Robust $\mathrm{L}_{1}$ Control of Uncertain IBRs in Dynamic Virtual Power Plants
Notice bibliographique
Résumé
The increasing integration of inverterbased resources (IBRs) in modern power systems leads to a reduction in overall system inertia and stability margins. They produce power less than conventional fossil-fuel-based plants, positioning them as price followers in energy markets. Moreover, accurate modeling of IBRs is a hard task, requiring robust approaches to be developed. To address these challenges, this paper proposes a novel hierarchical <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$L_{1}$</tex> performance controller to shape a dynamic virtual power plant (DVPP). The proposed approach uses a two-layer control design. The first layer involves a global controller that uses the adaptive divide-and-conquer approach to design desired models for the IBRs. The second layer comprises local controllers that enable the DVPP to control the IBRs. The local controller uses the desired model to compute the operating point for the IBR and a robust state-feedback law to stabilize the tracking error dynamics of IBRs. Since the IIBR models are uncertain, the computed operating point is not accurate and introduces a persistent bounded disturbance in the tracking error dynamics. A robust <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$L_{1}$</tex> controller design is proposed to deal with the system uncertainties and minimize the effect of the persistent bounded disturbance on the IBR power. The controller gains are derived by solving a set of linear matrix inequalities (LMIs). Unlike many existing methods, the proposed framework avoids directly coupling the dynamic reference and source models, thereby reducing design complexity and enhancing the scalability of the DVPP. Furthermore, this work explicitly incorporates parameter uncertainties in IBR models, which is not the case in state-of-the-art methods. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through simulations, highlighting its capability to maintain reliable power generation in the presence of faults.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».