在隔离条件下,用于光伏/DEG/电池电源系统的基于自适应控制的频率控制策略
Mohamed A Ghalib1, M S Elbrolsy2, R M Mostafa2
1Process Control Technology Department, Faculty of Technology and Education, Beni-Suef University, Beni-Suef, Egypt. mohamed01177@techedu.bsu.edu.eg.
一个新的模型参考自适应控制-模糊比例集成基于鱼优化算法 (MRAC-FPI-WOA) 控制器提高了岛屿混合动力系统 (IHPS) 的频率稳定性和功率输出. 这种先进的控制策略在故障和可变的可再生能源条件下显著提高了系统性能.
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
- 控制系统 控制系统
背景情况:
- 岛屿混合动力系统 (IHPS) 对远程能源访问至关重要,通常结合柴油发动机发电机 (DEG),光伏 (PV) 系统和电池存储 (BATT).
- 在IHPS中可变的可再生能源对传统控制系统在保持最佳效率和频率稳定性方面提出了挑战.
- 现有的控制方法很难适应IHPS固有的动态运行条件和干扰.
研究的目的:
- 为IHPS开发和评估一种新的模型参考适应控制-模糊比例整合基于鱼优化算法 (MRAC-FPI-WOA) 控制器.
- 在各种运行场景下,提高IHPS的频率控制和发电效率,包括故障和可再生能源波动.
- 将拟议的MRAC-FPI-WOA控制器的性能与现有控制器 (如FPI-WOA,PI-WOA和PI-PSO) 的性能进行比较.
主要方法:
- 实施与模糊比例积分 (FPI) 控制器集成的模型参考适应控制 (MRAC) 框架.
- 使用鱼优化算法 (WOA) 优化FPI控制器参数.
- 在不同的干扰条件下 (例如,三相故障,太阳辐射变化) 对MRAC-FPI-WOA控制器与PI-PSO,PI-WOA和FPI-WOA控制器进行模拟和比较分析.
主要成果:
- 与其他控制器相比,MRAC-FPI-WOA控制器在保持频率稳定性和系统效率方面表现出卓越的性能.
- 在各种断层条件和太阳辐射变化期间,观察到超出 (高达59.05%),低于 (高达79.36%),沉降时间 (高达40.9%) 和ITAE (高达89.69%) 的显著减少.
- 对于坡道和随机太阳辐射变化的异常动态响应被注意到,突出显示了控制器的适应性.
结论:
- 拟议的MRAC-FPI-WOA控制器为IHPS中先进的频率控制提供了强大的和有效的解决方案.
- 这种先进的控制策略显著提高了偏远和能源贫困地区的电力系统的可靠性和效率.
- 控制器的适应能力使其非常适合管理高可再生能源透率的混合动力系统的复杂性.
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