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Enregistrement W3096502244 · doi:10.18280/ejee.224-503

Anti-Windup FOPID-Based DPC for SAPF Interconnected to a PV System Tuned Using PSO Algorithm

2020· article· en· W3096502244 sur OpenAlexvenueno aff
Ghania Boudechiche, Mustapha Sarra, Oualid Aissa, Jean‐Paul Gaubert, Boualam Benlahbib, Abderezak Lashab

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)PID controllerParticle swarm optimizationMaximum power point trackingMATLABPhotovoltaic systemRobustness (evolution)DifferentiatorComputer scienceController (irrigation)VoltageTransient (computer programming)EngineeringAlgorithmControl engineeringFilter (signal processing)Temperature controlControl (management)Inverter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with a shunt active power filter (SAPF) integrated in a photovoltaic (PV) system, which is interfaced to the grid via a double-stage configuration, for simultaneously improving the power quality in the existence of non-linear loads and injecting the PV harvested power to the power grid. The direct power control (DPC) based on the conventional Proportional-integral (PI) suffers from some shortcomings in the transient state, such as large overshoots and undershoots in the voltage. Long response time is another disadvantage when using such a controller. To overcome this situation, the proposed control method is equipped by an anti windup fractional order proportional-integral differentiator (AW-FOPID) regulator, replacing the standard PI or PID regulators to maintain the DC link voltage at its desired value with small overshoots and undershoots in the voltage, while maintaining a short response time. The AW-FOPID controller, however, has five parameters, which makes it troublesome to tune. Accordingly, to adjust this AW-FOPID parameters, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is employed by minimizing the Integral Time Absolute Error (ITAE). Furthermore, an intelligent algorithm for tracking the maximum power point (MPPT) based on fuzzy logic has been applied to eventually resolve the drawback of the rapidly changing weather conditions. The overall control scheme is examined by simulation using MATLAB/Simulink software. The obtained simulation results and comparative study demonstrate the feasibility and performance of this control strategy.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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