Adaptive Observer-Based Decentralized Scheme for Robust Nonlinear Power Flow Control Using HPFC
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the robust decentralized nonlinear control of power flow in a power system using a new configuration of UPFC. This structure comprises two shunt converters and one series capacitor called as hybrid power flow controller (HPFC). A controller is designed via control Lyapunov function (CLF) and adaptive observer to surmount the problems of stability such as tracking desired references, robustness against uncertainties, rejecting the disturbances, and remote data estimation. The suggested control scheme is decentralized using adaptive observer to estimate the non-local varying parameters of the system. Stability of the closed loop system is proved mathematically using Lyapunov stability theorem. Performance of the proposed finite-time controller (FT-C) is compared to another suggested exponentially convergent nonlinear controller (ECN-C) and a conventional PI controller (PI-C). Settling time of the state variables are diminished to a known little time by FT-C in comparison with ECN-C and PI-C. Simulation results are given to validate the proposed controllers. Effects of model uncertainties such as parameter variation in the transmission line and the converters are studied and properly compensated by the proposed controllers. The impact of the control gain and the communication time-delay is shown using the Bode diagram analysis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».