EXTRACTION DU VENT À PUISSANCE MAXIMALE AVEC APPROCHE DE CONTRÔLE DE LINÉARISATION PAR RÉTROACTION
Mots-clés :
Contrôle de la linéarité du feedback, Systèmes de conversion d'énergie éolienne, Éolienne, MATLAB, SimulationRésumé
Généralement, les génératrices synchrones modèle à aimant permanent (PMSG) sont souvent utilisées dans les applications de systèmes de conversion d'énergie éolienne (faible à moyenne puissance). Le contrôle PMSG utilisé dans les applications de mentorat et de machine à induction présente de nombreuses similitudes. Peut être contrôlé dans des boucles vitesse-couple imbriquées de la machine synchrone via une application spécifique au convertisseur d'électronique de puissance. En raison des systèmes de non-linéarité des systèmes de conversion d'énergie éolienne (WECS), le contrôle de linéarisation par rétroaction FLC peut être utilisé pour trouver la solution optimale dans le présent document. Pour adapter cette approche dans WECS a été appliquée aux systèmes de conversion d'énergie basés sur des générateurs synchrones au réseau.
Références
(1) A. Tahri, S.Hassaine, S. Moreau, Experimental verification of a robust maximum power point tracking control for variable speed wind turout mechanical sensor, Rev. Roum. Sci. Techn.– Électrotechn. et Énerg. 64, 4, pp. 323–330, Bucarest (2019).
(2) D. Saheb Koussa, Y. Bouchahma, M. Koussa, S. Bellarbi, A. Boufertella, Simulation of a wind generator coupled to a diesel generator, International Renewable Energy Congress (IREC), 1-6 (2016).
(3) M. Szupulski, G. Iwanski, Synchronization of state-feedback-controlled doubly fed induction generator with the grid, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences 66, 5 (2018).
(4) E. Touti, H. Kraim, R. Pusca, Modeling of an isolated induction generator considering saturation effect, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences Vol. 67, No. 4, 2018.
(5) S. Bellarbi, D. Saheb Koussa, Fuzzy robust control of double-fed asynchronous generator with parameter uncertainties", Rev. Roum. Sci. Techn. –Électrotechn. et Énerg., 61, 4, p. 367 –371 Bucarest (2016).
(6) S. Bellarbi, D.S. Koussa, A. Djoudi, Sliding mode control for PMSG-based wind power system, Journal of Physics: Conf. Series 1081 (2018) 012012.
(7) Y. Errami, M. Ouassaid, M, Sliding mode control scheme of variable speed wind energy conversion system based on the PMSG for utility network connection,” in Advances and Applications in Sliding Mode Control systems, ser. Studies in Computational Intelligence. Springer International Publishing, 576, pp. 167–200 (2015).
(8) A. Asri, Y. Mehoub, S. Hassaine, P. Olivier, An adaptive fuzzy proportional integral method for maximum power point tracking control of permanent magnet synchronous generator wind energy conversion system, Rev. Roum. Sci. Techn. –Électrotechn. et Énerg., 63, 3, p. 320 –325, Bucarest (2018).
(9) A. Tahri, S.Hassaine, S. Moreau, A hybrid active fault-tolerant control scheme for wind energy conversion system based on permanent magnet synchronous generator, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences, 67, 3 (2018).
(10) O. Turksoy, S. Ayasun, Y. Hames, Computation of robust PI-based pitch controller parameters for large wind turbines, Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, 43, 1 (2020).
(11) T. Kaczorek, Global stability of positive standard and fractional nonlinear feedback system, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences, 68, 2 (2020).
(12) Z. Lahlou, Y. Berrada, I. Boumhidi, Nonlinear feedback control for a complete wind energy conversion system, International Review of Automatic Control, 12, (3 (2019).
(13) S. Bellarbi, Analysis and design of wind energy system based on nonlinear speed controller, Journal of Renewable Energies 22, 2, pp. 295–302 (2019).
(14 S. Bellarbi, Optimal estimation and tracking control for a variable-speed wind turbine with PMSG", Journal of modern power systems and clean energy, 8, 1 (2020).
(15) A. Accetta, F. Alonge, M. Cirrincione, Robust control for high performance induction motor drives based on partial state-feedback linearization, IEEE Transactions on Industry Applications, 55, 1 (2019).
(16) X. Sun, Z. Jin, Y. Cai, Grey wolf optimization algorithm based state feedback control for a bearingless permanent magnet synchronous machine, IEEE Transactions on Power Electronics, 35, 12 (2020).
(17) T. Menara, G. Baggio, D. Bassett, conditions for feedback linearization of network systems", IEEE Control Systems Letters, 4, 3 (2020).
(18) Z. Xiaojian, L. Mingyong, L. Yang, Impact angle control over composite guidance law based on feedback linearization and finite time control, Journal of Systems Engineering and Electronics, 29, 5, pp.1036– 1045 (2018).
