論文の概要: Frequency Control in Microgrids: An Adaptive Fuzzy-Neural-Network Virtual Synchronous Generator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18611v1
- Date: Mon, 23 Jun 2025 13:16:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.991887
- Title: Frequency Control in Microgrids: An Adaptive Fuzzy-Neural-Network Virtual Synchronous Generator
- Title（参考訳）: マイクログリッドの周波数制御:適応型ファジィニューラルネットワーク仮想同期発電機
- Authors: Waleed Breesam, Rezvan Alamian, Nima Tashakor, Brahim Elkhalil Youcefa, Stefan M. Goetz,
- Abstract要約: 本稿では,ファジィニューラルネットワークコントローラを用いて慣性,減衰,ドループパラメータを動的に適用する手法を提案する。
従来のファジィ・ロジック・コントローラ法と比較して,提案手法は周波数偏差を0.03Hz未満に低減し,安定化・回復時間を短縮することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The reliance on distributed renewable energy has increased recently. As a result, power electronic-based distributed generators replaced synchronous generators which led to a change in the dynamic characteristics of the microgrid. Most critically, they reduced system inertia and damping. Virtual synchronous generators emulated in power electronics, which mimic the dynamic behaviour of synchronous generators, are meant to fix this problem. However, fixed virtual synchronous generator parameters cannot guarantee a frequency regulation within the acceptable tolerance range. Conversely, a dynamic adjustment of these virtual parameters promises robust solution with stable frequency. This paper proposes a method to adapt the inertia, damping, and droop parameters dynamically through a fuzzy neural network controller. This controller trains itself online to choose appropriate values for these virtual parameters. The proposed method can be applied to a typical AC microgrid by considering the penetration and impact of renewable energy sources. We study the system in a MATLAB/Simulink model and validate it experimentally in real time using hardware-in-the-loop based on an embedded ARM system (SAM3X8E, Cortex-M3). Compared to traditional and fuzzy logic controller methods, the results demonstrate that the proposed method significantly reduces the frequency deviation to less than 0.03 Hz and shortens the stabilizing/recovery time.
- Abstract（参考訳）: 近年、分散型再生可能エネルギーへの依存が高まっている。
その結果、電力電子ベースの分散ジェネレータは同期ジェネレータに取って代わられ、マイクログリッドの動的特性が変化した。
最も重要なことは、システム慣性と減衰を減らしたことである。
同期発電機の動的動作を模倣する電力エレクトロニクスでエミュレートされた仮想同期発電機は、この問題を修正することを目的としている。
しかし、固定仮想同期ジェネレータパラメータは許容許容範囲内で周波数規制を保証できない。
逆に、これらの仮想パラメータの動的調整は、安定した周波数で堅牢な解を約束する。
本稿では,ファジィニューラルネットワークコントローラを用いて慣性,減衰,ドループパラメータを動的に適用する手法を提案する。
このコントローラはオンラインでトレーニングを行い、これらの仮想パラメータの適切な値を選択する。
提案手法は再生可能エネルギー源の浸透と影響を考慮した典型的な交流マイクログリッドに適用できる。
組込みARMシステム(SAM3X8E, Cortex-M3)を用いて,MATLAB/Simulinkモデルを用いて実験を行い, 実時間で検証する。
従来のファジィ・ロジック・コントローラ法と比較して,提案手法は周波数偏差を0.03Hz未満に低減し,安定化・回復時間を短縮することを示した。
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