Novel intelligent model following controller and PQ droop controller operated nuclear-PV-biogas hybrid microgrid and EV charging station
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of electric vehicles (EVs) has led to significant challenges in the management of renewable-powered grid-connected electric vehicle charging stations (EVCS), particularly in maintaining grid stability. This paper introduces a novel Intelligent Model-Following Controller (IMFC) for EVCS integrated with a hybrid microgrid consisting of nuclear, photovoltaic (PV), and biogas power sources. The proposed IMFC aims to improve voltage and frequency stability, as well as overall energy management, compared to traditional controllers such as the PQ Droop Controller (PQDC). A comprehensive simulation study is conducted to evaluate the performance of both controllers under various dynamic conditions. A comparative analysis is conducted between IMFC and a PQDC to assess their performance in real-world scenarios to control the power system responses (active power, reactive power, voltage and frequency) of the hybrid system. Two consecutive three-phase faults have been implemented within the system and the transient response have been analyzed for both the controllers. The results show that the IMFC achieves a renewable fraction of 89.1%, with a cost of energy of $0.0132/kWh, and an internal rate of return (IRR) of 73%, demonstrating its economic feasibility and environmental benefits. The IMFC outperforms the PQDC in terms of transient response and system resilience, reducing the transient recovery time to 1.5 s, compared to 2.2 s for PQDC. Additionally, the IMFC provides better frequency regulation with a peak deviation of ±0.04 p.u., as opposed to ±0.1 p.u. for PQDC. These findings highlight the superiority of the IMFC in ensuring stable, efficient, and sustainable operation of hybrid renewable-powered EVCS. • The study introduces an Intelligent Controller for hybrid microgrid with EV outperforming conventional controllers. • The IMFC reduces transient recovery time to 1.5 s compared to 2.2 s for PQ droop controllers. • It achieves superior frequency regulation with deviations of only ±0.04 p.u., while PQ droop controllers show ±0.1 p.u. • The IMFC delivers a renewable fraction of 89.1%, a low cost of energy ($0.0132/kWh), and an internal rate of return of 73%, proving its economic and environmental viability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».