Enhanced Power control in Microgrids Using Adaptive Neuro-Fuzzy Control
Notice bibliographique
Résumé
Droop control is the most commonly used controller in inverter-interfaced microgrids as a primary control to regulate active and reactive power exchange. However, feeder impedance variations and slow response to dynamic load changes often restrict its performance, resulting in power-sharing inaccura-cies. To address these limitations, this paper introduces an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)-based virtual impedance controller that dynamically adjusts the inverter's reference voltage to improve power control and response time. The proposed controller continuously compensates for impedance mismatches by adjusting the virtual voltage, and it ensures more accurate tracking of active and reactive power with minimal deviations. By leveraging the combined strengths of fuzzy logic and neural networks, ANFIS eliminates the need for manual tuning and enhances control adaptability in nonlinear microgrid environments. The proposed controller is validated using a 100 k W battery energy storage in islanded and grid-connected in various operating conditions and load changes in charging and discharging mode, and comparative results with traditional controller highlights the superior tracking accuracy, reduced response time, and improved system resilience of the proposed approach, making it a viable solution for enhancing microgrid performance.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».