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하이브리드 마이크로그리드는 태양광 패널, 풍력 터빈, 화석 연료 발전기, 변환기, 배터리 저장 시스템과 전체 시스템의 안정성과 균형을 보장하는 에너지 관리 시스템 등 여러 전원으로 구성된 에너지 시스템입니다. 시스템 운영과 기상 조건에 따라 마이크로그리드는 전기 그리드에 연결되거나 독립형 시스템으로 작동할 수 있습니다. 배터리 저장 시스템은 마이크로그리드의 핵심 요소이며, 다양한 컨트롤러를 사용하여 부하 수요를 유지하고 더 나은 에너지 관리를 통합하기 위해 설계되었습니다. 본 논문에서는 인공 신경망, 퍼지 로직, 슬라이딩 모드 컨트롤러, 비례 적분 미분 등 가장 많이 인용된 제어 방법의 구현을 제안하여 하이브리드 마이크로그리드의 에너지 관리 및 제어에 대한 개요를 제공하였습니다. 또한, 개발된 인공 신경 컨트롤러를 기반으로 최대 전력 점 추적을 사용하여 태양광 발전 극대화에 대해 다루고 다른 컨트롤러와 비교하였습니다. 마지막으로, 개발된 하이브리드 마이크로그리드에 제안된 네 가지 컨트롤러를 구현하면 다각적 측면과 함의를 가진 최적의 제어 전략을 찾을 수 있습니다. Matlab/Simulink 소프트웨어를 사용하여 전력을 공급하고 조사된 부하 수요를 충족하기 위해 두 개의 버스(AC 버스 및 DC 버스)가 포함된 하이브리드 마이크로그리드를 설계하였습니다. 시뮬레이션은 기상 조건 및 부하 수요와 같은 시스템 변수가 여러 번 변경되는 복잡한 시스템 운영 시나리오에 대해 수행되어 각 컨트롤러의 강건성을 테스트하였습니다. 시뮬레이션 결과와 비교는 전압 제어, 주파수 안정화 및 에너지 절약 측면에서 각 제어 방법의 성능을 보여줍니다.
Ullah et al. (Mon,)는 이 문제를 연구하였습니다.