A Novel Control Application for Robust and Optimal Energy Management in a Grid-Interfaced Hybrid Renewable Energy System: AGOA-GBDT Control Approach
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, we modeled and designed a novel, efficient controller for a hybrid renewable energy system with an integrated converter and associated grid interface.The proposed grid-interfaced Hybrid Renewable Energy System (HRES) model is built by properly connecting the photovoltaic (PV) system, Wind Energy Conversion System (WECS), battery, DC/DC converter, Maximum Power Point Tracking (MPPT) controller, microgrid, and load to obtain the desired output.The integrated converter used in this is a modified high-conversion ratio converter for improving conversion efficiency.A maximum power point tracker is used to track the maximum power from renewable energy sources.We have designed an efficient controller with a successful control strategy to provide optimal switching for the grid-side inverter to achieve optimal energy management in the system.A novel control method is developed by combining the Adaptive Grasshopper Optimization Algorithm (AGOA) and the Gradient Boosting Decision Tree Algorithm (GBDT), which is named the AGOA-GBDT method.The proposed approach uses AGOA as an evaluation technique to develop accurate command signals and enrich the command signal database for offline use.The data sets collected from the sensors are also used to build a control system with fast feedback for online training of the GBDT system.The main purpose of using and proposing this novel control technique is to improve efficiency by achieving optimal energy management in the model.The formulation of the problem considers several constraints, such as the intermittent nature of renewable energy sources, the state of charge of the storage components, and the power demand.The MATLAB/Simulink platform simulates the proposed system model with the proposed controller and other controllers.This proposed control technique proved to be the best in efficacy and convergence properties when compared with other existing control techniques in the literature.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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