Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm
Introduction. Nowadays, the most widely used wind energy conversion system in wind farms is based on a doubly fed induction generator (DFIG); it has a large speed range and can function in multiple modes. Problem. Harmonic distortion in wind energy conversion system can degrade output waveform quali...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/337946 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Репозитарії
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1864036366962130944 |
|---|---|
| author | Abdelgoui, R. F. Taleb, R. |
| author_facet | Abdelgoui, R. F. Taleb, R. |
| author_sort | Abdelgoui, R. F. |
| baseUrl_str | http://eie.khpi.edu.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-01T21:05:27Z |
| description | Introduction. Nowadays, the most widely used wind energy conversion system in wind farms is based on a doubly fed induction generator (DFIG); it has a large speed range and can function in multiple modes. Problem. Harmonic distortion in wind energy conversion system can degrade output waveform quality, reduce power conversion efficiency. Goal. This study investigates the dynamic performance of a wind energy conversion system comprising a grid-connected load, a 13-level hybrid multilevel converter and a doubly fed induction generator (DFIG), using a PI controller. The study aims to evaluate the dynamic performance and power quality of wind energy conversion systems, and to develop a novel hybrid metaheuristic method combining differential evolution (DE) and grey wolf optimization (GWO)-based selective harmonic elimination pulse-width modulation (SHEPWM) control strategies. This method reduces total harmonic distortion (THD) and ensures compliance with IEEE 519 standards, while increasing the power transferred to the grid. Methodology. The system, which includes a grid-connected load, a 13-level converter, and a DFIG, is modeled and simulated in MATLAB/Simulink under steady-state wind conditions. Vector control via stator flow orientation was used to modify the energy quality provided by the DFIG, making the system comparable to the DC machine. Our approach was to use a PI controller in order to directly control the active and reactive DFIG power through multi-level converter then a hybrid metaheuristic algorithm combining DE and GWO is implemented to solve the SHEPWM nonlinear transcendental equations. The proposed algorithm is evaluated based on its ability to suppress lower-order harmonics and improve THD performance, these converters increase the power transmitted to the power grid by reducing harmonic content of the output voltages. Results. By using the DE-GWO hybrid method and a PI controller, lower-order harmonics were effectively removed and THD was reduced to meet IEEE 519 standards. Simulations showed an improvement in output wave quality and better energy conversion efficiency compared to conventional optimization methods. Scientific novelty of the proposed work lies in the fact that the study introduces a novel DE-GWO hybrid optimization method for PWM (SHEPWM) in 13-level hybrid multilevel converter applied to wind energy systems. Practical value. The novel method demonstrates that constant high performance in wind energy systems may be achieved by combining intelligent optimization algorithms with complex multilevel converter designs This means it can be effectively integrated into contemporary wind farms where meeting grid standards, adjusting to varying sizes, and ensuring long-term reliability are crucial. References 26, table 1, figures 19. |
| doi_str_mv | 10.20998/2074-272X.2026.3.05 |
| first_indexed | 2026-05-02T01:00:07Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-337946 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-05-02T01:00:07Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3379462026-05-01T21:05:27Z Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm Abdelgoui, R. F. Taleb, R. асинхронний генератор з подвійним живленням вітроенергетика диференціальна еволюція якість електроенергії коефіцієнт гармонічних спотворень doubly fed induction generator wind power differential evolution power quality total harmonic distortion Introduction. Nowadays, the most widely used wind energy conversion system in wind farms is based on a doubly fed induction generator (DFIG); it has a large speed range and can function in multiple modes. Problem. Harmonic distortion in wind energy conversion system can degrade output waveform quality, reduce power conversion efficiency. Goal. This study investigates the dynamic performance of a wind energy conversion system comprising a grid-connected load, a 13-level hybrid multilevel converter and a doubly fed induction generator (DFIG), using a PI controller. The study aims to evaluate the dynamic performance and power quality of wind energy conversion systems, and to develop a novel hybrid metaheuristic method combining differential evolution (DE) and grey wolf optimization (GWO)-based selective harmonic elimination pulse-width modulation (SHEPWM) control strategies. This method reduces total harmonic distortion (THD) and ensures compliance with IEEE 519 standards, while increasing the power transferred to the grid. Methodology. The system, which includes a grid-connected load, a 13-level converter, and a DFIG, is modeled and simulated in MATLAB/Simulink under steady-state wind conditions. Vector control via stator flow orientation was used to modify the energy quality provided by the DFIG, making the system comparable to the DC machine. Our approach was to use a PI controller in order to directly control the active and reactive DFIG power through multi-level converter then a hybrid metaheuristic algorithm combining DE and GWO is implemented to solve the SHEPWM nonlinear transcendental equations. The proposed algorithm is evaluated based on its ability to suppress lower-order harmonics and improve THD performance, these converters increase the power transmitted to the power grid by reducing harmonic content of the output voltages. Results. By using the DE-GWO hybrid method and a PI controller, lower-order harmonics were effectively removed and THD was reduced to meet IEEE 519 standards. Simulations showed an improvement in output wave quality and better energy conversion efficiency compared to conventional optimization methods. Scientific novelty of the proposed work lies in the fact that the study introduces a novel DE-GWO hybrid optimization method for PWM (SHEPWM) in 13-level hybrid multilevel converter applied to wind energy systems. Practical value. The novel method demonstrates that constant high performance in wind energy systems may be achieved by combining intelligent optimization algorithms with complex multilevel converter designs This means it can be effectively integrated into contemporary wind farms where meeting grid standards, adjusting to varying sizes, and ensuring long-term reliability are crucial. References 26, table 1, figures 19. Вступ. На сьогодні найбільш поширеною системою перетворення енергії вітру у вітрових електростанціях є система на основі асинхронного генератора з подвійним живленням (DFIG); вона характеризується широким діапазоном швидкостей і здатністю працювати в різних режимах. Проблема. Гармонічні спотворення в системах перетворення вітрової енергії можуть погіршувати якість вихідної напруги та знижувати ефективність перетворення енергії. Мета. У роботі розглядається динамічна поведінка системи перетворення вітрової енергії, що включає навантаження, підключене до мережі, 13-рівневий гібридний багаторівневий перетворювач та асинхронний генератор з подвійним живленням (DFIG), із застосуванням ПІ-регулятора. Метою роботи є оцінка динамічних характеристик і якості електроенергії, а також розроблення нового гібридного метаевристичного методу, що поєднує диференціальну еволюцію (DE) та оптимізацію сірого вовка (GWO) для керування за методом селективного усунення гармонік із широтно-імпульсною модуляцією (SHEPWM). Запропонований метод забезпечує зменшення коефіцієнта гармонічних спотворень (THD), відповідність стандарту IEEE 519 та підвищення потужності, що передається до мережі. Методика. Система, що включає навантаження, підключене до мережі, 13-рівневий перетворювач і DFIG, змодельована та досліджена в середовищі MATLAB/Simulink за усталених умов вітру. Для покращення якості електроенергії використано векторне керування з орієнтацією за потоком статора, що забезпечує характеристики, подібні до машин постійного струму. Активна та реактивна потужності DFIG безпосередньо регулюються за допомогою ПІ-регулятора через багаторівневий перетворювач. Для розв’язання нелінійних трансцендентних рівнянь SHEPWM застосовано гібридний метаевристичний алгоритм, що поєднує DE та GWO. Ефективність алгоритму оцінюється за здатністю пригнічувати гармоніки нижчих порядків та зменшувати THD. Використання багаторівневих перетворювачів сприяє збільшенню переданої до мережі потужності за рахунок зниження гармонічних спотворень вихідної напруги. Результати. Застосування гібридного методу DE-GWO у поєднанні з ПІ-регулятором забезпечило ефективне придушення гармонік нижчих порядків і зниження THD до рівня, що відповідає вимогам стандарту IEEE 519. Результати моделювання показали покращення якості вихідної напруги та підвищення ефективності перетворення енергії порівняно з традиційними методами оптимізації. Наукова новизна полягає у розробленні нового гібридного методу оптимізації DE-GWO для широтно-імпульсної модуляції типу SHEPWM у 13-рівневому гібридному багаторівневому перетворювачі, застосованому в системах вітроенергетики. Практична значимість. Запропонований метод демонструє можливість досягнення стабільно високих показників роботи систем вітроенергетики шляхом поєднання інтелектуальних алгоритмів оптимізації зі складними багаторівневими перетворювачами. Це забезпечує ефективну інтеграцію в сучасні вітрові електростанції, де критично важливими є відповідність мережевим стандартам, адаптивність до змін умов роботи та довготривала надійність. Бібл. 26, табл. 1, рис. 19. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-05-02 Article Article application/pdf https://eie.khpi.edu.ua/article/view/337946 10.20998/2074-272X.2026.3.05 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2026); 34-41 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2026); 34-41 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2026); 34-41 2309-3404 2074-272X en https://eie.khpi.edu.ua/article/view/337946/344132 Copyright (c) 2026 R. F. Abdelgoui, R. Taleb http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | doubly fed induction generator wind power differential evolution power quality total harmonic distortion Abdelgoui, R. F. Taleb, R. Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title | Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title_alt | Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title_full | Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title_fullStr | Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title_full_unstemmed | Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title_short | Enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using PI-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| title_sort | enhanced power quality in grid-connected wind energy systems using pi-controlled with doubly fed induction generator optimized by hybrid differential evolution and grey wolf algorithm |
| topic | doubly fed induction generator wind power differential evolution power quality total harmonic distortion |
| topic_facet | асинхронний генератор з подвійним живленням вітроенергетика диференціальна еволюція якість електроенергії коефіцієнт гармонічних спотворень doubly fed induction generator wind power differential evolution power quality total harmonic distortion |
| url | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/337946 |
| work_keys_str_mv | AT abdelgouirf enhancedpowerqualityingridconnectedwindenergysystemsusingpicontrolledwithdoublyfedinductiongeneratoroptimizedbyhybriddifferentialevolutionandgreywolfalgorithm AT talebr enhancedpowerqualityingridconnectedwindenergysystemsusingpicontrolledwithdoublyfedinductiongeneratoroptimizedbyhybriddifferentialevolutionandgreywolfalgorithm |