Model-Predictive Dual-Control Loop With Improved Current-Limiting Capability for Grid-Forming Inverter Under Grid Faults
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».