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J-GLOBAL ID:202202236998716346   整理番号:22A0457374

可変動作条件下でのグリッド接続VSCのブラックボックスインピーダンス予測【JST・京大機械翻訳】

Black-Box Impedance Prediction of Grid-Tied VSCs Under Variable Operating Conditions
著者 (5件):
資料名:
巻: 10  ページ: 1289-1304  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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インピーダンス/アドミタンスモデル(IM/AM)は,電圧源コンバータ(VSC)のようなグリッド-タイド電力電子機器の小さい信号安定性を解析するために広く使用されてきた。それらは,すべてのパラメータおよび制御構造が,完全に知られている,あるいは,コントローラのトポロジーおよびパラメータが完全に未知であるブラックボックス条件下での実験に基づいて測定される,ホワイトボックス条件下での理論解析から導かれる。IM/AMは特定の操作条件に依存するので,ブラックボックスと可変操作ポイント条件下でのIM/AM予測(または推定)のための高速アルゴリズムを開発することは,非常に望ましい。本論文は,グリッド追従VSCだけでなくグリッド形成VSCを含む,未知の制御構造に適合するために,Liuらによって最近提案されたシーケンスAMのための,ほぼ分離したAM法を拡張した。したがって,完全デカップリングIM(FDIM)法と呼ばれる。さらに,伝達関数に対する曲線フィッティング法を提案し,いくつかの外乱周波数のみの情報に基づいてアルゴリズムを促進した。最後に,アルゴリズムを,直接駆動風力タービン発電機を含む,種々の状況の下で,広いシミュレーションと実験によって検証する。全アプローチは,可変運転条件下での電力-電子ベース電力システムの安定性解析に広く適用可能なことが期待される。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
音声処理  ,  人工知能  ,  パターン認識 

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