論文の概要: Artificial Neural Network-Based Voltage Control of DC/DC Converter for
DC Microgrid Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03207v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 01:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 00:49:03.582135
- Title: Artificial Neural Network-Based Voltage Control of DC/DC Converter for
DC Microgrid Applications
- Title（参考訳）: 直流マイクログリッド用DC/DCコンバータのニューラルネットワークによる電圧制御
- Authors: Hussain Sarwar Khan, Ihab S. Mohamed, Kimmo Kauhaniemi, and Lantao Liu
- Abstract要約: DC-DCブーストコンバータには, 人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく電圧制御戦略が提案されている。
トレーニングされたANNモデルの精度は約97%であり、DCアプリケーションに使用するのに適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.15242029196761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid growth of renewable energy technology enables the concept of
microgrid (MG) to be widely accepted in the power systems. Due to the
advantages of the DC distribution system such as easy integration of energy
storage and less system loss, DC MG attracts significant attention nowadays.
The linear controller such as PI or PID is matured and extensively used by the
power electronics industry, but their performance is not optimal as system
parameters are changed. In this study, an artificial neural network (ANN) based
voltage control strategy is proposed for the DC-DC boost converter. In this
paper, the model predictive control (MPC) is used as an expert, which provides
the data to train the proposed ANN. As ANN is tuned finely, then it is utilized
directly to control the step-up DC converter. The main advantage of the ANN is
that the neural network system identification decreases the inaccuracy of the
system model even with inaccurate parameters and has less computational burden
compared to MPC due to its parallel structure. To validate the performance of
the proposed ANN, extensive MATLAB/Simulink simulations are carried out. The
simulation results show that the ANN-based control strategy has better
performance under different loading conditions comparison to the PI controller.
The accuracy of the trained ANN model is about 97%, which makes it suitable to
be used for DC microgrid applications.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー技術の急速な成長により、マイクログリッド(mg)の概念が電力システムに広く受け入れられるようになった。
エネルギー貯蔵の容易な統合やシステム損失の低減といったDC配電システムの利点により、近年はDC MGが注目されている。
PIやPIDなどのリニアコントローラは、電力電子産業によって成熟して広く使用されるが、システムパラメータを変更するため、その性能は最適ではない。
本研究では,dc-dcブーストコンバータに対して,ニューラルネットワークを用いた電圧制御手法を提案する。
本稿では,モデル予測制御(MPC)をエキスパートとして使用し,提案したANNをトレーニングするためのデータを提供する。
ANNは微調整されるので、ステップアップDCコンバータの制御に直接使用される。
annの主な利点は、ニューラルネットワークシステムの識別が不正確なパラメータでもシステムモデルの不正確さを減少させ、並列構造のためmpcに比べて計算負荷が小さいことである。
提案手法の有効性を検証するため,MATLAB/Simulinkシミュレーションを行った。
シミュレーションの結果, PIコントローラと比較して, 異なる負荷条件下でのANN制御は良好な性能を示した。
トレーニングされたANNモデルの精度は約97%であり、DCマイクログリッドアプリケーションに使用するのに適している。
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