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Enregistrement W4312432060 · doi:10.1109/jsyst.2022.3215437

Multipurpose FCS Model Predictive Control of VSC-Based Microgrids for Islanded and Grid-Connected Operation Modes

2022· article· en· W4312432060 sur OpenAlexaff
Mohammad Ghiasi, Taher Niknam, Moslem Dehghani, Hamid Reza Baghaee, Zhanle Wang, Mohammad Mehdi Ghanbarian, Frede Blaabjerg, Tomislav Dragičević

Notice bibliographique

RevueIEEE Systems Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Model predictive controlConvertersVoltage sourceGridComputer scienceMATLABEngineeringInverterVoltageAC powerControl engineeringControl (management)Electrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an enhanced control strategy for renewable energy resources connected to the grid through voltage-sourced converters (VSCs) in microgrids. The proposed scheme contains a voltage control loop with the minimum inverter switching, a power-sharing controller with the minimum inverter switching, a negative-sequence current controller, and a loop to identify the control system operation mode. All the controllers are designed using the multipurpose finite control set-model predictive control (FCS-MPC) strategy. Since these controllers use the dynamic current and VSC voltage, they can be applied in grid-connected and island operation modes and transferred between them. The method uses voltage–frequency control instead of power control for VSCs. One inverter controls voltage, and the other controls current. The conventional FCS-MPC is enhanced to reduce the computation power by eightfold. This improvement is significant because the maximum switching frequency is limited in practical implementations. Also, the superiority of the proposed multipurpose control scheme is proved theoretically. Simulation is implemented using MATLAB software and compared with methods in the literature. The simulation demonstrates that the presented control strategy is efficient, authentic, and compatible. The proposed method is also tested and validated in hardware experiments.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations51
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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