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Enregistrement W3119357032 · doi:10.3934/electreng.2021001

Comparison between alternative droop control strategy, modified droop method and control algorithm technique for parallel-connected converters

2021· article· en· W3119357032 sur OpenAlexaff
Muamer M. Shebani, M. Tariq Iqbal, John E. Quaicoe

Notice bibliographique

RevueAIMS Electronics and Electrical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltage droopConvertersControl theory (sociology)VoltageComputer scienceVoltage regulationVoltage referenceElectronic engineeringVoltage regulatorEngineeringControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the active current sharing methods are based on a communication network. The communication link is also used with the improved droop control methods to achieve a precise load current sharing and regulate the voltage at the common DC bus. Conversely, the conventional droop method that is considered a decentralized method becomes more attractive for controlling parallel-connected converters in DC microgrids. The conventional droop methods' main drawbacks are associated with the unequal load current sharing and voltage deviation at the common DC bus. In this paper, the modified droop method as a conventional droop method is augmented with a virtual droop and adaptive voltage control gains to improve the load current sharing and the voltage regulation, respectively. In contrast with other improved droop approaches, the control approach proposed in the paper does not require a communication link to exchange information between parallel modules. Instead, it uses the converters' theoretical load regulation characteristics to estimate the voltage set point for each converter locally. The proposed virtual resistive gain manipulates the modified droop method to regulate each module's droop gain, which ensures equal current sharing. The proposed method also eliminates the tradeoff between current sharing difference and voltage regulation by implementing the adaptive voltage control, which compares the estimated voltage at the point of common coupling with the rated bus value and adjusts the droop gains based on the compared values to ensure a constant voltage at various load conditions. The load current sharing and voltage restoration improvements of the proposed method versus the modified droop method and the control algorithm technique are observed in this paper. The proposed method's effectiveness is demonstrated by MATLAB/Simulink simulation and validated by an experimental prototype.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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