A fractional-order multiple-model type-2 fuzzy control for interconnected power systems incorporating renewable energies and demand response

Energy Reports, 2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.egyr.2024.06.018
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Frequency regulation in Multi-region Interconnected Power Systems (MIPS), incorporating wind turbine systems, energy storage units, and demand response, is a challenging control problem. The problem involves maintaining grid stability, integrating variable renewable energy sources, enhancing grid resilience, optimizing energy storage and demand response capabilities, and ensuring regulatory compliance. Effective frequency regulation is a key problem for reliable and sustainable power system operation. In this paper, complex and uncertain dynamics in various components of a MIPS are modeled using multiple first-order dynamic fractional-order Type-2 Fuzzy Logic Systems (T2-FLSs). The models are evaluated, and the best possible dynamic model is chosen. With the best possible model, an optimal controller is designed. The stability and optimality analysis are presented through a Linear Matrix Inequality (LMI) approach. The adaptive laws of T2-FLSs are derived such that some LMI-based conditions are satisfied. The designed controller does not depend on the dynamics of MIPS. The uncertainties of time-varying load, wind energy, and solar power are modeled using T2-FLSs. The suggested LMI technique presents adaptation laws for T2-FLSs to ensure stability in the presage of natural disturbances and errors. The designed scheme is validated by applying to a practical 39-bus IEEE test system that includes the wind farms, demand response, and energy storage systems. The simulation results under various conditions verify the usefulness of the suggested controller. The comparisons with conventional controllers demonstrate that the suggested approach is more effective under uncertainties and natural perturbations.