Black-Start and Hot-Swap Performance Assessment and Improved Control Strategy for Grid-Forming VSC and CSC-Based PV Systems
Notice bibliographique
Résumé
The grid-forming (GFM) control of voltage-source converter (VSC)-based photovoltaic (PV) systems has shown promise in supporting the grid frequency and inertia. However, the literature lacks GFM control development for current-source converter (CSC)-based PV systems and comparisons with the VSC counterpart. In particular, previous studies did not address dynamic performance assessment and comparison under critical operating conditions, such as black-start (autonomous power system restoration) and hot-swap capability (the transition between isolated and grid-tied modes). Furthermore, previous research did not address the dc- and ac- side stability differences among VSC- and CSC-based GFM PV systems. This paper addresses these research gaps by differentiating the dynamic performance and stability of GFM VSC- and CSC-based PV systems under different operating conditions. Further, this paper presents active compensators for both GFM systems to enhance their dynamic performance and stability. Compared to the GFM VSC, the GFM CSC provides a better frequency profile under black-start and hot-swap conditions, improved robustness under grid impedance variation, and inherent fast current limitation under faults. Detailed offline and real-time simulation results validate the comparative analysis and the effectiveness of the proposed active damping methods for both GFM systems.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».