对基于DFIG的风力轮机的自适应模糊逻辑控制器的能量谷优化验证
Basem E Elnaghi1, Ahmed M Ismaiel2, Fathy El Sayed Abdel-Kader3
1Electrical Power and Machines Department, Faculty of Engineering, Suez Canal University, Ismailia, 41522, Egypt. Basem_elhady@eng.suez.edu.eg.
一种新的能源谷优化方法 (EVOA) 优化了风力轮机的自适应模糊逻辑控制器. 这种方法提高了双电感应发电机的功率提取和动态性能,优于其他算法.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 控制理论 控制理论
背景情况:
- 双电感应发电机 (DFIG) 对风力发电厂 (WPP) 来说至关重要.
- 优化DFIG控制对于最大化能量捕获和运行稳定性至关重要.
- 现有的控制器在实现最佳动态响应和最小化错误方面经常面临挑战.
研究的目的:
- 引入能源谷优化方法 (EVOA) 来开发最佳的自适应模糊逻辑控制器 (AFLC).
- 为了提高WPP中的DFIG的电力提取和动态性能.
- 将基于EVOA的AFLC与其他优化技术进行比较.
主要方法:
- 使用新型EVOA.使用30个参数的六个最佳AFLC的开发.
- 对EVOA-AFLC与基于混沌亿博优化 (C-BO),遗传算法 (GA) 和海洋捕食者算法 (MPA) 的控制器进行比较性能分析.
- 实验验证使用DSpace DS1104控制板进行实时评估.
主要成果:
- 基于EVOA的AFLC显示出优于基于C-BO,GA和MPA的控制器的性能.
- EVOA-AFLCs表现出更快的响应,更高的收率,更少的超越/不足,以及更低的稳定状态错误.
- 在速度跟踪 (高达86.3%) 和整体绝对误差 (IAE) 减少 (高达84%) 中取得了显著的改进.
结论:
- EVOA是WPP中DFIG控制的高效优化工具.
- 基于EVOA的AFLC显著提高了能量捕获,动态响应和运营效率.
- 拟议的方法为提高风能转换系统的性能提供了可靠的解决方案.
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