Decentralized Frequency and DC-Voltage Deviation Control in Multi-Terminal HVDC (MTDC) Grids with High Penetration of Renewable Sources
Notice bibliographique
Résumé
In the AC surrounded MTDC (AC-MTDC) grids, Frequency and DC-Voltage Deviation (FDVD) control are decisive for the system stability, and reliability. Accomplishing it through the decentralized manner while reducing interaction between droop controls is more exigent. To address this problem, FDVD based Adaptive Droop Control (FDVD-ADC) has been proposed in this paper. It adaptively changes Grid Side Voltage Source Converters (GS-VSC's), and Renewable Source side Voltage Source Converters (RS-VSCs) say Wind Farm VSC (WF-VSC) or Solar Farms VSC (SF-VSC) droop values based upon the deviation in frequency, and DC-voltage in the AC-MTDC grid. With the proposed method, renewable sources (like solar and wind farms) are also utilized to reduce FDVD in the AC-MTDC grid. To extract this support, these bulk solar and wind farms are operated in the Derated Mode of Operation (DMO). The simulation of the proposed method has been implemented on the CIGRE B4 DC benchmark model integrated into the two-area power system in PSCAD/EMTDC software. The efficacy of the proposed methodology is validated by comparing the traditional double droop control <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$(PV^{2}F)$</tex> with the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».