Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators
Introduction. A wind energy conversion system needs a maximum power point tracking algorithm. In the literature, several works have interested in the search for a maximum power point wind energy conversion system. Generally, their goals are to optimize the mechanical rotation or the generator torque...
Збережено в:
| Видавець: | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” |
|---|---|
| Дата: | 2022 |
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine”
2022
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/252655 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Репозиторії
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-252655 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
малогабаритний вітрогенератор відстеження точки максимальної потужності нечітка система багатопараметричне прогностичне управління на основі нечіткої моделі метод лінійних матричних нерівностей small-scale wind generator maximum power point tracking fuzzy system fuzzy model based multivariable predictive control linear matrix inequalities approach |
| spellingShingle |
малогабаритний вітрогенератор відстеження точки максимальної потужності нечітка система багатопараметричне прогностичне управління на основі нечіткої моделі метод лінійних матричних нерівностей small-scale wind generator maximum power point tracking fuzzy system fuzzy model based multivariable predictive control linear matrix inequalities approach Babes, B. Hamouda, N. Kahla, S. Amar, H. Ghoneim, S. S. M. Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| topic_facet |
малогабаритний вітрогенератор відстеження точки максимальної потужності нечітка система багатопараметричне прогностичне управління на основі нечіткої моделі метод лінійних матричних нерівностей small-scale wind generator maximum power point tracking fuzzy system fuzzy model based multivariable predictive control linear matrix inequalities approach |
| format |
Article |
| author |
Babes, B. Hamouda, N. Kahla, S. Amar, H. Ghoneim, S. S. M. |
| author_facet |
Babes, B. Hamouda, N. Kahla, S. Amar, H. Ghoneim, S. S. M. |
| author_sort |
Babes, B. |
| title |
Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| title_short |
Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| title_full |
Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| title_fullStr |
Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| title_full_unstemmed |
Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| title_sort |
fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| title_alt |
Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators |
| description |
Introduction. A wind energy conversion system needs a maximum power point tracking algorithm. In the literature, several works have interested in the search for a maximum power point wind energy conversion system. Generally, their goals are to optimize the mechanical rotation or the generator torque and the direct current or the duty cycle switchers. The power output of a wind energy conversion system depends on the accuracy of the maximum power tracking controller, as wind speed changes constantly throughout the day. Maximum power point tracking systems that do not require mechanical sensors to measure the wind speed offer several advantages over systems using mechanical sensors. The novelty. The proposed work introduces an intelligent maximum power point tracking technique based on a fuzzy model and multivariable predictive controller to extract the maximum energy for a small-scale wind energy conversion system coupled to the electrical network. The suggested algorithm does not need the measurement of the wind velocity or the knowledge of turbine parameters. Purpose. Building an intelligent maximum power point tracking algorithm that does not use mechanical sensors to measure the wind speed and extracts the maximum possible power from the wind generator, and is simple and easy to implement. Methods. In this control approach, a fuzzy system is mainly utilized to generate the reference DC-current corresponding to the maximum power point based on the changes in the DC-power and the rectified DC-voltage. In contrast, the fuzzy model-based multivariable predictive regulator follows the resultant reference current with minimum steady-state error. The significant issues of the suggested maximum power point tracking method, such as the detailed design process and implementation of the two controllers, have been thoroughly investigated and presented. The considered maximum power point tracking approach has been applied to a wind system driving a 5 kW permanent magnet synchronous generator in variable speed mode through the simulation tests. Practical value. A practical implementation has been executed on a 5 kW test bench consisting of a dSPACEds1104 controller board, permanent magnet synchronous generator, and DC-motor drives to confirm the simulation results. Comparative experimental results under varying wind speed have confirmed the achievable significant performance enhancements on the maximum wind energy generation and overall system response by using the suggested control method compared with a traditional proportional integral maximum power point tracking controller. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/252655 |
| work_keys_str_mv |
AT babesb fuzzymodelbasedmultivariablepredictivecontroldesignforrapidandefficientspeedsensorlessmaximumpowerextractionofrenewablewindgenerators AT hamoudan fuzzymodelbasedmultivariablepredictivecontroldesignforrapidandefficientspeedsensorlessmaximumpowerextractionofrenewablewindgenerators AT kahlas fuzzymodelbasedmultivariablepredictivecontroldesignforrapidandefficientspeedsensorlessmaximumpowerextractionofrenewablewindgenerators AT amarh fuzzymodelbasedmultivariablepredictivecontroldesignforrapidandefficientspeedsensorlessmaximumpowerextractionofrenewablewindgenerators AT ghoneimssm fuzzymodelbasedmultivariablepredictivecontroldesignforrapidandefficientspeedsensorlessmaximumpowerextractionofrenewablewindgenerators |
| first_indexed |
2024-06-01T14:40:03Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:40:03Z |
| _version_ |
1800670076059254784 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-2526552022-05-30T16:52:46Z Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators Fuzzy model based multivariable predictive control design for rapid and efficient speed-sensorless maximum power extraction of renewable wind generators Babes, B. Hamouda, N. Kahla, S. Amar, H. Ghoneim, S. S. M. малогабаритний вітрогенератор відстеження точки максимальної потужності нечітка система багатопараметричне прогностичне управління на основі нечіткої моделі метод лінійних матричних нерівностей small-scale wind generator maximum power point tracking fuzzy system fuzzy model based multivariable predictive control linear matrix inequalities approach Introduction. A wind energy conversion system needs a maximum power point tracking algorithm. In the literature, several works have interested in the search for a maximum power point wind energy conversion system. Generally, their goals are to optimize the mechanical rotation or the generator torque and the direct current or the duty cycle switchers. The power output of a wind energy conversion system depends on the accuracy of the maximum power tracking controller, as wind speed changes constantly throughout the day. Maximum power point tracking systems that do not require mechanical sensors to measure the wind speed offer several advantages over systems using mechanical sensors. The novelty. The proposed work introduces an intelligent maximum power point tracking technique based on a fuzzy model and multivariable predictive controller to extract the maximum energy for a small-scale wind energy conversion system coupled to the electrical network. The suggested algorithm does not need the measurement of the wind velocity or the knowledge of turbine parameters. Purpose. Building an intelligent maximum power point tracking algorithm that does not use mechanical sensors to measure the wind speed and extracts the maximum possible power from the wind generator, and is simple and easy to implement. Methods. In this control approach, a fuzzy system is mainly utilized to generate the reference DC-current corresponding to the maximum power point based on the changes in the DC-power and the rectified DC-voltage. In contrast, the fuzzy model-based multivariable predictive regulator follows the resultant reference current with minimum steady-state error. The significant issues of the suggested maximum power point tracking method, such as the detailed design process and implementation of the two controllers, have been thoroughly investigated and presented. The considered maximum power point tracking approach has been applied to a wind system driving a 5 kW permanent magnet synchronous generator in variable speed mode through the simulation tests. Practical value. A practical implementation has been executed on a 5 kW test bench consisting of a dSPACEds1104 controller board, permanent magnet synchronous generator, and DC-motor drives to confirm the simulation results. Comparative experimental results under varying wind speed have confirmed the achievable significant performance enhancements on the maximum wind energy generation and overall system response by using the suggested control method compared with a traditional proportional integral maximum power point tracking controller. Вступ. Система перетворення енергії вітру потребує алгоритму відстеження точки максимальної потужності. У літературі є кілька робіт, присвячених пошуку системи перетворення енергії вітру із точкою максимальної потужності. Як правило, їх метою є оптимізація механічного обертання або моменту, що крутить, генератора і перемикачів постійного струму або робочого циклу. Вихідна потужність системи перетворення енергії вітру залежить від точності контролера стеження за максимальною потужністю, оскільки швидкість вітру постійно змінюється протягом дня. Системи стеження за точками з максимальною потужністю, яким не потрібні механічні датчики для вимірювання швидкості вітру, мають ряд переваг у порівнянні з системами, що використовують механічні датчики. Новизна. Пропонована робота представляє інтелектуальний метод відстеження точки максимальної потужності, заснований на нечіткій моделі та багатопараметричному прогнозуючому контролері, для отримання максимальної енергії для маломасштабної системи перетворення енергії вітру, підключеної до електричної мережі. Пропонований алгоритм не вимагає вимірювання швидкості вітру або знання параметрів турбіни. Мета. Побудова інтелектуального алгоритму відстеження точки максимальної потужності, який не використовує механічні датчики для вимірювання швидкості вітру та витягує максимально можливу потужність з вітрогенератора, а також простий та зручний у реалізації. Методи. У цьому підході до управління нечітка система в основному використовується для генерування еталонного постійного струму, що відповідає точці максимальної потужності, на основі змін потужності постійного струму та постійної випрямленої напруги. Навпаки, багатопараметричний прогнозуючий регулятор на основі нечіткої моделі слідує за результуючим еталонним струмом з мінімальною помилкою, що встановилася. Істотні проблеми запропонованого методу відстеження точки максимальної потужності, такі як процес детального проектування та реалізація двох контролерів, були ретельно досліджені та представлені. Розглянутий підхід до відстеження точки максимальної потужності був застосований до вітрової системи, що приводить у дію синхронний генератор з постійними магнітами потужністю 5 кВт у режимі змінної швидкості за допомогою моделювання. Практична цінність. Для підтвердження результатів моделювання було виконано практичну реалізацію на випробувальному стенді потужністю 5 кВт, що складається з плати контролера dSPACEds1104, синхронного генератора з постійними магнітами та електроприводів з двигунами постійного струму. Порівняльні експериментальні результати при різній швидкості вітру підтвердили значні поліпшення продуктивності з максимального вироблення енергії вітру і загального відгуку системи при використанні запропонованого методу управління в порівнянні з традиційним пропорційно-інтегральним контролером спостереження за точкою максимальної потужності. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” 2022-05-30 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/252655 10.20998/2074-272X.2022.3.08 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2022); 51-62 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2022); 51-62 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2022); 51-62 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/252655/254575 Copyright (c) 2022 B. Babes, N. Hamouda, S. Kahla, H. Amar, S.S.M. Ghoneim http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |