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Enregistrement W2061995321 · doi:10.1109/tpwrd.2012.2202921

A Decentralized Robust Control Strategy for Multi-DER Microgrids—Part II: Performance Evaluation

2012· article· en· W2061995321 sur OpenAlexaff
E.J. Davison, Reza Iravani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridSetpointReal Time Digital SimulatorRobustness (evolution)Control engineeringEngineeringControl theory (sociology)Parametric statisticsElectric power systemRobust controlControl systemComputer scienceVoltagePower (physics)Control (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Part I of this two-part paper, a power-management and a control strategy for the microgrid autonomous mode of operation were presented. The strategy consists of 1) open-loop frequency control of the system and synchronization of DER units based on a GPS signal; 2) voltage reference setpoint determination for the DER units by the central power-management system; and 3) tracking the assigned setpoints and rejecting disturbances by robust, decentralized, local controllers of DER units. This Part II paper applies the envisioned strategy to a three-DER microgrid. Offline digital time-domain simulation studies in the EMTDC/PSCAD software environment demonstrate the robustness of the local controllers to parametric, topological, and unmodelled uncertainties of the microgrid, its fast performance in tracking the setpoints with zero steady-state error, and rapid disturbance rejection. The results also show the effectiveness of the proposed power-management system in achieving prescribed load sharing of DER units. The digitized algorithms of the proposed control system of the three-DER microgrid are also implemented in NI-cRIO industrial-grade platforms and tested in an RTDS-based real-time hardware-in-the-loop (HIL) environment to demonstrate the feasibility of the strategy for hardware implementation and hardware-based performance validation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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