Analysis and Mitigation of Inner Voltage Control’s Negative Damping Effect on Active Power Oscillations in Multi-VSG Systems
Notice bibliographique
Résumé
The virtual synchronous generator (VSG), a grid-forming technology, is emerging as an effective approach to improving frequency and voltage regulation in power grids with high penetrations of inverter-based resources. In a system with multiple parallel VSGs, two types of active power oscillations can occur: one is between the multi-VSG system and the grid (VSG-gridoscillation); the other is among different VSGs within the system (inter-VSGoscillation). Existing studies have shown that these oscillations primarily result from VSGs' emulation of the swing equation. However, the impact of VSG's inner voltage control (IVC) on these oscillations remains inadequately examined. To provide physical insights into this issue, this article proposes damping torque analysis models for theVSG-gridandinter-VSGoscillations. The models reveal that the IVC introduces negative damping torques to both types of oscillations, potentially leading to oscillatory instability. To address this issue, a graphical IVC parameter design method is proposed. This method defines a satisfactory region that ensures consistently positive net damping torques for both theVSG-gridandinter-VSGoscillations, thereby effectively mitigating oscillatory instability in multi-VSG systems. Finally, real-time simulations and experiments verify the theoretical analyses and the parameter design method.
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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 ».