Robust higher order sliding mode control of grid‐forming converters with LCL filter in weak grid scenarios for fast frequency support
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a nonlinear higher‐order sliding mode control (HO‐SMC) designed for a droop control‐based grid‐forming converter. In weak grid scenarios, where the rate of change of frequency is notably high, achieving a rapid frequency response becomes imperative. The stable operation of a grid‐forming converter using droop control, coupled with classical vector control that employs cascaded voltage and current loops (multiloop) with PI controllers, faces limitations when higher droop coefficients are applied. This constraint on the application of classical vector control in weak grid conditions necessitates alternative solutions. Operating as a grid‐forming converter, the grid‐connected converter with an LCL filter represents a second‐order system. HO‐SMC mitigates the switching challenges associated with conventional SMC by integrating robust feedback linearized control. A graphical method is proposed for designing the switching gain using Lyapunov's direct method to counteract the impact of a matched disturbance. The study demonstrates that the implementation of HO‐SMC in the grid‐forming converter enhances fast frequency response by increasing the gain margin of the power frequency loop. Finally, it is illustrated that the proposed control method also improves the transient response of the converter.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».