Nonlinear Control Operation of DFIG-Based WECS Incorporated With Machine Loss Reduction Scheme
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Notice bibliographique
Résumé
This article presents a novel adaptive backstepping based nonlinear control scheme incorporated with machine loss reduction and parameter uncertainties for grid-connected doubly fed induction generator (DFIG) driven wind energy conversion system (WECS). The proposed nonlinear controller is developed to stabilize both the grid and rotor side current control loops of direct-drive DFIG-based WECS. Traditional feedback linearization controllers are sensitive to system parameter variations and disturbances on DFIG-based WECS, which demands advanced control techniques for stable and efficient performance considering the nonlinear system dynamics. The proposed nonlinear controller incorporates the system uncertainty and nonlinearities while ensuring the stability of the drive system through Lyapunov stability criteria. A machine loss reduction algorithm is also incorporated to achieve enhanced efficiency. The performance of the proposed nonlinear scheme is compared with conventional benchmark fixed gain proportional-integral control and sliding mode control scheme for the rotor-side converter controller. The proposed nonlinear controller for DFIG-based WECS integrated with machine loss reduction scheme is successfully implemented in real time using DSP board DS 1104 for a prototype 350 W DFIG. The simulation and experimental results prove the efficacy of the proposed scheme under variable operating conditions such as wind speed variation, grid voltage disturbances, and parameter uncertainties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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.
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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 découle