and implementation scheme are validated using the modified IEEE first benchmark model and a wind farm model in North China, respectively. The control hardware-in-loop (CHIL) experiments results demonstrate that the DTDC outperforms traditional approaches with superior damping and robustness under varying wind speeds, compensation levels, and the number of online wind turbines.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».