Real‐time implementation of improved predictive model control for standalone power generation system based PV renewable energy
Notice bibliographique
Résumé
In this study, improved predictive model control (PMC) strategy with prediction horizon of one sampling time for standalone solar photovoltaic (PV) system is discussed. Two control strategies based on the improved PMC approach are designed and implemented to ensure a fast and accurate stability of the system. Enhanced PMC‐based maximum power point tracking is developed and implemented to extract maximum power and achieve high performance from solar PV under the presence of severe conditions by estimating the equivalent system resistance and output PV voltage. Furthermore, to achieve high performance without saturation issue, adaptive proportional–integral controller with anti‐windup is employed. In addition, modelling as well as the parameters design method are offered. An efficient dc–dc boost converter is employed. To regulate the output ac voltage and frequency, as well as, supply a clean power to the connected load, improved PMC controller is developed and implemented. To predict the attitude of the output ac voltage at each sampling prediction interval for all possible switching states, the cost function is defined and evaluated as a standard to select the position function of the switches. The performances of the proposed system and their enhanced control strategies are verified using MATLAB/Simulink, and validated in real time using laboratory prototype.
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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) | 0,001 | 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 ».