Finite-Time Convergent Adaptive Sliding Mode Control for Integration of VSCs Into Modernized Microgrids With Parametric and Dynamic Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
This research article presents an innovative approach to enhance the performance and robustness of voltage source converters within microgrid systems. Existing controls suffer from slow convergence and unsatisfactory transient performance when dealing with disturbances, especially in the presence of control delay. To discourse these limitations, the proposed sliding mode controller is augmented with a nonlinear disturbance observer to enhance the disturbance elimination capability, attenuates the effect of parameter uncertainties, superior voltage reference tracking and suppressing chattering in the control response. The observer is introduced to estimate sensor values, potentially eliminating the need for dedicated sensors. The proposed control strategy employs a switching Lyapunov function-based mathematical model, addressing dynamic response limitations and switching action incorporating nonlinearities in the proposed model. By incorporating Lyapunov-based stability analysis, the article overcomes limitations and conservatisms associated with traditional linearized techniques, enabling more accurate stability assessments. Online adaptation norms are integrated to estimate and reject external disturbances, aligning closed-loop responses with reference models. Extensive numerical simulations and hardware-in-the-loop experiments validate the improved performance, highlighting the elimination of chattering and enhanced robustness against step and stochastic disturbances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».