Интеллектуальная система управления, используемая при работе ветроэлектрических установок
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2021-1-102-112Ключевые слова:
ветротурбина, энергия ветра, управление, синхронный генератор с постоянными магнитами, интеллектуальная система управленияАннотация
Работа ветроэлектрических установок недостаточно стабильна и надежна, что связано с непостоянством ветрового потока и изменчивостью направления ветра. Однако мировая ветроэнергетика развивается довольно большими темпами, и в перспективе доля генерирующих мощностей, связанных с преобразованием ветрового потока, составит значительную часть всей электроэнергетики. Для устранения подобных факторов при проектировании работы ветротурбин необходимо более полно использовать системы автоматического регулирования не только параметров, связанных с работой механических частей, но и электрических характеристик ветроустановок на основе силовой электроники.
Выработка электрической энергии путем преобразования ветрового потока стала основой возобновляемой энергетики в энергосистемах всего мира. Современные системы ветроэлектрических установок (ВЭУ), преобразующие ветровые потоки с различной скоростью и расположенные на крупных ветроэлектрических станциях, нашли лучшее признание и захватили большую часть доли рынка. Подобные установки преобразовывают ветровую энергию с использованием силовых электронных систем. Технологии систем силовой электроники значительно повышают управляемость ветротурбин. Использование электронных систем в ветроэнергетике позволяет эффективно решать проблемы, связанные с требованиями к подключению к электросети.
В предложенной работе представлено интеллектуальное устройство управления гибридной системой преобразования энергии ветра (СПЭВ) с помощью ветровой турбины с переменной скоростью вращения ротора на основе синхронного генератора с постоянным магнитом (СГПМ-ВЭУ). Предлагаемая конструкция управления затрагивает многие части системы, которые обеспечивают отслеживание максимальной мощности, управление системой и поддержание постоянного напряжения на необходимом уровне. Предлагаемый регулятор разработан с использованием дробного пропорционально-интегрального (ПИ) регулятора, где параметры контроллера успешно настраиваются новым алгоритмом метаэвристической оптимизации Бат (BA). Чтобы выделить и сравнить характеристики этого контроллера, он используется при изменении скорости ветра и сравнивается с обычным ПИ-регулятором. Результаты моделирования показывают эффективность предложенного контроллера. Кроме того, по предложенной схеме установка ветротурбины с постоянным магнитом эффективно управляется в различных режимах работы.Библиографические ссылки
Morlaye Sekou Camara, Mamadou Bailo Camara, Brayima Dakyo and Hamid Gualous. Permanent Magnet Synchronous Generator for Offshore Wind Energy System Connected to Grid and Battery - Modeling and Con-trol Strategies. International J. of Renewable Energy, 01-03-2015, Le Havre, France.
Hodzic M., Tai L.C. Grey predictor reference model for assisting particle swarm optimization for wind turbine control. Renew. Energy, 2016, 86, 251-256.
Dahmane M., Bosche J. and El-Hajjaji A. Control of Wind Conversion System Used in Autonomous System. Energy Procedia, 2014, vol. 62, pp. 482-491.
Mohammed Aslam Husain and Abu Tariq. Modeling and Study of a Standalone PMSG Wind Generator System Using MATLAB/SIMULINK. Universal J. of Electrical Engineering, 2014, pp. 82-94. Aligarh Muslim University (AMU), India.
Apata O., Oyedokun D. Novel reactive power compensation technique for fixed speed wind turbine generators: Proc. of the IEEE PES/IAS Power Africa, 2018, pp. 628-633.
Menezes E.J.N., Araújo A.M., Silva da Nadège Sophie Bouchonneau. A review on wind turbine control and its associated methods. J. Clean. Prod, 2018, vol. 174, pp. 945-953.
Tiwari R., Babu N.R. Recent developments of control strategies for wind energy conversion system. Renew. Sustain. Energy Rev., 2016, vol. 66, pp.268-285.
Wagner H., Mathur J. Operation and control of wind energy converters: Proc. of the Introduction to Wind Energy Systems Anonymous, Springer, 2018, pp. 63-74.
Morim R.B. Analysis of wind turbine power generation with individual pitch control: Proc. of the IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference-Latin America (ISGT Latin America), 2019, pp. 1-6.
Sudhir Sharma, Shivani Mehta, Gurpreet Kaur. Optimizing Hybrid Wind/Diesel Generator System Using BAT Algorithm: Proc. of International Interdisciplinary Conference On Engineering Science & Management Held, December 2016.
Kumar D., Chatterjee K. A review of conventional and advanced MPPT algorithms for wind energy systems, Renew. Sustain. Energy Rev, 2016, vol. 55, pp. 957-970.
Kuvshinov V.V., Kolomiychenko V.P., Kakushkina E.G. Storage System for Solar Plants. Appl. Sol. Energy, 2019, vol. 55, no. 3, pp. 153-158. https://doi.org/10.3103/S0003701X19030046.
Kuznetsov N.P., Abd Ali M.L., Kuvshinov V.V., Issa A.H., Mohammed J.H. & Al-bairmani G.A. Investigation of the losses of photovoltaic solar systems during operation under partial shading. J. of Applied Engineering Science, 2020, vol. 18, no. 3, pp. 313-320. DOI: 10.5937/jaes18-24460.
Arnaltes S., Rodriguez-Amenedo J.L., & Montilla-DJesus M.E. Control of variable speed wind turbines with doubly fed asynchronous generators for stand-alone applications. Energies, 2018, vol. 11, pp. 26-32.
Abdali L.M., Al-Rufaee F.M., Kuvshinov V.V. Study of Hybrid Wind-Solar Systems for the Iraq Energy Complex. Appl. Sol. Energy, 2020, vol. 56, no. 4, pp. 284-290. https://doi.org/10.3103/S0003701X20040027.
Arnaltes S., Rodriguez-Amenedo J.L., & Montilla-DJesus M.E. Control of variable speed wind turbines with doubly fed asynchronous generators for stand-alone applications. Energies, 2018, vol. 11, pp. 26-32.
Kahla S., Soufi Y., Sedraoui M., Bechouat M. Maximum power point tracking of wind energy conversion system using multi-objective grey wolf optimization of fuzzy-sliding mode controller. International J. of Re-newable Energy Research (IJRER), 2017, vol. 7, pp. 926-936.
Bao J. Feed forward control for wind turbine load reduction with pseudo-lidar measurement. Int. J. Autom. Comput., 2018, vol. 15, pp. 142-155.
Моделирование и контроль энергии ветра / Л. М. Абдали, Ф. М. Аль-Руфаи, Х. А. Исса, Х. Д. Мохаммед, Б. А. Якимович // X Всероссийская научно-практическая конференция «Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов российских вузов» (Томск, 22–24 апреля 2020 г.). Томск : Изд-во ТПУ, 2020. С. 14–19.
Моделирование параметров управления интегрированной системой солнечной генерации и накопления энергии / Л. М. Абдали, В. В. Кувшинов, Э. А. Бекиров, Ф. М. Аль-Руфаи // Строительство и техногенная безопасность. 2020. № 18 (70). С. 133–142. DOI: 10.37279/2413-1873-2020-18-133-142.
Lan J., Patton R.J., and Zhu X. Fault-tolerant wind turbine pitch control using adaptive sliding mode estimation. Renew. Energy, 2018, vol. 116, pp. 219-231.
Оптимизация аккумулирования энергии в гибридных системах ветроэнергетики и фотовольтаики / Л. М. Абдали, Ф. М. Аль-Руфаи, Б. А. Якимович, В. В. Кувшинов // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2020. Т. 23, № 2. С. 100–108. DOI: 10.22213/2413-1172-2020-2-100-108.
Оценка потенциала ветроэнергетических ресурсов на юге Ирака / Ф. М. Аль-Руфаи, Л. М. Абдали, В. В. Кувшинов, Б. А. Якимович // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2020. Т. 23, № 3. С. 105–113. DOI: DOI: 10.22213/2413-1172-2020-3-105-113.
Yang X.S. A new metaheuristic batinspired algorithm: Nature inspired cooperative strategies for optimization (NICSO-2010). Springer, 2010, pp. 65-74. Berlin, Heidelberg.
Astolfi D., Scappaticci L., Terzi L. Fault diagnosis ofwind turbine gearboxes through temperature and vibrationdata. International J. of Renewable Energy Research (IJRER), 2017, vol. 7, no. 2, pp. 965-976.
Yang X.S, Gandomi A.H. Bat Algorithm: A Novel Approach for Global Engineering Optimization. Engineering Computations, 2012, vol. 29, iss. 5, pp. 464-483.
Guo D.D., Song J.G., Wang X.Z. Research on in-door coverage optimization strategy of electric wireless private network based on improved bat algorithm. Distrib. Util., 2019, no. 36, pp. 23-28.
