Continuous-Control-Set Model Predictive Control-Based Energy Routing With Over/Under Voltage Protection
Notice bibliographique
Résumé
Multi-active-bridge (MAB) converters are highly promising as energy routers in renewable energy applications. Their multiple-input multiple-output (MIMO) control challenges can be effectively addressed by a model predictive control (MPC) approach, which minimizes the interference between different ports and simplifies the controller design. However, during the optimization process, the input and output constraints are usually ignored to simplify the implementation, which may degrade the control performance and lead to large voltage overshoot/undershoot when the constraints are violated. Meanwhile, solving the constrained MPC problem within a short sampling time poses a huge computational challenge. To address these issues, in this article a continuous-control-set model predictive control (CCS-MPC) scheme is developed for the MAB converters, which incorporates input and output constraints to achieve over/under voltage protection. A MPC problem with multiple constraints is formulated and converted into a quadratic programming (QP) problem. Its real-time implementation on a low-cost microcontroller unit (MCU) is further discussed including QP solver deployment, real-time certification, and delay compensation. Finally, the developed CCS-MPC scheme is experimentally verified by a four-port 500 W energy router prototype and well demonstrates the over/under voltage protection capability.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».