Optimal Design of a Fractional-Order Controller for Stabilization and Control of DC Microgrids in the Presence of Constant Power and Voltage Loads Using a Grey Wolf Optimization Algorithm
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 61
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJHFC-12-2_003
تاریخ نمایه سازی: 30 فروردین 1404
چکیده مقاله:
This paper presents a new optimal design of a fractional order controller for the control and stabilization of DC microgrids, particularly under constant power and voltage loads. The study focuses on a well-designed DC microgrid configuration, including two buck-boost power electronic converters, a constant power load, and a constant voltage load. The proposed microgrid operates with a total power consumption of ۲ kW, an input voltage of ۱۰۰ V for the converters, and a DC bus voltage of ۲۵۰ V. The fractional order controller parameters are optimized using a robust gray wolf optimization algorithm, chosen for its superior performance in handling complex optimization problems compared to other methods. The functionality of the controller is evaluated under various noise and disturbance conditions to ensure the stability of the DC bus. Additionally, the proposed fractional order controller is benchmarked against a conventional proportional-integral-derivative (PID) controller under different operating conditions. The simulation results highlight the enhanced stability and control offered by the fractional order controller, demonstrating its practical applicability in real-world DC microgrids.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Narges Jahantiqh
Department of Electrical Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Mojtaba Shivaie
Department of Electrical Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :