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Enregistrement W4403511107 · doi:10.1109/tpel.2024.3483177

Model-Predictive Dual-Control Loop With Improved Current-Limiting Capability for Grid-Forming Inverter Under Grid Faults

2024· article· en· W4403511107 sur OpenAlexafffund
Han Zhang, Cheng Xue, Rui Liu, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInverterGridDual (grammatical number)Model predictive controlLimitingDual loopControl theory (sociology)Current (fluid)Computer scienceLoop (graph theory)Control (management)EngineeringElectrical engineeringVoltageMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current-limiting capability is crucial for fault ride-through of grid-forming (GFM) inverters. Most current-limiting schemes for GFM inverters are implemented within classical linear controllers, which cannot guarantee optimal performance in case of emergencies like faults. Additionally, the inherent cascaded structure limits the bandwidth. The advanced model-predictive control (MPC) has been developed for power converters thanks to nonlinear objectives and constraints handling ability. One of the well-known MPCs, i.e., the finite-control-set MPC (FCS-MPC) has been employed to prevent overcurrent, which roughly includes a nonlinear penalization for current magnitude violation in the cost function. In this case, the cost function of FCS-MPC will go to infinity during faults at the expense of the voltage and current reference tracking ability, and thus, the power quality gets worse. Besides, the weighting factor design is usually a nontrivial task for MPC. To maintain the high bandwidth benefit of MPC and improve the power quality during faults, a model-predictive dual-control loop (MP-DCL) is proposed in this article. The proposed method involves the outer-voltage MPC loop to generate the optimal current reference. With the current-limiting factor applied, such a constrained reference will be tracked through the proposed inner-current MPC loop. The proposed MP-DCL expresses simple design benefits and ensures the GFM system recovers from fault to normal conditions smoothly with low overshoots and without oscillation. Experimental results verify the effectiveness of the proposed strategy through numerous comparisons with state-of-the-art solutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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