PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Optimization of PI controller using ant colony algorithm for wind turbine system

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Optymalizacja regulatora PI przy użyciu algorytmu kolonii mrówek dla systemu turbin wiatrowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The classical PI controller is applied for wind turbine, however it is the more concrete and specific algorithm. An ant colony optimization (ACO) is one of a modern metaheuristic for optimal tuning the gain of the controller. This paper designs and investigates the wind turbine system which is connected to grid system through the boot converter circuit driven by permanent magnet synchronous generator (PMSG) By regulating PI controller, ACO is used to optimize the gains. The simulation results show that an overshoot and lifetime of design is less. As a results, ACO method is able to optimize the gain of PI controller to regulate the active power and reactive power for booting up the high DC voltage of the wind turbine for grid connected, effectively.
PL
Klasyczny regulator PI jest stosowany do turbin wiatrowych, jednak jest to bardziej konkretny i szczegółowy algorytm. Optymalizacja kolonii mrówek (ACO) jest jedną z nowoczesnych metaheurystyk do optymalnego dostrojenia wzmocnienia regulatora. W tym artykule zaprojektowano i zbadano system turbiny wiatrowej, który jest podłączony do sieci za pośrednictwem obwodu przetwornicy rozruchowej napędzanej przez generator synchroniczny z magnesami trwałymi (PMSG). Poprzez regulację regulatora PI, ACO jest używane do optymalizacji wzmocnień. Wyniki symulacji pokazują, że przeregulowanie i żywotność projektu są mniejsze. W rezultacie metoda ACO jest w stanie zoptymalizować wzmocnienie regulatora PI w celu regulacji mocy czynnej i biernej w celu uruchomienia wysokiego napięcia stałego turbiny wiatrowej podłączonej do sieci, skutecznie.
Rocznik
Strony
64--68
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Faculty of Industrial Technology Chiang Rai Rajabhat University
  • Faculty of industrial education, Srinakharinwirot University
Bibliografia
  • [1] G. Eason, B. Noble, and I.N. Sneddon, “On certain integrals of Lipschitz-Hankel type involving products of Bessel functions,” Phil. Trans. Roy. Soc. London, vol. A247, April 1955. pp. 529 551
  • [2] J. Clerk Maxwell, A Treatise on Electricity and Magnetism, 3rd ed., vol. 2. Oxford: Clarendon, 1892, pp.68-73.
  • [3] I.S. Jacobs and C.P. Bean, “Fine particles, thin films and exchange anisotropy,” in Magnetism, vol. III, G.T. Rado and H. Suhl, Eds. New York: Academic, 1963, pp. 271-350.
  • [4] K. Elissa, “Title of paper if known,” unpublished.
  • [5] R. Nicole, “Title of paper with only first word capitalized,” J. Name Stand. Abbrev., in press.
  • [6] Y. Yorozu, M. Hirano, K. Oka, and Y. Tagawa, “Electron spectroscopy studies on magneto-optical media and plastic substrate interface,” IEEE Transl. J. Magn. Japan, vol. 2, pp. 740-741, August 1987 [Digests 9th Annual Conf. Magnetics Japan, p. 301, 1982].
  • [7] M. Young, The Technical Writer’s Handbook. Mill Valley, CA: University Science, 1989.
  • [8] Y. Kwang, Lee and A. Mohamed, EI-Sharkawi, “Modern Heuristic Optimization Techniques,” A John wiley & son,INC.,Publication. Canada : 2008.
  • [9] B.T. Zhang, Y.G. Pi, Y. Luo, “Fractional order sliding- mode control based on parameters auto-tuning for velocity control of permanent magnet synchronous motor,” Vol. 51, pp. 649-656, September 2012.
  • [10] M.C. Tavares, J. Pissolato and C.M. Portela, “Quasi-Modes Multiphase Transmission Line Model,” 2nd Intemational Power System Transients Conference (IPST’97). Seattle, USA, 1997.
  • [11] SRIVASTAVA, Apoorva et BAJPAI, R. S. Model predictive control of grid-connected wind energy conversion system. IETE Journal of Research, 2022, vol. 68, no 5, p. 3474-3486.
  • [12] Laidani, A., Litim, Commande avancé d'une Génératrice synchrone à aimant permanent intégré dans un système éolien Memory for graduation master in University of Oran 2, Industrial maintenance and safety institute University Mohamed Ben Ahmed Oran 2, July 2023.
  • [13] BOSSOUFI, Badre, KARIM, Mohammed, TAOUSSI, Mohammed, et al. DSPACE-based implementation for observer backstepping power control of DFIG wind turbine. IET Electric Power Applications, 2020, vol. 14, no 12, p. 2395-2403.
  • [14] SAIDI, Youcef, MEZOUAR, Abdelkader, MILOUD, Yahia, et al. Modeling and adaptive power control-designed based on tip speed ratio method for wind turbines. Przegląd Elektrotechniczny, 2019, vol. 95, no 6, p. 40-46.
  • [15] A. Harrag, S. Messalti, "A variable step size fuzzy MPPT controller improving energy conversion of variable speed DFIG wind turbine", Revue des Energies Renouvelables, Vol. 20 No 2, 2017, pp. 295 – 308
  • [16] F. Amrane, A. Chaiba, S. Mekhilef, "High performances of Grid connected DFIG based on Direct Power Control with Fixed Switching Frequency via MPPT Strategy using MRAC and Neuro-Fuzzy Control", Journal of Power Technologies, Vol 96. No 1, 2016, pp. 27–39.
  • [17] M.l. Zandzadeh, A. Vahedi, A. Zohoori, "A Novel Direct Power Control Strategy for Integrated DFIG/Active Filter System", 20th Iranian Conference on Electrical Engineering, (ICEE2012), May 15-17, Tehran, Iran, 2012, pp. 564-569.
  • [18] Dekali, Z., Lotfi aghli, L., Boumediene, A." Improved Super Twisting Based High Order Direct Power Sliding Mode Control of a Connected DFIG Variable Speed Wind Turbine", Periodica Polytechnica Electrical Engineering and
  • [19] Perdukova D., Fedor P., Lacko M., DC motor fuzzy model based optimal controller, MM Science Journal, 14 (2021), Oct 2021, 4879-4885
  • [20] Brandstetter P., Neborak I., Kuchar M., Analysis of SteadyState Error in Torque Current Component Control of PMSM Drive, Advances in Electrical and Computer Engineering, 17 (2017), No. 2, 39-46
  • [21] Rauth S.S., Samanta B., Comparative Analysis of IM/BLDC/PMSM Drives for Electric Vehicle Traction Applications Using ANN-Based FOC, 2020 IEEE 17th India Council International Conference (INDICON), New Delhi, India, 2020, 1-8
  • [22] Wu G., Huang S., Wu Q., Rong F., Zhang C., Liao W., Robust Predictive Torque Control of N*3-Phase PMSM for High-Power Traction Application, IEEE Transactions on Power Electronics, 35 (2020), No. 10, 10799-10809
  • [23] Vo H.H., Brandstetter P., Tran T.C., Dong C.S.T., An Implementation of Rotor Speed Observer for Sensorless Induction Motor Drive in Case of Machine Parameter Uncertainty, Advances in Electrical and Electronic Engineering, 16 (2018), No. 4, 426-434
  • [24] Harikrishnan R., George A.E., Direct Torque Control of PMSM using hysteresis modulation, PWM and DTC PWM based on PI Control for EV - A comparative analysis between the three strategies, 2019 2nd International Conference on Intelligent Computing, Instrumentation and Control Technologies (ICICICT), Kannur, India, 2019, 566-571
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-bebbc27a-250f-451f-9a92-b52e339ab6e7
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.