A Novel Neuro-Fuzzy Based Direct Power Control of a DFIG Based Wind Farm Incorporated With Distance Protection Scheme and LVRT Capability
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an adaptive neuro-fuzzy based direct power control (DPC) scheme for a grid connected doubly fed induction generator (DFIG) based wind energy conversion system (WECS) incorporated with distance protection and low voltage ride-through (LVRT) capabilities. The grid side disturbance has adverse effects on DFIG-WECS as the stator of DFIG is directly connected to the grid. The traditional PI controllers are not competent to cope with grid side disturbances due to the inherent nonlinearities of DFIG-WECS. Consequently, an adaptive neuro-fuzzy interface system (ANFIS) based DPC scheme is developed to handle the grid side disturbance and achieve LVRT capabilities through rotor side converter control. A hybrid training algorithm is developed for the ANFIS to optimize the system parameters. The proposed control scheme exhibits improved dynamic performance in terms of percent overshoot and settling time of real & reactive power, generator torque, and stator current compared to conventional PI controller. A prototype DFIG-WECS is also built in a laboratory environment to test the performance of the proposed ANFIS-DPC scheme using the DSP controller board DS 1104. Real-time testing performance is found satisfactory at normal as well as different abnormal grid conditions. In order to provide adequate protection for the wind farm during impending faults both on the grid side and within the wind farm, a distance protection scheme compliant with LVRT standards is also developed. The proposed DPC along with the developed distance protection scheme is found capable of protecting the WECS against any grid fault and/or abnormal wind speed variations.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».