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यह लेख नॉनलाइनर लोड के साथ डायरेक्ट करंट माइक्रोग्रिड्स (dc MGs) में दोष पहचान और पुनर्निर्माण की समस्या की जांच करता है। पहले, नॉनलाइनर स्थायी शक्ति लोड (CPLs) वाले dc MG का राज्य-स्थान प्रतिनिधित्व प्राप्त किया जाता है। dc MG प्रणाली में घटकों, अभिकर्ताओं, और संवेदकों में दोषों को राज्य-स्थान और मापन समीकरणों में जोड़ने वाले अंशों का उपयोग करके मॉडल किया जाता है। फिर एक नवीनतम मजबूत नॉनलाइनर डिटेक्टर पेश किया जाता है जो दोषों का अनुमान लगाने और पुनर्निर्माण करने के लिए है। प्रस्तावित डिटेक्टर एक स्लाइडिंग मोड तकनीक और एक पॉलिटोपिक लीनियर पैरामीटर वेरिएटिंग (LPV) दृष्टिकोण का उपयोग करता है। प्रस्तावित दृष्टिकोण स्लाइडिंग मोड और पॉलिटोपिक LPV दृष्टिकोणों द्वारा प्रदान की गई मजबूती और सरलता का उपयोग करता है ताकि एक सरल, लेकिन प्रभावी, डिटेक्टर प्रदान किया जा सके। ल्यपुनोव स्थिरता सिद्धांत का उपयोग करते हुए, पर्याप्त डिटेक्टर डिज़ाइन शर्तें लीनियर मैट्रिक्स असमानताओं (LMIs) के संदर्भ में व्युत्पादित की जाती हैं, जिन्हें संख्यात्मक रूप से वक्र ऑप्टिमाइजेशन तकनीकों द्वारा हल किया जाता है। प्रस्तावित दृष्टिकोण को CPL से जुड़े एक व्यावहारिक dc MG बेंचमार्क पर अनुभवी परीक्षण किया गया है। इसके अतिरिक्त, परिणामों की तुलना अन्य अत्याधुनिक विधियों से की गई है।
असदी और अन्य (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।