Simulink을 활용 하이브리드 전원 시스템에서 WT/PV/SOFC를 위한 간접 적응형 소프트 컴퓨팅 제어 상세페이지
출간 정보
- 2020.06.22 전자책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 80 쪽
- 21.6MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9788957616482
UCI
-
Simulink을 활용 하이브리드 전원 시스템에서 WT/PV/SOFC를 위한 간접 적응형 소프트 컴퓨팅 제어
작품 소개
"초 록(Abstract)
This paper focuses on the indirect adaptive tracking control of renewable energy sources in a grid-connected hybrid power system. The renewable energy systems have low efficiency and intermittent nature due to unpredictable meteorological conditions. The domestic load and the conventional charging stations behave in an uncertain manner. To operate the renewable energy sources efficiently for harvesting maximum power, instantaneous nonlinear dynamics should be captured online. A Chebyshev-wavelet embedded NeuroFuzzy indirect adaptive MPPT (maximum power point tracking) control paradigm is proposed for variable speed wind turbine-permanent synchronous generator (VSWT-PMSG). A Hermitewavelet incorporated NeuroFuzzy indirect adaptive MPPT control strategy for photovoltaic (PV) system to extract maximum power and indirect adaptive tracking control scheme for Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) is developed. A comprehensive simulation test-bed for a gridconnected hybrid power system is developed in Matlab/Simulink. The robustness of the suggested indirect adaptive control paradigms are evaluated through simulation results in a grid-connected hybrid power system test-bed by comparison with conventional and intelligent control techniques. The simulation results validate the effectiveness of the proposed control paradigms.
차 례
제 1편 : SIMULINK 기본편
1.1 SIMULINK의 시작 1
블록의 연결 5
블록 파라미터의 설정 7
시뮬레이션 파라미터 (Configuration Parameters)의 설정 8
시뮬레이션의 수행 9
블록 파라미터의 표시 9
복수 데이터의 표시 11
2.2 동적 시뮬레이션 13
이차 미분방정식 17
선형 상태변수 모델 23
DC 모터의 시뮬레이션 24
함수 블록의 사용 29
차분방정식(difference equation)의 모델링 34
Subsystem(부시스템)의 구성 37
제 2편 : 연구논문
Indirect adaptive soft computing based wavelet-embedded control paradigms for WT/ PV/SOFC in a grid/charging station connected
hybrid power system
1. Introduction 41
2. Problem formulation 44
3. VSWT-PMSG MPPT subsystem adaptive control design 46
4. SOFC adaptive control problem 52
5. Mathematical modeling 54
6. Results and discussion 59
7. Conclusion 69
8. References 70"
This paper focuses on the indirect adaptive tracking control of renewable energy sources in a grid-connected hybrid power system. The renewable energy systems have low efficiency and intermittent nature due to unpredictable meteorological conditions. The domestic load and the conventional charging stations behave in an uncertain manner. To operate the renewable energy sources efficiently for harvesting maximum power, instantaneous nonlinear dynamics should be captured online. A Chebyshev-wavelet embedded NeuroFuzzy indirect adaptive MPPT (maximum power point tracking) control paradigm is proposed for variable speed wind turbine-permanent synchronous generator (VSWT-PMSG). A Hermitewavelet incorporated NeuroFuzzy indirect adaptive MPPT control strategy for photovoltaic (PV) system to extract maximum power and indirect adaptive tracking control scheme for Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) is developed. A comprehensive simulation test-bed for a gridconnected hybrid power system is developed in Matlab/Simulink. The robustness of the suggested indirect adaptive control paradigms are evaluated through simulation results in a grid-connected hybrid power system test-bed by comparison with conventional and intelligent control techniques. The simulation results validate the effectiveness of the proposed control paradigms.
차 례
제 1편 : SIMULINK 기본편
1.1 SIMULINK의 시작 1
블록의 연결 5
블록 파라미터의 설정 7
시뮬레이션 파라미터 (Configuration Parameters)의 설정 8
시뮬레이션의 수행 9
블록 파라미터의 표시 9
복수 데이터의 표시 11
2.2 동적 시뮬레이션 13
이차 미분방정식 17
선형 상태변수 모델 23
DC 모터의 시뮬레이션 24
함수 블록의 사용 29
차분방정식(difference equation)의 모델링 34
Subsystem(부시스템)의 구성 37
제 2편 : 연구논문
Indirect adaptive soft computing based wavelet-embedded control paradigms for WT/ PV/SOFC in a grid/charging station connected
hybrid power system
1. Introduction 41
2. Problem formulation 44
3. VSWT-PMSG MPPT subsystem adaptive control design 46
4. SOFC adaptive control problem 52
5. Mathematical modeling 54
6. Results and discussion 59
7. Conclusion 69
8. References 70"
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