Hardware Implementation of Composite Control Strategy for Wind-PV-Battery Hybrid Off-Grid Power Generation System
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a composite control strategy for improved off-grid configuration based on photovoltaic (PV array), a wind turbine (WT), and a diesel engine (DE) generator to achieve high performance while supplying nonlinear loads is investigated. To operate the WT efficiently under variable speed conditions and to obtain accurate and fast convergence to the maximum global operating point without a speed sensor, an iterative interpolation method is integrated with the perturbation and observation (P&O) technique. To ensure the balance of power in the system and to achieve the maximum power from the PV array without using any maximum power point tracking (MPPT) method, and ensuring stable operation during the disturbance, a double-loop control strategy for a two-switches buck-boost converter is developed. Furthermore, to protect the synchronous generator of the diesel generator (DG) from the 5th and 7th order-harmonics created by the connected nonlinear loads and to solve the issue of the filter resonance, the interfacing three-phase inverter is controlled using an improved synchronous-reference frame algorithm (SRF) with virtual impedance active damping. The presented work demonstrates effective and efficient control along with improved performance and cost-effective option as compared to the similar works reported in the literature. The performance of the presented off-grid configuration and its developed composite control strategy are tested using MATLAB/Simulink and validated through small-scale hardware prototyping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».