亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Observer‐based residual‐driven dynamic compensation strategy for performance improvement of grid‐forming inverter

控制理论(社会学) 残余物 稳健性(进化) 国家观察员 计算机科学 观察员(物理) 鲁棒控制 积分器 控制工程 数学 控制系统 工程类 非线性系统 带宽(计算) 控制(管理) 物理 算法 量子力学 人工智能 电气工程 计算机网络 生物化学 化学 基因
作者
Shufeng Zhang,Changan Liu,Yuntao Shi,Xiang Yin,Ying Zhang
出处
期刊:International Journal of Circuit Theory and Applications [Wiley]
卷期号:52 (8): 3817-3843 被引量:3
标识
DOI:10.1002/cta.3895
摘要

Summary Grid‐forming (GFM) inverters offer stable frequency support for microgrid systems, even in the absence of synchronous generators. However, the GFM inverters have low inertia and vulnerability to system uncertainties and external disturbances. The conventional dual‐loop proportional integral (PI) control strategy, while widely used for its simplicity and robustness, suffers from poor dynamic performance. Motivated by this, this paper presents an observer‐based residual‐driven dynamic compensation (RDDC) strategy based on the coprime factorization technic and the Youla parameterization theory to achieve the primary control of the GFM inverter. The observer‐based RDDC strategy comprises four components: a PI controller for tracking control, a linear quadratic regulator (LQR) controller for dynamic adjustment, a residual generator based on the Kalman filter for state estimation and residual generation, and a residual compensation controller designed using model matching theory and solved through linear matrix inequality (LMI) methods for disturbance suppression. Simulation and experiment results consistently demonstrate that the observer‐based RDDC strategy ensures system robustness, enhances the dynamic and steady‐state performance of the GFM inverter system, and strengthens the ability of the GFM inverter to suppress disturbances.
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
2秒前
2秒前
淡然绝山发布了新的文献求助10
2秒前
misaka完成签到,获得积分10
3秒前
misaka发布了新的文献求助10
6秒前
可爱的函函应助沉默寻雪采纳,获得10
12秒前
12秒前
iufan完成签到,获得积分10
15秒前
iufan发布了新的文献求助10
17秒前
19秒前
CodeCraft应助LL采纳,获得10
21秒前
CipherSage应助淡然绝山采纳,获得10
22秒前
沉默寻雪发布了新的文献求助10
23秒前
28秒前
28秒前
34秒前
LL发布了新的文献求助10
34秒前
778发布了新的文献求助10
35秒前
39秒前
40秒前
花城诚成发布了新的文献求助10
40秒前
44秒前
梨米特发布了新的文献求助10
49秒前
54秒前
是理想大王完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
Ldq发布了新的文献求助10
1分钟前
Ldq发布了新的文献求助10
1分钟前
Ldq发布了新的文献求助10
1分钟前
Ldq发布了新的文献求助10
1分钟前
Ldq发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Ldq发布了新的文献求助10
1分钟前
左肩微笑发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
池雨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
左肩微笑完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 801
The Psychological Quest for Meaning 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5965848
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7242536
关于积分的说明 15974034
捐赠科研通 5102515
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2740969
邀请新用户注册赠送积分活动 1704607
关于科研通互助平台的介绍 1620085