A Two-Layered Load and Frequency Controller of a Power System
Notice bibliographique
Résumé
Automatic generation control (AGC) or called load frequency control (LFC) has gained a lot of interests in the past 30 decade (Benjamin &. Chan, 1982; Pan & Liaw, 1989; Kothari et al., 1989; Y. Wang et al., 1994; Indulkar & Raj, 1995; Karnavas & Papadopoulos, 2002; Moon et al., 2002; Sherbiny et al., 2003). LFC insures a sufficient and reliable supply of power with good quality. To ensure the quality of the power supply, it is necessary to deal with the control of the generator loads depending on the frequency with a proper LFC design. Therefore, the design of the controller is faced with nonlinear effects due to the physical components of the system, such as governor dead zone and generation rate constraints (GRC) and its complexity and the inherent characteristics of changing loads and parameters. Most actuators used in practice contain static (dead zone) or dynamic (backlash) nonsmooth nonlinearities. These actuators are present in most mechanical and hydraulic systems such as servo valves. Their mathematical models are poorly known and limit the static and dynamic performance of feedback control system (Corradini & Orlando,2002). Conventional PI controller has been often used to achieve zero steady state frequency deviation. However, because of the load changing, the operating point of a power system may change very much during a daily cycle (Pan & Liaw, 1989). Therefore, a PI controller which is fixed and optimal when considering one operating point may no longer be suitable with various statuses. On the other hand, it is known that the classical LFC does not yield adequate control performance with consideration of the speed – governor non-smooth nonlinearities and GRC (Karnavas & Papadopoulos, 2002; Moon et al., 2002).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».