Fractional Cascade LFC for Distributed Energy Sources via Advanced Optimization Technique Under High Renewable Shares
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unpredictable high renewable shares in standalone microgrid (MG) system with stochastic load demands introduces an unavoidable mismatch among loads and sources. This mismatch directly impacts the system frequency that can be mitigated via applying a suitable load frequency control (LFC) scheme. This brief proposes a maiden attempt of marine predator algorithm (MPA) assisted one plus proportional derivative with filter-fractional order proportional-integral ((1+PDF)-FOPI) controller to obtain the proper power flow management among loads and sources. The investigated MG system consists of a photovoltaic (PV) system, a wind turbine (WT) generator (WTG), and a diesel engine generator (DG) as the distributed energy sources, and an ultracapacitor (UC) and a flywheel are chosen as the energy storage elements (ESEs). Various system nonlinearities such as governor dead-band (GDB) and generation rate constraint (GRC) are also considered reflecting the practical scenario. Five state-of-the-art optimization techniques and three traditional controllers, PID, FOPID, and PI-PD, are vividly compared to assess the proposed scheme’s performance. The parametric uncertainties are considered to obtain the robust performance of the proposed control scheme. An eigenvalues-based stability evaluation of the considered plant employing the proposed LFC scheme is also included in this work. In the worst situation, the maximum frequency deviation is obtained as -0.016 Hz, which is entirely satisfactory and under the range of the IEEE standard. Finally, a modified New England IEEE-39 test bus system is chosen to perform the real-time validation.
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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 | 0,001 |
| 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 découle