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多馈入LCC-HVdc系统中换相失败风险区域识别的高效准确方法
Computationally Efficient and Accurate Approach for Commutation Failure Risk Areas Identification in Multi-Infeed LCC-HVdc Systems
| 作者 | Hao Xiao · Yinhong Li · Aniruddha M. Gole · Xianzhong Duan |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年5月 |
| 技术分类 | 系统并网技术 |
| 技术标签 | 弱电网并网 低电压穿越LVRT 构网型GFM 并网逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 多馈入 LCC-HVdc 换相失败 风险辨识 电压跌落 电压畸变 电力系统稳定性 |
语言:
中文摘要
针对多馈入LCC-HVdc系统换相失败（CF）风险识别，现有仿真法计算效率低，解析法精度不足。本文阐明了电压跌落与畸变对CF的影响机理，提出了一种高效且准确的风险区域识别方法，为提升电力系统稳定性提供了理论支撑。
English Abstract
Earlier approaches for commutation failure (CF) risk areas identification in multi-infeed LCC-HVdc systems include the simulation-based and analytical types. However, the former and latter will cause the low computational efficiency and inaccurate result, respectively. Thus, this article first clarifies CF performances caused by voltage depression and distortion in multi-infeed LCC-HVdc systems. S...
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SunView 深度解读
该研究关注高压直流输电系统的稳定性，对阳光电源的电网侧储能（PowerTitan系列）及大型地面光伏电站的并网性能具有参考价值。随着新能源渗透率提升，弱电网环境下逆变器与直流输电系统的交互作用日益复杂。该文提出的风险识别方法可辅助阳光电源优化并网算法，特别是在构网型（GFM）技术研发中，通过提升对电压跌落的鲁棒性，增强设备在复杂电网环境下的故障穿越能力，从而提升iSolarCloud智能运维平台对电网侧风险的预判能力。