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Enregistrement W4407362265 · doi:10.1109/isgteurope62998.2024.10863027

A Modified AGC for Power System in the Presence of Grid Following Inverters

2024· article· en· W4407362265 sur OpenAlexaff
Siavash Yari, Innocent Kamwa, Dmitry Rimorov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFrequency Control in Power Systems
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower gridComputer sciencePower (physics)Automatic Generation ControlElectric power systemGridElectrical engineeringElectronic engineeringEngineeringPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the significant growth of the penetration level of inverter-based resources in power transmission grids, the role and impact of these resources in maintaining the stability of the network can no longer be ignored. Therefore, for this category of resources, a role similar to traditional power plants should be considered in controlling the stability of the network. Accordingly, the purpose of this paper is to propose an algorithm to improve the performance of an automatic generation control system (based on a PI controller) in the presence of grid-following inverters to use their maximum potential and ability in network stability in the structure of an automatic generation control system and next to conventional power plants. Therefore, the decoupled-PQ control system (grid-following based) is considered for implementation in a three-area automatic generation control system structure. The dynamic simulation results were performed in an IEEE 39-bus test system using DIgSILENT PowerFactory software and its DSL environment. The results of these dynamic simulations show the effectiveness of this method to improve the automatic generation control system performance and system stability.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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