Fractional Order Control Design for Bus Voltage Control of a Microgrid Feeding CPLs
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses bus-voltage regulation in a multi-converter DC microgrid feeding constant power loads (CPLs), where the negative incremental impedance of CPLs and the right-half-plane zero of boost converters reduce damping and may destabilize the system. The test system consists of four second-order boost converters supplying a 48 V DC bus and two CPLs regulated at 35 V and 40 V. A fractional-order PID (FOPID) controller is designed for the bus-voltage loop, and its five parameters are tuned via the Grey Wolf Optimization (GWO) algorithm using bounded search ranges and time-domain performance indices. The fractional differ-integral operators are realized through a band-limited Oustaloup approximation, enabling digital implementation. Simulation results show that, compared with a GWO-tuned integer-order PID, the proposed FOPID–GWO scheme reduces bus-voltage overshoot from about 18.7% to below 3%, shortens the 2% settling time from 0.24 s to 0.08 s, and decreases the ITAE index by nearly 80% under nominal conditions. Under 50% load-step uncertainties and injected sensor noise, the FOPID controller maintains accurate tracking of the bus and CPL reference voltages and preserves high overall efficiency 93.4%. A numerical eigenvalue and sensitivity analysis confirms left-half-plane closed-loop poles and acceptable robustness margins, indicating a stable and robust solution for DC microgrids with CPLs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».