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Robust Iteration-dependent Least Mean Square-based Distribution Static Compensator Using Optimized PI Gains

Chinese Journal of Electrical Engineering 2022年第4期8卷 79-90页

作者： Sabha Raj Arya Rakesh Maurya Jayadeep Srikakolapu Department of Electrical Engineering Sardar Vallabhbhai National Institute of TechnologySurat 395007India

A robust iteration-dependent least mean square(RIDLMS)algorithm-based fundamental extractor is developed to estimate the fundamental components of the load current for a four-wire DSTATCOM with a nonlinear *** averaging parameter for calculating the variable step size is iteration dependent and uses variable tuning *** than using the current value,the previous learning rate was used in this method to achieve a more adaptive *** additional control factor aids in determining the exact learning rate,resulting in reliable and convergent *** faster convergence rate and the avoidance of local minima make it *** estimation of the PI controller gains is achieved through a self-adaptive multi-population *** adaptive change in the group number will increase exploration and *** self-adaptive nature of the algorithm was used to determine the subpopulation number needed according to the fitness *** main advantage of this self-adaptive nature is the multi-population spread throughout the search space for a better optimal *** estimated gains of the PI controllers are used for the DC bus and AC terminal voltage error *** RIDLMS-based control with PI gains obtained using the proposed optimization algorithm showed better power quality *** considered RIDLMS-supported control was demonstrated experimentally using d-SPACE-1104.

关键词： Least mean square variable learning DSTATCOM local minima Rao algorithm reactive power neutral current

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