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Enregistrement W2907566263 · doi:10.1109/cjece.2018.2876609

Robust Control of Grid-Connected Photovoltaic Systems Under Unbalanced Faults Without PLL

2018· article· en· W2907566263 sur OpenAlexvenueno aff
Adeel Sabir, Muhammad Sharjeel Javaid

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Parametric statisticsController (irrigation)GridComputer sciencePhotovoltaic systemPhase-locked loopInternal modelMATLABRobust controlControl engineeringControl systemEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the design of a robust control scheme for grid-connected photovoltaic systems subjected to severe operating conditions such as grid faults, abrupt set-point changes, parametric uncertainties, and unknown disturbances. During unbalanced faults, the scheme is able to deliver either constant real and reactive powers, or constant real power with sinusoidal currents to the grid, without requiring a phase-locked loop or symmetrical component decomposition. Moreover, the same controllers are used under normal operation and grid faults. These feats result in a control system having lesser computational requirements and complexity, and a lower number of design steps in comparison to some existing schemes. The dc-link voltage controller is based on active disturbance rejection control, and phase currents are controlled using repetitive control based on the internal model principle. The controllers are designed using linear matrix inequality constraints that can be solved by readily available tools. A number of simulation test cases are presented using the SimPowerSystems toolbox of the MATLAB/Simulink computing environment to demonstrate the performance of the control scheme under various types of grid faults, parametric uncertainties, and abrupt changes under operating conditions. Controller performance is also validated through digital implementation on a low-cost microcontroller.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,143 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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