A Novel Neuro-Fuzzy Based Direct Power Control of a DFIG Based Wind Farm Incorporated With Distance Protection Scheme and LVRT Capability
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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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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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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