Fault‐tolerant controller design for a master generation unit in an isolated hybrid wind‐diesel power system
Notice bibliographique
Résumé
Summary This paper presents a methodology for designing an effective fault‐tolerant controller (FTC) through the combination of three control techniques: linear parameter varying (LPV), model reference adaptive control (MRAC), and a proportional‐integral‐derivative (PID) controller. The proposed FTC is tested in a diesel engine generator (DEG), operating as a master generation unit in an autonomous hybrid wind‐diesel power system with a battery storage system (BSS). The control objectives are to regulate voltage and frequency of the DEG and to ensure covering the demand load. Frequency regulation is achieved with the help of an MRAC‐LPV scheme combining a PID controller tuned by a genetic algorithm (GA) for maintaining the speed of the diesel engine (DE) in a constant value, and in consequence the frequency of the grid. Voltage magnitude control is performed through a constrained variation of the field voltage of the synchronous generator through a classic MRAC. Different operating conditions of the hybrid power system are applied in order to test the controller's robustness: (i) steady‐state operation; (ii) sudden connection of a load of 0.5 MW; (iii) a three‐phase fault with duration of 0.5 s; and (iv) DE's actuator fault with six different magnitudes. An improved performance is achieved by the proposed scheme over a baseline controller, IEEE type 1 AVR for voltage regulation and a governor with PI controller for frequency regulation. Dynamic models of the microgrid components are presented, and the proposed microgrid and its FTC are implemented and tested in the Simpower Systems of MATLAB/Simulink simulation environment. The simulation results showed that the use of an LPV methodology for designing the MRAC allows the online accommodation of different fault magnitudes in the DE actuator and improves the FTC system performance in comparison with the baseline controller. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».