Ancillary Voltage Control Design for Adaptive Tracking Performance of Microgrid Coupled With Industrial Loads
Notice bibliographique
Résumé
Although the utilizing of renewable energy sources (RESs) in microgrid (MG) offers a recognized solution to meet the increasing demand, it's performance depend on various meteorological factors of RESs. Again, the functioning of MGs is often affected with certain industrial load dynamics which allowing them to alter the operating region and tracking function of the MGs. The above-mentioned challenges motivate us to design the ancillary voltage control design for enabling the MGs to provide adaptive transient and tracking voltage responses over the changes of various factors like weather, consumer demand, and industrial loads. Firstly, we design an intelligent adaptive control (IAC) framework made by merging with proportional-integral (PI) regulator and artificial neural network (ANN) to sustain the regulated common bus voltage over the mentioned changes. The regulated bus voltage is forwarded to operate the industrial loads via the regulation of inverter-based secondary network (SN). A study on the variation of weather condition and consumer demand is done to show the efficacy of the IAC framework. Secondly, we propose a novel fixed control structure named model reference modified fractional-order PID (MR-F0PID) regulator to maintain the high tracking response of the MG via the control of inverter associated with the SNs. The tracking competency of this fixed control framework is analyzed over the running of a few industrial loads dynamics associated with single-phase inverter based SN and results are compared with the other related existing controllers. Moreover, a mathematical analysis for mapping the stable region is completed here to track down the closed-loop stability area. As a further study, the three-phase inverter based SN associated with several three-phase industrial load is also considered with the same DC bus and analyzed to observe the competency of the proposed fixed MR-FOPID control framework.
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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 | 0,001 |
| 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 ».