Основные понятия
本論文は、制御パラメータと回路構成に関する情報が限られている商用グリッド連系電力変換器の安定性分析のために、物理的制約を組み込んだグレーボックス手法を提案する。
Аннотация
本論文は、商用グリッド連系電力変換器の安定性分析のための新しいグレーボックス手法を提案している。
主な内容は以下の通り:
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従来の黒箱型動的モード分解(DMD)法では、変換器の制御情報が必要であり、また測定可能な状態変数が少ない場合に正確な安定性評価が困難であった。
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提案するグレーボックス手法では、変換器の状態方程式から得られる物理的制約を動的モード分解アルゴリズム(DMDc)に組み込むことで、制御情報を必要とせずに、より正確な固有値と動的モードを同定できる。
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さらに、データスタッキング手法を用いて、限られた測定チャンネルからでも高次元の状態データを生成し、安定性解析の精度を向上させている。
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単相変換器を用いた実験検証により、提案手法がDMD法に比べて、より正確に低周波振動モードを同定できることを示している。
以上のように、本論文は、商用変換器の安定性解析に有効な新しいグレーボックス手法を提案し、その有効性を実験的に検証している。
Статистика
単相変換器の主回路パラメータは、抵抗Rn = 0.1 Ω、インダクタンスLn = 4 mH、キャパシタンスCd = 800 μF、抵抗Rd = 460 Ωである。
変換器の制御パラメータは、位相同期ループ(PLL)の比例ゲインKpPLL = 0.1、積分ゲインKiPLL = 5、DCリンク電圧制御(DVC)の比例ゲインKpVC = 0.09、積分ゲインKiVC = 13、電流制御(CC)の比例ゲインKpCC = 0.01である。
実験では、2秒間のデータを2500 Hzでサンプリングし、n = 5000個のデータを取得した。
Цитаты
"DMDは、測定可能な全ての信号を用いてデータ行列を生成するが、物理的な意味合いを考慮せずに動的行列を近似するため、解釈性に欠ける。"
"提案するグレーボックスDMDcでは、変換器の状態方程式から得られる物理的制約を組み込むことで、より正確な動的行列と入力行列を同定できる。"
"データスタッキング手法を用いることで、限られた測定チャンネルからでも高次元の状態データを生成し、安定性解析の精度を向上させることができる。"