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Enregistrement W6998433695

Advanced virtual synchronous generator implementation on a modular multilevel converter

2023· dissertation· en· W6998433695 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersModular designVoltage sourceEmulationController (irrigation)Permanent magnet synchronous generatorGenerator (circuit theory)Current limitingCurrent source
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voltage Source Converters (VSC) are increasingly used due to the growing demand for renewable energy resources (RES) and distributed energy resources (DES). Among the various control strategies, the virtual synchronous generator (VSG) has emerged as a popular choice, which makes converters to emulate the behaviour of real synchronous generators (SG). However, the conventional VSG faces several challenges, such as difficulty including current limits and instability when connected to the grid with a high short circuit ratio. To overcome the drawbacks, this thesis proposes a novel current source interfaced VSG that emulates the dynamics of an SG while operating as a current source interface. Before designing the current source interfaced VSG, a control method to make the converter act as a high-bandwidth and high-precision current source is required and is proposed in this thesis. The novel hysteresis current controller using acceleration slope utilizes the multiple voltage steps available with the modular multilevel converter (MMC) to adjust the rate of change of current depending on whether it deviates significantly from the target current. Both the Electromagnetic Transients (EMT) simulation and hardware-in-loop (HIL) experiment validate the successful operation of the proposed method. Using the proposed hysteresis current controller, a current source interfaced VSG named synchronous machine emulation VSG is introduced then. This approach can easily implement inherent current limiting by constraining the current reference magnitude. It also allows one to represent the VSG with the differential equations of an actual SG with as much detail as desired, such as the number of d- and q-axis windings, etc. Both small signal analysis and EMT simulation results show that the VSG remains stable not only in weak systems but also in ultra-stiff systems, which was identified as a challenge for earlier conventional VSG implementations. The thesis also investigates the effect of damper windings through small signal analysis. Moreover, the proposed VSG parameters are not restricted to physical machine ranges, which enables the assignment of arbitrary parameter values. The genetic algorithm (GA) is used to optimize the parameters to obtain better performance.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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