Optimal tuning of multi-stage PID controller for dynamic frequency control of microgrid system under climate change scenarios
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
Introduction. In recent years, the use of renewable energy has become essential to preserve the climate from pollution and global warming. To utilize renewable energy more effectively, the microgrid system has emerged, which is a combination of renewable energies such as wind and solar power. However, due to sudden and random climate fluctuations, energy deviation and instability problems have arisen. To address this, storage systems and diesel engines have been incorporated. Nevertheless, this approach has led to another issue: frequency deviation in the microgrid system. Therefore, most recent studies have focused on finding ways to reduce frequency deviation. The goal of this work is to study and compare various improvement methods in terms of frequency deviation. Methodology. We first simulated the microgrid system using the PID controller based on the following algorithms: krill herd algorithm (KHA) and cuckoo search algorithm (CSA). In the second phase, we replaced the PID controller with the multi-stage PID controller and optimized its parameters using the KHA and the CSA. In the final phase, we tested the response of the microgrid system to these methods under a range of influencing factors. Results. The results initially showed the superiority of the KHA over the other algorithms in improving the parameters of the PID controller. In the second phase, the results showed a significant advantage of the multi-stage PID controller in terms of speed and stabilization time, as well as in reducing the frequency deviation compared to the PID controller. Practical value. Based on the tests conducted on the microgrid system, we can conclude that the multi-stage PID controller based on the KHA can be relied upon to solve these types of problems within the microgrid system. References 36, tables 4, figures 10.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle