BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  23,780,121
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật điện và điện tử

Nguyễn Công Cường, Nguyễn Bá Nghiễn, Phạm Thị Bích Huệ, Trịnh Trọng Chưởng(1)

Xác định tham số điều khiển cho bộ biến đổi của máy điện không đồng bộ nguồn kép trong điều kiện vận tốc gió biến thiên

Determination of control parameters for the converter of doubly fed induction generation in variable speed wind

Khoa học và Công nghệ (Đại học Công nghiệp Hà Nội)

2022

2

36-44

1859-3585

Tham số điều khiển, Bộ biến đổi, Máy điện, Không đồng bộ

DFIG, RSC, GSC, Proportional Integral Controller, Chemical Reaction Optimization (CRO).

Trình bày phương pháp xác định tham số điều khiển trong bộ biến đổi của máy phát điện gió sử dụng máy điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG), nhằm mục tiêu đảm bảo máy điện luôn làm việc ổn định để nâng cao hiệu quả làm việc. Dựa trên mô hình toán học của máy điện DFIG trong hệ tọa độ dq, bài báo tiến hành xây dựng cấu trúc điều khiển và ứng dụng phương pháp tối ưu phản ứng hóa học (CRO) để xác định các tham số điều khiển PI tối ưu. Các kết quả mô phỏng trong trường hợp khi vận tốc gió biến thiên đã cho thấy, tham số tối ưu được lựa chọn đã cho chất lượng điều khiển tốt, tín hiệu đầu ra luôn bám sát tín hiệu đặt, đặc tính vận hành của máy điện có mức dao động ít hơn và thời gian quá độ giảm.

This paper presents a method to determine the control parameters in the converter of a wind generator using doubly fed induction generator (DFIG), the goal is to ensure that the electric machine always works stably to improve working efficiency. Based on the mathematical model of the DFIG in the dq reference frame. The paper proceeds to build the control structure and to apply chemical reaction optimization algorithm (CRO) to search optimal parameters for PI controller. The simulation results shown that the wind turbine can operate at its optimum energy for a wide range of wind speed, the output signal always follows the set signal, the operating c-haracteristics of DFIG to improve the transient operation.

TTKHCNQG, CVt 70

Xem toàn văn
  • [1] Li C., Mao Y., Zhou J., Zhang N., An X. (2017), Design of a fuzzy-PID controller for a nonlinear hydraulic turbine governing system by using a novel gravitational search algorithm based on Cauchy mutation and mass weighting.,Applied Soft Computing, 52: 290-305
  • [2] Prashant Debre, Akshay Kadu, M.R.Ramteke, D.R.Tutakane (2015), Alysis of DFIG based Wind Energy System with Grid Integration under normal and abnormal conditions.,. Journal of Electrical and Electronics Engineering, Vol 10, Issue 2 Ver. III, pp 46-52
  • [3] Solihin M.I., L.F. Tack, M.L. Kean (2011), Tuning of PID controller using particle swarm optimization (PSO),Proceeding of the International Conference on advanced science, Engineering and Information Technology
  • [4] Cuong Nguyen Cong, R. Rodriguez-Jorge, Nghien Nguyen Ba, Chuong Trinh Trong, Nghia Nguyen Anh (2020), Design of Optimal PI controllers using the CRO algorithm for indirect power control of a DFIG model with MPPT,Springer Nature Switzerland AG, pp. 1250–1260.
  • [5] Wie Qiao, Wei Zhou, Jose M. Aller, G Harley (2008), Wind Speed estimation based sensor less output maximization control for wind turbines driving a DFIG.,IEEE Trans. on Power Electronics, Vol 23, No 3.
  • [6] R. B. Burns (2011), Advanced control engineering,ButterworthHeinemann, Linacre House, Jordan Hill, Oxford.
  • [7] R. N. Bateson (1996), Introduction to control system technology,Prentice Hall, New Jersey
  • [8] Olimpo A L, Nick J, Janaka E, Cartwright Phill (2011), Wind Energy Generation: Modelling and Control,
  • [9] Optimizer W (2015), Optimal Tuning of PI Controllers for DFIG based Wind Energy Conversion System using Grey,Journal of Engineering Research and Application. Vol. 5(11), pp. 81-87
  • [10] Albatran S., M.I. Alomoush, A.M. Koran (2018), Gravitational-search algorithm for optimal controllers design of DFIG,International Journal of Electrical and Computer Engineering, Vol 8(2): pp. 780-788
  • [11] Tang Y., et al. (2013), Optimized control of DFIG based wind generation using sensitivity analysis and PSO,IEEE Transactions on Smart grid, Vol 4(1): pp. 509-520.
  • [12] H. Y. Hu J, Xu L, Williams BW (2009), Improved control of DFIG systems during network unbalance using PI–R current regulators.,IEEE Trans, Vol. 56, pp. 439-51
  • [13] E. Hamatwi, I E Davidson, M N Gitau (2016), Control of multi-level Voltage Source Converters Integrating a Wind turbine system into the Grid,International Conference on Renewable Energy Research and Applictions, Birmingham, UK, pp.813-819
  • [14] Maximiliano Ferrari (2014), GSC Control Strategy for Harmonic Voltage Elimination of Grid- Connected DFIG Wind Turbine,2014 International Conference on Renewable Energy Research and Applications, Milwakuee, USA, pp. 185-191.