文献

J-GLOBAL ID：201902224872980156   整理番号：19A1484408

風力発電機のための実時間ニューラル逆最適制御【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Neural Inverse Optimal Control for a Wind Generator

著者 (4件)： Ruiz-Cruz Riemann (Research Laboratory on Optimal Design, Devices and Advanced Materials -OPTIMA-, Department of Mathematics and Physics, Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores de Occidente, Tlaquepaque, Me ́xico) ,  Sanchez Edgar N. (CINVESTAV-IPN, Campus Guadalajara, Guadalajara, Mexico) ,  Loukianov Alexander G. (CINVESTAV-IPN, Campus Guadalajara, Guadalajara, Mexico) ,  Ruz-Hernandez Jose A. (Universidad Autonoma del Carmen, Carmen, Me ́xico)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Energy  (IEEE Transactions on Sustainable Energy)
巻： 10  号： 3  ページ： 1172-1183  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2291A  ISSN： 1949-3029  CODEN： ITSEAJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,二重給電誘導発電機(DFIG)用のニューラルネットワークを用いた離散時間逆最適制御方式を提案した。DFIG発電方式は,回転子と電気グリッドの間に接続された電圧源コンバータを持ち,それは,バックからバックの構成に接続された2つの絶縁ゲートバイポーラトランジスタ(IGBT)電力変換器によって構成される。これらのコンバータは,それぞれ回転子側コンバータ(RSC)とグリッド側コンバータ(GSC)として知られている。RSCはDFIGの電気トルクと無効電力を制御するために使用され,GSCはIGBT接続と固定子端子無効電力におけるdcリンク電圧を制御するために使用される。可能なパラメータ変動を考慮するために,反復高次ニューラルネットワーク(RHONN)を用いて,同定プロセスにおけるDFIGモデルを近似した。その後,得られたニューラルモデルに基づいて,RSCの離散時間逆最適制御方式を開発した。類似のアプローチを用いて,DCリンクニューラル識別子と制御装置をGSCのために提案した。提案した制御方式の適用性を,比例積分制御装置との比較を含むシミュレーションにより検証した。次に,この制御方式を実時間で実行した。本論文では,RHONNに基づくDFIG逆最適制御の合成と実時間実装について述べた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御装置 ,  *発電 ,  ニューラルネットワーク ,  制御方式 ,  電圧 ,  *最適制御 ,  IGBT ,  無効電力 ,  積分 ,  回転子 ,  電力変換器 ,  トルク
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  二重供給誘導発電機 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 風力発電機 ,  実時間 ,  最適制御