Optimized PI tuning of DG-Integrated Shunt Active Power Filter Using Biogeography-Based Optimization Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a biogeography-based optimization (BBO) approach to optimizing the PI controller gains of the PV integrated shunt active power filter (SAPF).This method is also used to analyze how these optimum gains affect the performance of SAPF.When nonlinear loads draw reactive power from the source, harmonics are produced, which can lead to power quality issues for the utility.Our ultimate goal is to achieve sinusoidal source current, which can only be accomplished with the help of FACT devices that enhance power quality in the distribution network.SAPF is a commonly utilized device.Solar is the most popular alternative energy source because it is the most cost-effective.Therefore, this article takes into account PV-integrated SAPF for analysis.To get the highest amount of power from a PV panel, a technique called maximum power point tracking (MPPT) is used.This technique is based on perturbation and observation (P&O) in MPPT.When the SAPF converter uses this maximum power, it also sends active power to the load, so that the SAPF converter has dual functionality like reactive power compensation (FACT) and active power supply (DG Functionality) to the load.The performance of this PV-Integrated SAPF depends on many things, like how the reference current is made, how switching pulses are made, how the voltage on the dc link is controlled, etc.In order to obtain the best possible performance from SAPF, certain design parameters, such as the gains of the PI-controller, need to be optimized.Modeling and simulation of a PV-integrated SAPF are performed in Matlab/Simulink.Gain optimization of the PI controller-based PV integrated SAPF is performed using both the proposed biogeography-based optimization method and the PSO algorithm, and the results are compared.The proposed BBO-trained PV-SAPF converter's active power injection was also investigated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».