Robust Feedback Linearizing Control With Sliding Mode Compensation for a Grid-Connected Photovoltaic Inverter System Under Unbalanced Grid Voltages
Notice bibliographique
Résumé
A robust feedback linearizing control strategy, based on sliding mode compensation, is proposed for the operation of a grid-connected photovoltaic inverter system under grid faults, characterized by unbalanced voltages, to meet low-voltage ride through requirements. Under normal grid condition, the control system is developed for maximum power transfer from the photovoltaic source to the grid by maximum power point tracking operation of the dc-dc converter, and regulation of the dc-link voltage and the current at the inverter-grid side. Under grid fault, which is unbalanced grid voltage due to voltage dips, the active power is regulated to reduce the current excess and the reactive power is injected to avoid the inverter damage or disconnection, while the dc-link voltage is controlled via the dc-dc converter. A sliding mode compensator is injected into the control system to enhance its robustness to uncertainties. The feedback linearizing control schemes are developed from the grid model at the inverter side and the dc-link model at the dc-dc converter side. The proposed control strategies are experimentally validated on a three-phase grid-connected photovoltaic inverter system and experimental results show that the control system is effective in terms of voltage and power control with smooth transitions between the modes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».