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J-GLOBAL ID：202202256099118575   整理番号：22A0397918

二重給電誘導発電機ベース風車のためのニューラル高次スライディングモード制御【JST・京大機械翻訳】

Neural High Order Sliding Mode Control for Doubly Fed Induction Generator based Wind Turbines

著者 (5件)： Djilali Larbi (Universidad Autonoma del Carmen) ,  Badillo-Olvera Anuar (Tecnologico Nacional de Mexico campus Zacatecas Norte) ,  Yuliana Rios Yennifer (Universidad Tecnologica de Bolivar) ,  Lopez-Beltran Harold (Centro de Investigacion y Estudios Avanzados del IPN) ,  Saihi Lakhdar (Universidad de Tahri Mohammed)
資料名： IEEE Latin America Transactions  (IEEE Latin America Transactions)
巻： 20  号： 2  ページ： 223-232  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2450A  ISSN： 1548-0992  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： 風力エネルギーは,それが汚染しないので,エネルギーが不燃な源であるので,多くの利点を持っている。本論文では,Doubly Fed Induction Generator(DFIG)ベースのWind Turbine(WT)のために,ニューラルネットワーク(NHOSM)制御を開発した。固定子巻線は,主ネットワークと直接結合され,一方,バックツーバックコンバータは,その回転子をグリッドに接続するために設置される。提案した制御スキームは,拡張Kalmanフィルタ(EKF)で訓練されたReカレント High Network(RHONN)で構成され,DFIGモデルの構築に用いられる。このような識別子に基づいて,超Twissting(ST)アルゴリズムを用いた高次スライディングモード(HOSM)を合成した。選択したスキームの可能性を示すため,NHOSM,従来のスライディングモード(CSM),およびHOSM制御を考慮した比較研究を行った。最大電力抽出を確実にし,システムを保護するために,最大点電力追跡(MPPT)アルゴリズムとh制御も実行した。シミュレーション結果は,ロバスト性の強化,チャタリングの低減,および生成電力の品質と量の改善のための提案方式の有効性を実証した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  電力 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  カレント ,  *風車 ,  チャタリング ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  最大電力点追従 ,  ピーク電力 ,  識別子 ,  *二重供給誘導発電機 ,  スライディングモード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二重給電誘導発電機 ,  風車 ,  高次スライディングモード