Genetic algorithm tuned adaptive discrete-time sliding mode controller for grid-connected inverter with an LCL filter

控制理论(社会学) 总谐波失真 逆变器 控制器(灌溉) 稳健性(进化) 滑模控制 参数统计 网格 计算机科学 积分器 脉冲宽度调制 光伏系统 工程类 电压 非线性系统 数学 物理 化学 几何学 人工智能 控制(管理) 电气工程 统计 基因 生物 量子力学 生物化学 农学
作者
Muhammad Haseeb Arshad,Sami El-Farik,M. A. Abido,Mati-Ur-Rasool,Md. Ismail Hossain
出处
期刊:Energy Reports [Elsevier]
卷期号:8: 623-640 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.egyr.2022.09.179
摘要

The development of a two-stage cascaded control strategy for a single-phase grid-connected inverter with an LCL filter based on inverter-side current is proposed. The main objective of the proposed controller is to minimize both the grid current tracking error and the current total harmonic distortion and to overcome the system resonance introduced because of the third-order LCL filter. In the first part, a feed-forward controller calculates the reference values for the system states at the steady-state operation with no external disturbance. In contrast, an adaptive discrete-time sliding mode controller is used for disturbance rejection caused by parameter uncertainties in the second stage. The proposed control approach also considers the nonlinear behavior of the pulsed nature of the inverter’s hard switching pulse width modulation modulator. The grid-side current is taken as in-phase to the grid voltage for the inverter-side reference values calculation. Numerical simulation and experimental tests were performed to validate the proposed control strategy’s faster dynamic response under external disturbances and parametric uncertainties. An improvement of approximately 18% in THD was recorded against the variation of grid-side impedance ranging from 50%–150% over the conventional discrete sliding mode control These results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed controller to integrate the solar photovoltaic energy sources seamlessly.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
cocobear完成签到 ,获得积分10
1秒前
啤酒半斤完成签到,获得积分10
1秒前
Hey发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
牧云完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
小二郎应助xhy采纳,获得10
3秒前
zhonghbush发布了新的文献求助10
3秒前
萍子发布了新的文献求助10
3秒前
lovesonic完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI5应助tyty采纳,获得10
3秒前
Orange应助路之遥兮采纳,获得10
3秒前
完美世界应助123采纳,获得30
4秒前
充电宝应助zengli采纳,获得10
4秒前
LiDaYang完成签到,获得积分10
4秒前
努力学习发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
夏之星完成签到,获得积分20
5秒前
Grayball应助啤酒半斤采纳,获得10
5秒前
6秒前
123jjj完成签到,获得积分10
7秒前
自然发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
shone完成签到,获得积分10
7秒前
hhw完成签到,获得积分10
8秒前
LFY完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
跳跃的以蕊完成签到,获得积分20
8秒前
PTL完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
成就莞发布了新的文献求助30
9秒前
大个应助夏之星采纳,获得10
10秒前
可cabd完成签到,获得积分10
10秒前
古怪小枫发布了新的文献求助10
11秒前
jerry发布了新的文献求助10
11秒前
老天师一巴掌完成签到 ,获得积分10
12秒前
小庄完成签到 ,获得积分10
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672