Before assessing the time – domain

Before assessing the time – domain model’s performance during fault conditions, the steady – state performance of the model has to be evaluated. The steady-state behavior of the time – domain model should match that of the actual real-world DFIG WPP from which the data has been obtained. As mentioned before, the actual data contains three-phase voltage and current at the POI bus for three different fault conditions. The pre-fault voltage and current data for a short time interval (approximately 25 m s) is also available for each case. The pre-fault data represents the steady-state voltages and currents at the POI. Comparison of the actual pre-fault data with the prefault data from the time-domain model. The MATLAB script mentioned earlier was used to process the pre-fault voltage and current data and get real and reactive power flows. All three cases were used for the validation.
The results from the time –domain model matched the results calculated from the actual data in each case and the model was validated. The first stage of the validation was to calculate the pre-falut real and reactive power for each phase in the phasor-domain using one cycle of pre-fault voltage and current from the actual data. This gave us an initial estimate to compare the time-domain model output with. For each phase, one cycle of pre-fault data was extracted. The current and voltage waveforms were inspected to see if current lags of leads the voltage, and the phase angle between the two waveforms were determined. Next, the RMS values of voltage and current were determined by finding the peak values of the waveforms and dividing by the square root of two. This calculation requires us to assume that there are no harmonic distortions in the current and the voltage waveform. While this assumptionis true here since the systm is in steady-state, a more general and reliable method of calculating magnitude and phase of a signal is to perform a Fast-Fourier Transform (FFT) on it.

Kết quả (Việt) 1:

Trước khi đánh giá hiệu suất thời gian-thực hiện mô hình miền trong điều kiện lỗi, giảm-nhà nước của các mô hình đã được đánh giá. Hành vi trạng thái ổn định của thời gian-mô hình miền nên phù hợp mà thực tế thế giới thực DFIG WPP mà từ đó các dữ liệu đã thu được. Như đã đề cập trước khi, các dữ liệu thực tế bao gồm ba giai đoạn điện áp và dòng lúc xe buýt POI cho ba lỗi khác nhau điều kiện. Pre-lỗi điện áp và các dữ liệu mới cho một khoảng thời gian ngắn thời gian (khoảng 25 m s) cũng có sẵn cho mỗi trường hợp. Dữ liệu lỗi trước đại diện cho trạng thái ổn định điện áp và dòng lúc POI. So sánh dữ liệu trước khi lỗi thực tế với các dữ liệu prefault từ các mô hình thời gian tên miền. Đoạn mã MATLAB đã đề cập trước đó đã được sử dụng để xử lý lỗi trước điện áp và dữ liệu hiện tại và nhận được thực tế và phản ứng năng lượng dòng chảy. Cả ba trường hợp được sử dụng để xác nhận.Các kết quả từ khi-mô hình miền phù hợp kết quả tính toán từ dữ liệu thực tế trong từng trường hợp và các mô hình đã được xác nhận. Giai đoạn đầu tiên của xác nhận là để tính toán quyền lực thực tế và phản ứng của pre-falut cho mỗi giai đoạn trong phasor-miền bằng cách sử dụng một chu kỳ lỗi trước điện áp và dòng từ các dữ liệu thực tế. Điều này đã cho chúng tôi một ước tính ban đầu để so sánh sản lượng mô hình thời gian-miền với. Cho mỗi giai đoạn, một chu kỳ của dữ liệu trước khi lỗi được trích xuất. Các waveforms hiện tại và điện áp được kiểm tra để xem nếu dòng chậm lại dẫn điện áp, và góc giai đoạn giữa hai waveforms đã được xác định. Tiếp theo, các giá trị RMS điện áp và hiện tại đã được xác định bằng cách tìm các giá trị cao nhất của các waveforms và phân chia bởi bậc hai của hai. Tính toán này đòi hỏi chúng tôi giả định rằng không có không có biến dạng hài hòa trong hiện tại và dạng sóng điện áp. Trong khi assumptionis này đúng ở đây kể từ khi systm là trong trạng thái ổn định, một phương pháp tổng quát hơn và đáng tin cậy của tính toán độ lớn và các giai đoạn của một tín hiệu là để thực hiện một nhanh-Fourier Transform (FFT) vào nó.