Fuzzy Logic-Controlled Virtual Impedance for Improving LVRT Performance in Grid-Forming Inverters
Notice bibliographique
Résumé
Power systems are undergoing a significant transformation from conventional fossil fuel-based generation—primarily driven by synchronous generators (SGs)—toward renewable energy resources that are integrated via power electronic inverters, commonly referred to as inverter-based resources (IBRs). A critical requirement for grid-forming (GFM) IBRs is the ability to maintain stable operation during low-voltage conditions, known as low-voltage ride-through (LVRT). To address this challenge, this paper presents a novel control strategy for GFM inverters based on a fuzzy logic-controlled virtual impedance framework. The proposed method aims to improve both AC-side fault current limiting and preserve DC-link stability during grid faults. Unlike conventional approaches that assume fixed virtual impedance parameters, the proposed control dynamically adjusts virtual resistance and reactance in real time using fuzzy inference rules. This enables the inverter to respond effectively to both symmetrical and asymmetrical faults. Additionally, the approach explicitly considers the dynamic behavior of the DClink, a factor often neglected in previous works. The performance of the proposed fuzzy-based virtual impedance is validated on the IEEE 9-bus system in the MATLAB/Simulink environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».