Adaptive Fractional-Order Consensus Control of Cyber-Physical Power Systems in The Presence of Unbounded Perturbations
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 47
فایل این مقاله در 12 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_IECO-8-2_001
تاریخ نمایه سازی: 11 خرداد 1404
چکیده مقاله:
The consensus of Cyber-Physical Power Systems (CPPSs), where generators agree on common desired rotor angles and speeds, is vital for maintaining system stability and efficiency. This study explores this consensus using fractional-order multi-agent systems, offering advantages over traditional methods. CPPSs often encounter issues like faults, uncertainties, disturbances, and cyber-attacks. To address these, a new Adaptive Fractional-Order Sliding Mode Controller (AFOSMC) is proposed, designed to achieve consensus despite unknown nonlinear functional upper bounds characterizing system perturbations. The AFOSMC uses stable adaptive laws to determine these unknown coefficients, ensuring robust performance even under adverse conditions. It outperforms conventional Integer-Order counterparts by reducing chattering and enabling faster convergence during the initial phase of CPPS operations. The AFOSMC also ensures finite-time convergence to the sliding surface, enhancing system responsiveness and stability. The controller's stability is rigorously proven using Lyapunov's theorem. Finally, extensive simulations demonstrate the practical benefits of the AFOSMC, and comparisons with recent research highlight its superior performance in robustness and efficiency.
کلیدواژه ها:
Cyber-Physical Power Systems (CPPSs) ، Fractional-order multi agent systems ، Sliding-mode control ، Adaptive control ، uncertainty and disturbance
نویسندگان
Mahmood Nazifi
Faculty of Electrical Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
Mahdi Pourgholi
Faculty of Electrical Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, 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 :