Dynamic phasor modelling and simulation of power networks with converter-tied renewable resources
Notice bibliographique
Résumé
Due to the massive integration of renewable energy generation in modern power systems, the dynamic characteristics of the power grid are rapidly changing. Spurred by device limitations and the wide range of controls present in converter-based generation, the resulting reduction in system inertia and system strength warrant improved modelling methods that provide analytical insight into the operation of modern power systems. Conventional approaches for analysing transient and small-signal stability are being challenged due to the new, non-linear controls present in converter-based generation. Due to their inability to represent the network dynamics, conventional phasor-based methods are no longer suited for detailed studies in converter-based systems. Electromagnetic transient (EMT) based methods successfully capture the dynamic characteristics of such systems but are restricted in terms of their capability to provide analytical insight using formal means such as eigenvalues. This thesis proposes a modelling approach based on average-value, positive-sequence dynamic phasors, that can integrate transient simulation and small-signal studies into a singular modelling platform. A component based modular approach to develop the model of a large power system is presented and is benchmarked against EMT and conventional phasors demonstrating its accuracy on par with EMT simulations, while also providing analytical insight through eigenvalue analysis. The proposed modelling method is parallelized using graphics processing units (GPUs) providing significant performance gains over EMT simulations. A limitation of the proposed modeling method, which arises with networks with all inductor nodes, is addressed using a novel method that allows both transient responses and eigenvalue analyses with a significant reduction in model order. Finally, an example case is studied determining the operational parameters for grid-following and grid-forming converters for stable operation. Based on both eigenvalue analysis and transient responses, this is analysed for a single machine infinite bus (SMIB) system for a case with reducing short circuit strength and a case of network strengthening through series compensation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».