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Enregistrement W4403127560 · doi:10.1109/pesgm51994.2024.10688471

Stability Analysis of Grid Forming Inverters and Converter-Based Dominated Loads for Grid of Future with Beyond Inertia Feature

2024· article· en· W4403127560 sur OpenAlexaff
Sam Maleki, Ali Rabiei, Billy Yancey, Amin Shojaei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridInertiaStability (learning theory)Feature (linguistics)Computer sciencePhysicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the stability of future power systems with a high share of Grid-Forming (GFM) Inverters and Converter-Based Load (CBL) resources. This paper aims to present a novel concept for enhancing the power system stability of future grids through the advanced utilization of inverter and converter-based resources. In this work, the current understanding of power system stability and power oscillation damping, and their application for future grids, will be investigated. The fundamental concepts of small signal stability have been used to demonstrate the proposed concept of stability for future grids, and the findings were tested through several transient dynamic stability analyses. Additionally, in this paper, a hand-in-hand power system damping functionality for GFM and CBL is proposed, where the concept of ’beyond inertia’ for future grids is justified. The proposed control technique for stability in the future grid and significant enhancement in the overall network inertia (beyond inertia) through a High Voltage AC (HVAC) system is a clear resemblance to the High Voltage DC (HVDC) network behavior during transients. The author of this work strongly believes that this functionality, which can be achieved through the full utilization of GFM and CBL resources, not only represents a clear step forward for the grid of the future but can also result in significant cost savings, reducing the need for Synchronous Condensers and STATCOMs.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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