Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Online Grid Support Inverter Parameters Identification Using Extended Kalman Filters

Tameghe Tommy A. Theubou, Wamkeue René, Kamwa Innocent, Ouhrouche Mohand et Kandil Nahi. (2018). Online Grid Support Inverter Parameters Identification Using Extended Kalman Filters. Dans : IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society , 21-23 October 2018, Washington, DC, USA.

Le texte intégral n'est pas disponible pour ce document.

URL officielle: https://doi.org/10.1109/IECON.2018.8591120

Résumé

Given the increasing integration of renewable energy sources into existing grids, power injection using Grid Supporting Inverters (GSIs) is gaining in popularity. This paper addresses the issue of dynamically identifying key parameters of a GSI used for power injection into a microgrid. It is shown that the dynamics of the system is based on two essential parts that can be assimilated to simple first-order filters: The DC-bus and AC-line filtering. A simple implementation of an Extended Kalman Filter (EKF) used for estimating in real-time both filter's output and key parameters in this noisy environment is proposed. The design was tested using a DSP-accurate implementation using the Matlab/Simulink environment and presented results show that predefined AC-line filter's parameters were successfully retrieved as the state of the system. The proposed design is suitable for progressive failure indication.

Type de document:Matériel de conférence (Non spécifié)
Date:30 Décembre 2018
Identifiant unique:10.1109/IECON.2018.8591120
Sujets:Sciences naturelles et génie > Génie
Sciences naturelles et génie > Génie > Génie mécanique
Sciences naturelles et génie > Sciences appliquées
Département, module, service et unité de recherche:Unités de recherche > Centre international de recherche sur le givrage atmosphérique et l’ingénierie des réseaux électriques (CENGIVRE) > Laboratoire d’identification et de commande de machines électriques (LICOME)
Départements et modules > Département des sciences appliquées > Module d'ingénierie
Liens connexes:
Mots-clés:distributed power generation, invertors, Kalman filters, nonlinear filters, power system identification, production d'énergie distribuée, onduleurs, filtres de Kalman, filtres non linéaires, identification du système électrique
Déposé le:28 mars 2023 18:37
Dernière modification:28 mars 2023 18:37
Afficher les statistiques de telechargements

Éditer le document (administrateurs uniquement)

Creative Commons LicenseSauf indication contraire, les documents archivés dans Constellation sont rendus disponibles selon les termes de la licence Creative Commons "Paternité, pas d'utilisation commerciale, pas de modification" 2.5 Canada.

Bibliothèque Paul-Émile-Boulet, UQAC
555, boulevard de l'Université
Chicoutimi (Québec)  CANADA G7H 2B1
418 545-5011, poste 5630