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J-GLOBAL ID：202202280242345744   整理番号：22A1164941

適応ニューラルネットワークモデル予測制御によるUPQCを用いた電力品質の向上【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of Electric Power Quality using UPQC with Adaptive Neural Network Model Predictive Control

著者 (2件)： Rama Rao R. V. D. (Vishnu Institute of Technology,Electrical and Electronics Engineering,Bhimavaram,Andhra Pradesh,India) ,  Pragaspathy S. (Vishnu Institute of Technology,Electrical and Electronics Engineering,Bhimavaram,Andhra Pradesh,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 233-238  発行年： 2022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： 配電網のための統一電力品質コンディショナー(UPQC)に沿った高調波抑制のための先進制御装置を,本研究で提案した。適応ニューラルネットワークベースのモデル予測制御(ANNMPC)設計は,UPQCを用いて電力品質を強化する補助ユニットである。ユニットは,電力系統の電力のより良い品質を確保するために,シャントと直列能動フィルタから成る。供給電流とソースポテンシャルは,サグと膨張現象による高調波エージェントのサブ持続衝撃と,誘導負荷と力率に関連する問題にもかかわらず,制御装置によって正規化される。配電系統における最適電力フローのためのANNMPCを支援する電力品質コンディショナーのために状態空間モデルを開発した。最適制御戦略は,一定のDCリンク電圧を維持し,スイッチングパルスを調節する。UPQCの直腸は,それぞれ提案したANNMPCによって広範囲に進歩した。このace研究の欠点は,パワーコンディショナーと予測コントローラ上の応力を減少させる。リアルタイムシミュレーションをMATLAB/SIMULINKプラットフォームを通して行い,提案の有効性を確認した。モデルを様々な回路条件の下で操作し,その結果を真性を示す。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： 電圧 ,  電流 ,  *電力 ,  配電系統 ,  能動フィルタ ,  高調波 ,  力率 ,  パルス ,  *電力品質 ,  正規化 ,  エージェント ,  直流リンク
準シソーラス用語： パワーコンディショナ ,  MATLAB ,  配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応ニューラルネットワーク ,  モデル予測制御 ,  電力品質