LES EFFETS DU CONTRÔLE D'APPRENTISSAGE DU MODE COULISSANT HYBRIDE ET DU CONTRÔLEUR DE DROP FORWARD AVEC GAIN DE DROP ÉLEVÉ DANS UN MICRO-RÉSEAU HYBRIDE AVEC INCERTITUDE DE CHARGE ET NON-LINÉARITÉ
DOI :
https://doi.org/10.59277/RRST-EE.2024.69.3.3Mots-clés :
Opération insulaire, Chute d'angle, Filtre LCL, Contrôleur de mode glissant hybride (HSMC), Gain de statisme élevéRésumé
La présente étude propose une stratégie de statisme d'angle à action directe basée sur un modèle mathématique à temps discret pour le fonctionnement d'unités de génération distribuée (DG) réparties connectées directement ou via des convertisseurs de source de tension (VSC) au micro-réseau. Ces unités doivent alimenter leurs charges locales et communes. Les coefficients de statisme devraient être augmentés pour améliorer la répartition de la puissance entre les différentes unités DG. De plus, un retard dans les variables d'état des systèmes et dans les entrées du contrôleur constitue un paramètre perturbateur pour les performances du système de contrôle. Ces deux paramètres ont des effets négatifs sur la stabilité du réseau. Pour assurer la stabilité du système en boucle fermée, un contrôleur prédictif à mode glissant peut être utilisé basé sur des systèmes à temps discret. Cependant, cette stratégie ne peut pas réduire le phénomène de bavardage. Cet article traite de l'effet du retard et de l'augmentation des coefficients d'angle de statisme sur l'ensemble du système et de la manière dont ces impacts peuvent être éliminés. Ainsi, une combinaison de contrôleur de mode glissant intégral (ISMC), de rétroaction non linéaire composite (CNF) et de contrôle d'apprentissage en mode glissant (SMC), appelée SMC hybride, est utilisée avec un contrôleur de statisme d'angle.
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