Improvements in Voltage Profile of JDW Sugar Mills’ Jawar Distribution Feeder RYK Pakistan Using ANN Based Dynamic Voltage Restorer
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Notice bibliographique
Résumé
Voltage-related power quality issues, including voltage sag, swell, and total harmonic distortion (THD), have become a significant concern in recent times.These issues, particularly harmonics, are known to degrade utility performance and lifespan, necessitating urgent rectification to ensure a high-quality power supply.This is crucial as our generation increasingly depends on electricity for enhanced living standards.Flexible AC transmission system (FACTS) devices are gaining considerable interest as effective solutions to these problems.Among these, the dynamic voltage restorer (DVR) is particularly noteworthy for its potential to reduce power quality disturbances in the distribution network.In this study, we developed a DVR based on an artificial neural network (ANN) controller.The activation function employed was Train LM for the input and hidden layers, and pure linear for the output layer, with the Levenberg Marquardt back propagation (LMBP) serving as the training algorithm.The designed model was then tested to tackle voltage-related power quality problems in the distribution network of Jamal Din Wala (JDW) sugar mills.The comprehensive model featured a three-phase voltage source inverter, a scheme utilizing rotating reference frame theory, and sine pulse width modulation (SPWM) for voltage sag and swell sensing along with insulated gate bipolar transistor (IGBT) switching.We analyzed three types of DVR output defects using MATLAB/Simulink and compared the results of the ANN controller with those of a conventional PI controller.The DVR output was modeled in MATLAB/Simulink for three types of defects and two degrees of voltage sag and swell.The results demonstrated that the DVR effectively mitigated voltage sags and swells in the JDW sugar mills distribution network.Furthermore, during the validation of the proposed ANN, a comparison of results with the conventional PI controller under balanced and unbalanced sags and swells showed a significant improvement.The ANN achieved a voltage restoration of up to 99.8% and a total harmonic distortion of 13.5%, a marked improvement over the PI controller, which achieved 97% voltage restoration and 19.5% total harmonic distortion, respectively.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle