Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,044,814
Using an intelligent Anfis controller for Statcom in improving dynamic voltage stability-ESCI
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Huu Vinh Nguyen; Minh Tien Cao; Hung Nguyen; Kim Hung Le
Nơi đăng:
FACTA Universitatis; Series: Electronics and Energeticsod (ESCI Journal);
S
ố:
Vol 33, No 3;
Từ->đến trang
: 395-412;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Stacom is one of the Facts devices, its advantage is the quick response to disturbances in electrical systems. The Stacom’s controller is commonly used as Pid controller. However, the Pid controller is usually only highly effective at one or some operation points. Adaptive neuro-fuzzy inference system (Anfis) is combining a neural network and a fuzzy system results in a hybrid system, capable of reasoning and learning in an uncertain and imprecise environment. In order to improve operational efficiency of the controller of Stacom, the author has studied and applied an Intelligent adaptive neuro fuzzy inference system. In this paper, online training of Anfis is done using an neural indentifier. And based on this identification, the weights and coefficients are adjusted timely. To demonstrate the performance of the proposed controllers, simulation results of the voltage response in time-domain are performed in Matlab environment to evaluate the effectiveness of the designed controller for Stacom. The simulation results are compared to evaluate the best effective training algorithm between the proposed algorithms and the others.
ABSTRACT
Stacom is one of the Facts devices, its advantage is the quick response to disturbances in electrical systems. The Stacom’s controller is commonly used as Pid controller. However, the Pid controller is usually only highly effective at one or some operation points. Adaptive neuro-fuzzy inference system (Anfis) is combining a neural network and a fuzzy system results in a hybrid system, capable of reasoning and learning in an uncertain and imprecise environment. In order to improve operational efficiency of the controller of Stacom, the author has studied and applied an Intelligent adaptive neuro fuzzy inference system. In this paper, online training of Anfis is done using an neural indentifier. And based on this identification, the weights and coefficients are adjusted timely. To demonstrate the performance of the proposed controllers, simulation results of the voltage response in time-domain are performed in Matlab environment to evaluate the effectiveness of the designed controller for Stacom. The simulation results are compared to evaluate the best effective training algorithm between the proposed algorithms and the others.
[
2021\2021m01d06_14_38_8Vinh-Hung_FACTA-_2020-5822-37957-1.pdf
]
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn