Fuzzy-Reset Joint Controller Design for Robust Frequency Adjustment of Hybrid Microgrid including Fossil Fuel Systems, Photovoltaic, Fuel Cell and Energy Storage Systems
Notice bibliographique
Résumé
With increasing the penetration rate of microgrids in power networks, their control becomes more and more important, and microgrid frequency control in islanded mode is one of the most important recent approaches which are studied.With the aim of fast microgrid frequency adjustment, this study presents a novel robust approach using fuzzy and reset techniques.Therefore, this paper firstly describes the model of an islanded microgrid consisting of various elements such as renewable resources, variable loads, storage resources and distributed energy resources, and then designs and presents a robust hybrid control technique based on switching.The planned control method consists of three parts, which are: 1-Fuzzy control technique, 2-Fuzzy reset control technique, and 3-Switching between the two techniques.Due to the robust feature of the reset technique, which in addition to quickly reducing the frequency error, it is able to overcome the limitations of linear controllers, and also due to the intelligence of the innovative fuzzy technique, the planned technique is able to quickly remove frequency errors and restore the islanded microgrid frequency in the fastest possible time and with the least ups and downs and fluctuations.As the results of simulation and comparison in MATLAB environment show, the planned technique has a high and undeniable ability to overcome the uncertainty of the model and disturbances on the system even of the most severe type.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».