A Novel Bi-Directional Grid Inverter Control Based on Virtual Impedance Using Neural Network for Dynamics Improvement in Microgrids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In microgrids, the voltage source inverters often use the droop control technique along with voltage and inner current control loops to achieve a reliable electrical supply. Because of the unmatched line impedance, the standard droop control technique makes it difficult to uniformly distribute power and limit circulating flow across parallel connections, especially in highly nonlinear systems. The purpose of this research is to introduce a neural network-based virtual impedance integrated with a bi-directional grid inverter control technique that improves stability during the dynamic operation of microgrids. In order to track demand and reference power accurately with less deviation and better stability under various operating scenarios, the suggested technique employs the Feed-Forward Neural Network (FFNN) to learn the nonlinear model during the transient state of the inverter. It consists of adding compensation voltages without any further tuning procedure. The proposed FFNN controller's extensive transient stability analysis, power tracking, and operational performance are assessed in various dynamic scenarios using the power hardware-in-the-loop (PHIL) technique. In addition, the robustness and performance of the proposed approach are validated on the IEEE 33-bus standard distribution system. All findings are compared to the tried-and-true conventional technique to demonstrate its efficacy.
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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) | 0,001 | 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