Produktbeschreibung
Der Dynamic Voltage Restorer ist das effektivste und effizienteste kundenspezifische Stromversorgungsgerät zum Schutz der empfindlichen Lasten vor Leistungsstörungen und Fehlerzuständen aufgrund geringerer Kosten, kleinerer Größe und dynamischer Reaktion. Das Steuersystem ist das Herzstück des DVR und sein Algorithmus wirkt sich direkt auf die Leistung des DVR aus. Das Hauptziel des Buches ist es, zu untersuchen, welche Art von Reglern für die vorgeschlagenen Systeme am besten geeignet sind, um die Netzqualitätsstörungen zu mindern. Um einen erfolgreichen Betrieb des Dynamic Voltage Restorer zu gewährleisten, werden mehrere offene Regelkreise mit verschiedenen Regelmethoden verwendet. Konventionelle PI-Regler, Fuzzy-Logik-Regler und ANFIS-optimierte Fuzzy-Logik-Regler werden modelliert und simuliert, um Durchhang, asymmetrische Spannung, Schwellung und Oberschwingungsbedingungen zu kompensieren, indem zwei Testsysteme betrachtet werden. Die Simulationsergebnisse zeigten, dass der Fuzzy-Neural-optimierte Fuzzy-Logik-Regler am effizientesten die Leistung des Dynamic Voltage Restorer bei der Kompensation jeglicher Art von Spannungsschwankungen und der Reduzierung der Gesamtklirrfaktor (THD) auf einen zulässigen Grenzwert für alle vorgeschlagenen Systeme verbessert.
Modellierung und Simulation eines dynamischen Spannungswiederherstellers
Der Dynamic Voltage Restorer ist das effektivste und effizienteste kundenspezifische Stromversorgungsgerät zum Schutz der empfindlichen Lasten vor Leistungsstörungen und Fehlerzuständen aufgrund geringerer Kosten, kleinerer Größe und dynamischer Reaktion. Das Steuersystem ist das Herzstück des DVR und sein Algorithmus wirkt sich direkt auf die Leistung des DVR aus. Das Hauptziel des Buches ist es, zu untersuchen, welche Art von Reglern für die vorgeschlagenen Systeme am besten geeignet sind, um die Netzqualitätsstörungen zu mindern. Um einen erfolgreichen Betrieb des Dynamic Voltage Restorer zu gewährleisten, werden mehrere offene Regelkreise mit verschiedenen Regelmethoden verwendet. Konventionelle PI-Regler, Fuzzy-Logik-Regler und ANFIS-optimierte Fuzzy-Logik-Regler werden modelliert und simuliert, um Durchhang, asymmetrische Spannung, Schwellung und Oberschwingungsbedingungen zu kompensieren, indem zwei Testsysteme betrachtet werden. Die Simulationsergebnisse zeigten, dass der Fuzzy-Neural-optimierte Fuzzy-Logik-Regler am effizientesten die Leistung des Dynamic Voltage Restorer bei der Kompensation jeglicher Art von Spannungsschwankungen und der Reduzierung der Gesamtklirrfaktor (THD) auf einen zulässigen Grenzwert für alle vorgeschlagenen Systeme verbessert.
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