دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Power control::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - Power control

تعداد مقالات یافته شده: 27
ردیف عنوان نوع
1 کنترل توان سیستمهای انرژی هیبریدی با منابع تجدیدپذیر (بادی/ قدرت زای نوری) با استفاده از راهبرد سیستمهای تبدیل یافته
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 24
این مقاله یک راهبرد نوین برای کنترل توان خروجی یک سیستم انرژی هیبریدی متشکل از منابع انرژی تجدیدپذیر (باد و قدرت زای نوری)، یک بانک باتری و یک بار متغیر ارائه می کند. با تولید یک راهبرد مدیریت انرژی، سیستم انرژی هیبریدی دراینجا به عنوان یک سیستم غیرخطی تبدیل یافته با پارامترهای نامشخص توصیف می شود. سپس یک راهبرد کنترلی سازگار برای برآوردن نیاز توان کل در شرایط مختلف تحت تبدیل اختیاری پیشنهاد می شود. قانون کنترلی پیشنهاد شده بدون نیاز داشتن به سنجش های بادی، فقط بستگی به سرعت زاویه ای و جریان دارد. اثبات پایداری تحلیلی برمبنای روش رایج تابع لیاپونوف ارائه می شود. نتایج شبیه سازی نیز برای نشان دادن عملکرد روش پیشنهادی برای یک سیستم انرژی هیبریدی نمونه، ارائه شده و مورد بحث قرار می گیرد.
مقاله ترجمه شده
2 Day-ahead energy management and feeder reconfiguration for microgrids with CCHP and energy storage systems
مدیریت انرژی روز و تنظیم مجدد فیدر برای میکروگرید با CCHP و سیستمهای ذخیره انرژی-2020
Energy management featuring distribution feeder reconfiguration (DFR) and reactive power control, improves the technical and economic efficiency of microgrids. The present work proposes a framework that leverages scenarios to jointly manage the real and reactive power dispatches of the controllable generation resources as well as the topology of the distribution feeder. Multiple operation measures are optimized including the operation cost, real power loss, the voltage stability index (VSI), and the greenhouse gas emissions of the microgrid. Hybrid Big Bang- Big Crunch (HBB-BC) algorithm is used to solve the formulated optimization problem. Nondispatchable and dispatchable distributed generation units (DGs), as well as the battery and thermal energy storage systems (BESS and TESS), are considered as a hybrid energy system. Combined cooling, heating, and power (CCHP) units are considered as dispatchable DGs and wind and solar photovoltaic generations are considered as non-dispatchable DGs. The efficiency of the proposed model and solution algorithm is investigated using a 33-bus microgrid, and the simulation outcomes are discussed.
Keywords: Combined cooling, heating, and power (CCHP) | Distribution feeder reconfiguration (DFR) | Distributed generation (DG) | Energy storage system (ESS)
مقاله انگلیسی
3 Power control of hybrid energy systems with renewable sources (wind-photovoltaic) using switched systems strategy
کنترل قدرت سیستم های انرژی هیبریدی با منابع تجدید پذیر (باد فتوولتائیک) با استفاده از استراتژی سیستم های روشن-2020
This paper presents a novel strategy for output power control of a hybrid energy system, composed of renewable energy sources (wind and photovoltaic), a battery bank and a variable load. Developing an energy management strategy, the hybrid energy system is described here as a switched nonlinear system with unknown parameters. Then, an adaptive control strategy is proposed to satisfy the total power demand in different conditions, under arbitrary switching. The proposed control law only depends on angular speed and current, without requiring the wind measurements. The analytical stability proof is given, based on the common Lyapunov function method. The simulation results are also presented and discussed to demonstrate the performance of the proposed method, for a typical hybrid energy system
Keywords: Renewable energy sources | Energy management strategy | Switched nonlinear system | Lyapunov function method
مقاله انگلیسی
4 A deep reinforcement learning for user association and power control in heterogeneous networks
یک یادگیری تقویتی عمیق برای ارتباط کاربر و کنترل قدرت در شبکه های ناهمگن-2020
Heterogeneous network (HetNet) is a promising solution to satisfy the unprecedented demand for higher data rate in the next generation mobile networks. Different from the traditional single-layer cellular net- works, how to provide the best service to the user equipments (UEs) under the limited resource is an urgent problem to solve. In order to efficiently address the above challenge and strive towards high network energy efficiency, the joint optimization problem of user association and power control in or- thogonal frequency division multiple access (OFDMA) based uplink HetNets is studied. Considering the non-convex and non-linear characteristics of the problem, a multi-agent deep Q-learning Network (DQN) method is studied to solve the problem. Different from the traditional methods, such as game theory, fractional programming and convex optimization, which need more and accurate network information in practice, the multi-agent DQN method requires less communication information of the environment. Moreover, for the communication environment dynamics, the maximum long-term overall network utility with a new reward function while ensuring the UE’s quality of service (QoS) requirements is achieved by using the multi-agent DQN method. Then, according to the application scenario, the action space, state space and reward function of the multi-agent DQN based framework are redefined and formulated. Sim- ulation results demonstrate that the multi-agent DQN method has the best performance on convergence and energy efficiency compared with the traditional reinforcement learning (Q-learning).
Keywords: Heterogeneous networks | User association | Power control | Reinforcement learning | Deep Q-learning network
مقاله انگلیسی
5 Energy management and control strategy for a DFIG wind turbine/fuel cell hybrid system with super capacitor storage system
مدیریت و استراتژی کنترل انرژی برای یک سیستم ترکیبی توربین بادی و سوختی DFIG با سیستم ذخیره سازی فوق العاده خازن-2020
This paper deals with a modeling and control of a hybrid power system based on fuel cell and wind turbine (WT) system based a Doubly Fed Induction Generator (DFIG). To improve the performance of the hybrid energy system, a super-capacitor storage system is associated with a fuel cell which is not able to compensate the fast variation of the load power demand. In this case, rule based energy management algorithm should be applied to share energy between three source elements in order to satisfy load power demand. The main originality of this work lies in the new topology of theWT-DFIG/Full cell/super capacitor hybrid power system which presents an easier accessibility of DC and AC grid. For the wind energy conversion system, the proposed control is the Maximum Power Point Tracking algorithm based a torque control loop (OTC). The wind turbine is equipped with a DFIG operated at variable speed which the control is based on direct power control. Simulation results show the effectiveness of the proposed control strategy and the energy management algorithm. A dSpace 1104 real-time board is used for management algorithm implementation. The obtained experimental results prove the efficiency of the proposed control strategy.
Keywords: Hybrid system | Fuel cell | Wind turbine | Super capacitor storage system | Direct power control | Energy management
مقاله انگلیسی
6 Active/reactive energy control scheme for grid-connected fuel cell system with local inductive loads
طرح کنترل انرژی فعال / واکنش پذیر برای سیستم سلول سوختی متصل به شبکه با بارهای استقرایی محلی-2020
In the grid interconnection of fuel cells, local reactive loads connected to the electrical systems generate reactive power which deteriorates the power factor in the utility-grids. This situation causes energy losses, excess electrical energy demand, overloading and bill penalties for consumers. In grid-connected fuel cells, conventional energy management methods are unable to compensate reactive powers in the utility-grid due to reactive loads. For this purpose, in the current study, a new energy management method is developed to reduce electrical energy demand with the elimination of reactive energy consumption from the electrical grid. In this regard, the developed method implemented in a grid-connected fuel cell power plant with reactive loads presents an effective way to prevent the demand charge penalties. In the performance stage, the electrical energy flow is analyzed in a single-phase system under different inductive load banks and compared to the conventional method in order to clarify the validity of the proposed control method. The case studies show that the proposed method based system can not only supply active power to consumers but also provides smooth power factor between grid voltage and current.
Keywords: Fuel cell | Grid connection | Energy management | Power control | Power factor | Reactive load
مقاله انگلیسی
7 پایلوت¬های downlink تا چه میزان MIMO عظیم فاقد سلول را بهبود می¬بخشند؟
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 26
در این مقاله، ما مزایای گنجاندن پایلوت¬های downlink در یک سیستم MIMO عظیم فاقد سلول را تحلیل می¬کنیم. ما تقریبی برای نرخ downlink قابل دستیابی به ازای هر کاربر برای فرآیند پرتودیسی توأمان به دست می¬آوریم که خطاهای برآورد کانال uplink و downlink و کنترل توان در آن لحاظ شده است. مقایسه¬ی عملکرد در قالب توان خروجی خالص به ازای کاربر با در نظر گرفتن عملکرد MIMO عظیم فاقد سلول با و بدون آموزش downlink برای حالات مختلف تراکم شبکه انجام می¬شود. ما ارتقای عملکرد حاصل از کنترل توان منصفانه¬ی بیشینه-کمینه در downlink را در نظر می¬گیریم. نتایج عددی نشان می¬دهد که استفاده از پایلوت¬های downlink می¬تواند عملکرد در طرح متداول را که در ان کاربران صرفاً بر اطلاعات آماری کانال تکیه دارند، تا حد زیادی بهبود بخشد. در شبکه¬های با تراکم بالا، ارتقای عملکرد، متوسط است.
مقاله ترجمه شده
8 Optimal sizing of user-side energy storage considering demand management and scheduling cycle
اندازه بهینه ذخیره انرژی در سمت کاربر با توجه به مدیریت تقاضا و چرخه زمان بندی-2020
Battery energy storage systems (BESSs) can play a key role in obtaining flexible power control and operation. Ensuring the profitability of the energy storage is the prerequisite to realize its reasonable applications in the power system. This paper establishes a bi-level optimal sizing of energy storage participating in demand management and energy arbitrage for industrial users. The BESS scheduling cycle and lifetime are considered in the optimization model. The proposed bi-level model is derived from a life-cycle economic analysis of energy storage based on the maximization of net profit over the entire life-cycle and profit over the scheduling cycle as upperand lower-level objective functions, respectively. The Karush–Kuhn–Tucher (KKT) conditions are combined with a mixed-integer linear programming (MILP) approach to solve the optimization model. Case studies based on realistic industrial load data are used to validate the usefulness of the proposed method, with the simulation results confirming that the method can effectively improve the benefits of the energy storage system. Finally, the effect of the load characteristics and electricity price policies on the model results is analyzed.
Keywords: Bi-level optimization | Demand management | Energy storage | Scheduling cycle
مقاله انگلیسی
9 Safe deep reinforcement learning-based constrained optimal control scheme for active distribution networks
طرح کنترل بهینه محدود مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق ایمن برای شبکه های توزیع فعال-2020
Reinforcement learning-based schemes are being recently applied for model-free voltage control in active distribution networks. However, existing reinforcement learning methods face challenges when it comes to continuous state and action spaces problems or problems with operation constraints. To address these limitations, this paper proposes an optimal voltage control scheme based on the safe deep reinforcement learning. In this scheme, the optimal voltage control problem is formulated as a constrained Markov decision process, in which both state and action spaces are continuous. To solve this problem efficiently, the deep deterministic policy gradient algorithm is utilized to learn the reactive power control policies, which determine the optimal control actions from the states. In contrast to existing reinforcement learning methods, deep deterministic policy gradient is naturally capable of addressing control problems with continuous state and action spaces. This is due to the utilization of deep neural networks to approximate both value function and policy. In addition, in order to handle the operation constraints in active distribution networks, a safe exploration approach is proposed to form a safety layer, which is composed directly on top the deep deterministic policy gradient actor network. This safety layer predicts the change in the constrained states and prevents the violation of active distribution net works operation constraints. Numerical simulations on modified IEEE test systems demonstrate that the proposed scheme successfully maintains all bus voltage within the allowed range, and reduces the system loss by 15% compared to the no control case.
Keywords: Active distribution network | Constraint satisfaction | Deep deterministic policy gradient | Optimal voltage control | Smart transformer
مقاله انگلیسی
10 کنترل توان اکتیو و راکتیو با تمرکززدایی دوسطحی برای خوشه¬ی مزرعه¬ی بادی بزرگ¬مقیاس
سال انتشار: 2019 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 15 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 38
این مقاله، کنترل توان اکتیو و راکتیو با تمرکززدایی دوسطحی (DARPC) برای خوشه¬ی مزرعه¬ی بادی بزرگ¬مقیاس (WFC) متشکل از چندین مزرعه¬ی بادی را ارائه می¬دهد. WFC مرجع توان اکتیو را از اپراتور سیستم انتقال (TSO) دنبال می¬کند و در عین حال ولتاژ باس نقطه¬ی اتصال (POC) را کنترل نموده و ولتاژ ترمینال توربین بادی (WT) را در تمامی مزارع بادی، پایدار نگه می¬دارد. در سطح بالاتر، طرح کنترل توزیع¬شده¬ی توان اکتیو و راکتیو مبتنی بر پروتکل اجماع برای WFC طراحی شده و این می¬تواند به اشتراک¬گذای منصفانه¬ی مراجع توان اکتیو و راکتیو برای تمامی مزارع بادی دست یابد. در سطح پایین¬تر، طرح کنترلی متمرکز مبتنی بر کنترل پیشگویانه¬ی مدل (MPC) پیشنهاد می¬شود که می¬تواند بطور مؤثر خروجی توان اکتیو و راکتیو تمامی توربین¬های بادی در مزرعه¬ی بادی را تنظیم کند. طرح کنترل متمرکز پیشنهادی می¬تواند ولتاژ ترمینال توربین¬های بادی را در مقادیر نزدیک به ولتاژ نامی حفظ نموده و در عین حال مرجع توان را از کنترل سطح بالاتر دنبال کند. DARPC می¬تواند به خوبی دشواری محاسباتی WFC کنترل¬شده را با توزیع کارهای محاسباتی و پایش برای چندین کنترل¬کننده¬ی مزرعه¬ی بادی، کاهش دهد. به علاوه، هزینه¬ی ارتباطی نیز کاهش می¬یابد. یک WFC با 8 مزرعه¬ی بادی و در مجموع 128 توربین بادی برای اعتبارسنجی طرح DARPC پیشنهادی مورد استفاده قرار گرفت.
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2795 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 37062 :::::::: افراد آنلاین: 48