Sustained oscillations of grid-forming IBRs under unbalanced perturbation: Modal analysis and EMT studies
Notice bibliographique
Résumé
• A novel decoupled-sequence model for GFM-IBRs is developed and validated. • Negative-sequence components degrade system oscillatory mode performance. • Modal analysis revealed oscillations caused by 2ω negative-sequence components. • Negative-sequence control enhances damping and improves system stability. • EMT studies confirm model accuracy under small unbalanced perturbations. Grid-forming inverter-based resources (GFM-IBRs) are considered crucial for power systems with high penetration renewable energy, but their negative sequence behavior under small perturbations remains understudied. This paper proposes a novel decoupled sequence dynamic modeling approach for GFM-IBRs incorporating double-fundamental-frequency negative-sequence components. Using eigenvalue-based stability assessment (EBSA) and electromagnetic transient (EMT) simulation, we reveal that: 1. The proposed modeling approach accurately captures GFM-IBR dynamics under unbalanced small-scale perturbations. 2. Negative-sequence components significantly impact system oscillatory modes. 3. Implementing additional negative-sequence control improves system damping. These findings provide new insights for designing robust GFM-IBR controls and enhancing stability in systems hosting high-penetration renewable 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».