NEURAL NETWORK BASED MAXIMUM POWER POINT TRACKING AND CONTROL OF PMSG WIND SYSTEM
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
الأسم : ملا محمد عتيق الرحمن عنوان الرسالة: تتبع النقطة العظمى للطاقة الكهربائية المبنية على الشبكات العصبية والتحكم بأنظمة طاقة الرياح المعتمدة على المولد المتزامن ذو المغناطيس الدائم الدرجة العلمية: الماجستير في العلوم التخصص الرئيسي: الهندسة الكهربائية التاريخ : سبتمبر، 4102 تم التحقق من خوارزمية تتبع النقطة العظمى للطاقة الكهربائية (MPPT) المبنية على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) ، ومن ثم تم مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها بالأنظمة العصبية الضبابية القابلة للتكيف ( ANFIS .) متحكمات (MPPT) المبنية على (ANN) و ) (ANFIS لها القدرة على تقدير سرعة الرياح وتتبع النقطة العظمى للطاقة الكهربائية (MPP) والسرعة المثلى للعضو الدوار بواقع خطأ ضئيل جدا بالمقارنة مع أنظمة ( MPPT ( التقليدية. وعلاوة على ذلك، هذه الأساليب تظهر أداء متميزا في تغير الرياح السريع، تتبع (MPP) بشكل دقيق واخماد التذبذبات غير المرغوب فيها حول نقطة الطاقة العظمى. الخوارزمية مبنية على شبكتين عصبيتين متواليتين، واحدة لتقدير سرعة الرياح والأخرى لتتبع النقطة العظمى للطاقة الكهربائية MPP) (. الخوارزمية لا تتطلب أية حساس ميكانيكي لقياس سرعة الرياح. المحاكاة الزمنية غير الخطية تم تنفيذها للتحقق من فعالية المتحكمات المقترحة بالنسبة لسرعة الرياح و نقطة الطاقة العظمى MPP عند ظروف تشغيلية متنوعة. xviii النتائج التي تم الحصول عليها تظهر أن متحكمات تتبع النقطة العظمى للطاقة الكهربائية (MPPT) المبنية على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والأنظمة العصبية الضبابية القابلة للتكيف (ANFIS) لها أداء أفضل من الناحية الديناميكية والحالة المستقرة بالمقارنة مع الطرق التقليدية وأن النتائج التي تم الحصول عليها تظهر أيضا أن المتحكمات المبنية على (ANFIS) أفضل من المتحكمات المبنية على (ANN) . كان المعيار في تقييم أداء متحكمات MPPT هو الدقة في تقدير سرعة الرياح وتتبع الطاقة العظمى الكهربائية. تم التحقق من أداء متحكم MPPT المبني على ANFIS باستخدام برنامج المحاكاة الماتلاب للشبكات المتصلة مع أنظمة الرياح المعتمدة على المولد المتزامن ذو المغناطيس الدائم (PMSG) الممثلة من خلال الموديل الديناميكي التفصيلي للمولد، التوربين، قطار نقل الحركة، المحولات. نتائج المحاكاة تظهر أن نظام التوربين الهوائي يستطيع تزويد الشبكة بالطاقة الكهربائية محافظا على القيمة المثلى لمعامل الطاقة (Cp) خلال التغيرات السريعة لسرعة الرياح.