Enhancing Power System Transient Stability Using Static Var Compensator Based on a Fuzzy Logic Controller
Notice bibliographique
Résumé
Running power systems near their maximum operating limits can cause instability if a disturbance occurs.Conventional procedures can dampen the system's oscillations, such as speed and voltage regulation of generator units, or by using a flexible AC transmission system (FACTS) device.These devices are extensively utilized in power systems.In this paper, the transient stability of the power system has been enhanced by the proposed static var compensator (SVC) based on a fuzzy logic controller (FLC) compared with the conventional SVC based on a Proportional Integral (PI) controller.Six distinct categories of failures were examined.The proposed FLC responses were compared with the conventional PI controller regarding the difference in rotor angle between machines, the transmission line active power, synchronous machines speeds and terminal voltages variation, thyristor switched capacitor (TSC) response, reactive power, and thyristor controller reactor (TCR) response.MATLAB-Simulink evaluated the proposed SVC based on an FLC on a two-machine, 3-bus power system.The simulation result showed the superiority of the SVC based on an FLC over the conventional SVC based on a PI controller.The maximum overshoot improved by 11.94%, and the settling time improved by 9.47%.In addition, it is noted that the proposed FLC contributes to compensating about 16.2% of the system's equivalent kinetic energy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».