دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 56182
ترجمه فارسی عنوان مقاله

طراحی کنترل هماهنگ توربین بادی بر اساس ژنراتور القایی دو سو تغذیه متصل به شبکه با استفاده از روش شناسی سطح پاسخ و NSGA II

عنوان انگلیسی
Coordinated controller design of grid connected DFIG based wind turbine using response surface methodology and NSGA II
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
56182 2014 11 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Sustainable Energy Technologies and Assessments, Volume 8, December 2014, Pages 120–130

ترجمه کلمات کلیدی
ژنراتور القایی دوسو تغذیه ؛ روش شناسی سطح پاسخ؛ الگوریتم ژنتیک II با مرتب سازی غیر تحت سلطه ؛ ردیابی نقطه توان ماکزیمم
کلمات کلیدی انگلیسی
Doubly fed induction generator; Response surface methodology; Nondominated sorting genetic algorithm II; Maximum power point tracking (MPPT)
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  طراحی کنترل هماهنگ توربین بادی بر اساس ژنراتور القایی دو سو تغذیه متصل به شبکه با استفاده از روش شناسی سطح پاسخ و NSGA II

چکیده انگلیسی

This paper presents a novel design procedure for the coordinated tuning of rotor side converter (RSC) and grid side converter (GSC) controllers of doubly fed induction generator (DFIG) wind turbine system. The RSC and GSC controller parameters are determined by simultaneously optimizing the controller performance indices. The performance indices considered are maximum peak overshoot (MPOSω), settling time (Tssω) of the generator speed and the maximum peak overshoot (MPOSVdc), maximum peak undershoot (MPUSVdc) and settling time (TssVdc) of DC link voltage. The coordinated controller design is carried out in two steps. First step is to arrive at the analytical expression that relates the performance indices and the controller parameters. This is achieved using response surface methodology (RSM) thereby saving significant computational time. In the second step the determination of controller parameters is posed as a constrained multiobjective optimization problem. The constrained multiobjective optimization problem is solved using NSGAII (nondominated sorting genetic algorithm II). The proposed methodology is tested on a sample system with DFIG based WECS. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.