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负荷频率控制的混合风柴油系统使用模糊逻辑控制

年代Siddik1,热带雨林Vinayagam2,R Gopinath3
  1. Asst.教授,Sri Muthukumaran理工学院,印度泰米尔纳德邦,
  2. Asst.教授,Sri Muthukumaran理工学院,印度泰米尔纳德邦,
  3. P.G.学者,斯里兰卡Muthukumaran理工学院,印度泰米尔纳德邦,
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文摘

电力系统负荷频率控制(利物浦)正在发生很多变化,由于快速增长的需求和由于各种可再生能源发电集成到现有的系统。这项工作提出了一个利物浦计划基于模糊逻辑控制的混合wind-diesel电力系统。因此这个利物浦的目标是最小化系统频率偏差和领带线路功率的变化。风力发电被强加了额外的高度间歇性电源不平衡和频率偏差问题的混合动力系统。严重一直小心隔离条件下研究这样一个系统的特点。的基础上,研究了基于方法的利物浦计划孤立混合风力柴油发电系统的开发和性能的方案,使用MATLAB / SIMULINK验证



关键字

模糊逻辑、混合动力系统、负荷频率控制,可再生能源发电,风能

介绍

随着越来越多的压力被环境保护和温室效应产生迫切需要利用丰富的自然能源减少温室气体精疲力竭的化石燃料发电厂。因此一个工程师的最大的挑战是开发新技术利用清洁能源的能源。尽管风能带来这样的品质但风作为电力生产的源头在本质上是高度间歇性由于从风力产生的力量是不可预测的和不可靠的。
与柴油混合风力发电一代被建议在[1]和[2]来处理风的不可预测性。混合风柴油系统很可靠,因为柴油作为缓冲来照顾风速的变化,始终保持平均功率等于设置点。除了风的不稳定特性,这样的可再生能源输出功率的波动可能会导致一个严重的问题的频率和电网电压波动,尤其是在孤立的情况下微型智能电网",这是一个小电源网络组成的一些可再生能源和负载。在最坏的情况下,系统可能会失去稳定如果系统频率无法维持在可接受的范围[3]。
由于增加规模改变结构,传统利物浦新兴可再生能源和新的不确定性设计通常不适合大规模电力系统非线性和不确定参数[4]。为了克服这些困难,需要开发一个智能利物浦计划。最近的进步在人工神经网络、模糊逻辑控制、基于知识的专家系统和自然启发算法开发解决方案的问题是采取新的维度。
由于简单、健壮性和可靠性的模糊逻辑现在一天用于几乎所有的科学技术领域,包括解决广泛的控制问题在电力系统控制和操作。模糊逻辑的主要优势是,与传统控制理论,本质上是基于线性化数学模型的控制系统,模糊控制方法试图建立控制器直接测量的基础上,长期的经验和领域专家的知识/运营商。
模糊逻辑已经被用于解决加载频率的问题,已经记录好。但是所有的作品只考虑常规报告系统。所以本文地址一种新的基于模糊逻辑的负荷频率控制技术混合风柴油系统。

模型解释

一个孤立的混合风的基本配置柴油发电系统是图1所示的PPC(可编程的音调控制)是安装在风侧州长时安装在柴油方面。额外的随机风能源供应,假定负载突然变化被放置在这个系统。这导致一个严重的问题等大型系统中频率偏移功率变化和频率偏差严重影响了系统的稳定性。机器设备的使用寿命在负载端受到如此大的频率偏差会减少。数学建模,在这项研究中使用的传递函数框图是图2所示。PPC是一阶超前滞后控制器与单个输入反馈频率偏移的风。球场混合柴油发电提出了可编程控制器(PPC)风侧可以将成本减少频率偏差的有效设备。
图2中的状态方程的线性化模型可以表示如下[4]
图像(1)
图像(2)
图像(3)

模糊逻辑控制

模糊逻辑是一种方法来计算基于真理的“度”,而不是通常的“真假”(1或0)现代计算机是基于布尔逻辑。模糊逻辑的概念最初是由加州大学伯克利分校的Lotfi德博士在1960年代。
模糊逻辑控制器包含四个部分即fuzzifier、推理机制、规则库和defuzzifier如无花果所示
一般的设计基于模糊逻辑控制器有四个步骤如下
步骤1)定义的输入和输出变量的范围
步骤2)模糊化的输入和输出的值为模糊集
步骤3)定义一个推理机制和形成规则库
步骤4)Defuzzifying输出模糊集成脆值
在利物浦的情况下为目的的模糊控制器的设计ACE (e)和它的导数(de)作为两个输入即使用它们,如果部分的形成规则库,它的输出给出了一部分。在这种情况下,如上面说的两个输入信号ACE (e)和它的导数鲦鱼(de)转换为模糊数第一fuzzifier使用五个隶属度函数。隶属函数被定义为积极的大(PB),积极的小(PS),零(ZZ) -小(NS),负大(NB)、小(S),中等(M),大(B),大(VB)非常大(VVB)。最后合成模糊子集代表控制器输出转换为脆值。
从表1我们可以推断规则可以表示的IF - then语句如下“如果NS,神情鲦鱼PB然后输出是VB”

测试系统

调查的有效性提出了控制风的柴油混合动力系统的仿真软件模型已经被开发出来,如无花果所示。为了证明该控制器的优越性就是两种情况都纳入考虑
一。在负载阶跃变化
b .变量输入。
图4显示了变量风输入应用使用仿真软件信号构建器。图5和图6显示了测试系统与现有的沥青分别提出控制和模糊逻辑控制器

结果

风柴油混合动力系统的操作步骤负载变化与PPC和方法进行了比较。使用MATLAB / SIMULINK仿真环境设计、测试和验证两个利物浦方案的有效性。图7和8显示了频率响应的混合风柴油系统步骤负载变化。从图7中可以看出,系统的频率偏差已经减少到零。比较频率响应结果与PPC很明显方法高度提高了混合风柴油系统的频率响应。类似图9和图10显示了一个变量系统的频率响应风速再次输入和可以验证该方法的优越性。

结论

本文基于模糊逻辑的混合风频率控制器柴油机提出了改善混合风柴油系统的频率响应。模拟结果表明,该控制策略,提出了承诺消除系统中的频率偏差时负载变化

表乍一看

表的图标
表1

数据乍一看

图 图 图 图 图
图1 图2 图3 图4 图5
图 图 图 图 图
图6 图7 图8 图9 图10

引用








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