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Enregistrement W4417299072 · doi:10.1016/j.rineng.2025.108730

Enhanced grid-current feedback active damping for LCL grid connected inverter using discretized band-pass filter with full delay compensation

2025· article· en· W4417299072 sur OpenAlexaff
Youssef Lamkharbach, J. Cros, Ahmed Chebak

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)DiscretizationCompensation (psychology)Filter (signal processing)Nyquist frequencyNoise (video)Nyquist stability criterionBlock (permutation group theory)Nyquist–Shannon sampling theorem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Grid Current Feedback Active Damping (GCF-AD) strategies based on high-pass filter HPF -either first order (FO) or second order (SO)- are widely used to suppress resonance in LCL grid-connected inverters. However, these methods suffer from high-frequency noise sensitivity due to their respective slopes of +20 dB/decade and +40 dB/decade. To address this limitation, a Band-Pass Filter (BPF) is proposed as the active damping feedback function. When discretized using the Tustin pre-warping method, the BPF introduces a negative gain near the Nyquist frequency, effectively attenuating high-frequency noise amplification. Nevertheless, the digital implementation of the BPF restricts the range of positive virtual resistance, and therefore the effective damping range to approximately ( the sampling frequency). To overcome this limitation, a delay compensation block based on a Modified First-Order Digital Filter (MFODF) is cascaded with the BPF. The analysis demonstrates that this compensation significantly expands the effective damping range, reaching up to , and contributes to improved closed-loop system stability. Furthermore, a comprehensive z-domain stability analysis of the closed-loop is conducted to evaluate the impact of key control parameters. The effectiveness of the proposed method is validated through laboratory experiments, confirming the improvements in both damping performance and closed-loop 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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