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J-GLOBAL ID：201702210644785370   整理番号：17A1781148

Hebb学習に基づく確率的要素を含むマイクログリッドのための負荷周波数制御【Powered by NICT】

A load frequency control for microgrid including stochastic elements based on Hebb Learning

著者 (3件)： Khalghani Mohammad Reza (Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, Morgantown, WV 26506, USA) ,  Khushalani-Solanki Sarika (Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, Morgantown, WV 26506, USA) ,  Solanki Jignesh (Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, Morgantown, WV 26506, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NAPS  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 島状マイクログリッドのための負荷周波数制御(LFC)は,負荷と再生可能エネルギーの間欠挙動のために重要である。PIDコントローラの性能は,これらの不確実性を考慮した特異的にコントローラを必要とする不確実性の下で低下する。確率的コントローラはこれらの不確実性のための計数,Hebb学習法に基づくセルフチューニングPIDコントローラを提案した。その変化する制御構造は広い範囲の運転条件の下でのこのシステムの効率的な制御を保証することができる。電気自動車(EV)では,EVsは配電網にエネルギーを与えるが,V2G運転モードを考察した。PIDコントローラを用いた提案された制御装置の比較は,提案したコントローラの優れた動作を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *負荷周波数制御 ,  再生エネルギー ,  運転モード ,  *マイクログリッド ,  電気自動車 ,  不確実性 ,  制御装置
準シソーラス用語： V2G ,  配電網 ,  運転条件 ,  セルフチューニング ,  PIDコントローラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： Hebb学習 ,  確率 ,  要素 ,  マイクログリッド ,  負荷周波数制御