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Enregistrement W4311376178 · doi:10.3390/en15249428

A Robust Nonlinear Sliding Mode Controller for a Three-Phase Grid-Connected Inverter with an LCL Filter

2022· article· en· W4311376178 sur OpenAlexaff
Abu Sufyan, Mohsin Jamil, Salman Ghafoor, Qasim Awais, Hafiz Ali Ahmad, Ashraf Ali Khan, Hassan Abouobaida

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Total harmonic distortionHarmonicsRobustness (evolution)Integral sliding modeGridInverterController (irrigation)Three-phaseComputer scienceMATLABElectrical impedanceSliding mode controlEngineeringElectronic engineeringNonlinear systemVoltageElectrical engineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In distributed power generation systems, grid-connected inverters are becoming an attractive means of delivering the energy generated from renewable sources into the grid. However, the performance of the current controller drastically decreases in the presence of model uncertainty, grid harmonics, filter parametric, and grid impedance variations, which can jeopardize the entire system’s stability. This paper presents a novel design of a super-twisting integral sliding mode control (ST-ISMC) strategy for the first time in the application of a three-phase voltage source grid-connected inverter. The designed controller has shown robustness and maintains a low total harmonic distortion (THD) in the presence of filter parameters drift, grid impedance variation, and grid harmonics distortion. The super-twisting action is added to remove the chattering problem associated with the conventional SMC strategy, and integral action is adopted to improve the grid’s current steady-state error. The modeling and simulation of a complete system are carried out using MATLAB/SIMULINK. Finally, a real-world hardware prototype system is fabricated to demonstrate the performance and effectiveness of the proposed controller.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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