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Theses Year : 2022

Different Control Strategies for PMSG Connected Wind Turbine System

Différentes stratégies de contrôle pour le système d’éolienne connecté PMSG

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Abstract

Renewable energy is considered as a viable alternative to conventional fossil fuel generators globally. This is a direct reaction to the problem of diminishing fossil fuel supplies and its impact on environmental pollution. One of the appealing and promising renewable energy sources is wind energy. This renewable energy source offers an excellent substitute for the generation of traditional electricity. Wind turbines based on permanentmagnet synchronous generator (PMSG) are best suited for standalone applications due to their reliability and their high efficiency. Comparisons of various wind generator systems are required in order to guarantee that the most appropriate generator that can be utilized in our wind turbine system is PMSG. Wind energy has continued to play a significant role and can be regarded as the most deployed renewable energy source, however the efficiency level and cost effectiveness of a wind turbine (WT) system with regards to wind application is very much dependent on its control. This research work proposes some efficient control methods associated with wind energy control. It is focused more on the readjustment of some available control approaches as the improvement of NSSFC (nonlinear static state feedback controller) and NDSFC (nonlinear dynamic state feedback controller) to increase the controller performance for such a system. In sequence with that, this work moves forward to another controller(NPIC) which has been added to this system by presenting a sensor-less control technique of direct driven PMSG wind turbine, in order to study the system from the electrical point of view after considering the mechanical part utilized by the two controllers (NSSFC and NDSFC). This approach uses observer which is calledMRAS observer for generating rotational speed estimation. Afterwards, PI Controller is studied in this work by integrating genetic algorithm that has significant impact on the efficiency and execution of wind turbine applications and their whole system. Model Predictive Control (MPC) is the last controller that has been explored with its simulation results for the system. All of these controllers are using PMSG, discussed under different operating ranges of wind speed. Several experimental tests were applied to wide variety of configurations such as the open loop, closed loop, cascaded (outer loop control-based PI controller, inner loop control-based PI controller) and the control law based on model free controller in order to validate the simulation results produced. This research aims to serve as a detailed reference for future studies on the control of wind turbine systems.
Les énergies renouvelables sont considérées comme une alternative viable aux générateurs de combustibles fossiles conventionnels globalement. Il s’agit d’une solution fiable au problème de diminution de l’approvisionnement en combustibles fossiles et de son impact sur l’environnement. L’énergie éolienne est l’une des sources d’énergie renouvelables les plus attrayantes et prometteuses. Celle-ci offre un excellent substitut à la production d’énergie électrique traditionnelle. Les éoliennes basées sur un générateur synchrone à aimant permanent (PMSG) sont les mieux adaptées aux applications autonomes en raison de leur fiabilité et de leur haute efficacité. L’énergie éolienne a continué à jouer un rôle important et peut être considérée comme la source d’énergie renouvelable la plus déployée. Cependant, le niveau d’efficacité et la rentabilité d’un système d’éolienne, en ce qui concerne l’application du vent, dépend énormément de son contrôle. Ce travail de recherche propose quelques méthodes de contrôle efficaces associées au contrôle de l’énergie éolienne. Il porte principalement sur le réajustement de certaines approches de contrôle disponibles, comme l’amélioration du NSSFC (contrôleur de retour d’état statique non linéaire) et du NDSFC (contrôleur de retour d’état dynamique non linéaire), afin d’augmenter les performances du contrôleur pour un tel système. En parallèle, ce travail traite le contrôleur NPIC qui a été ajouté au système en présentant une technique de contrôle sans capteur d’une éolienne PMSG à entraînement direct, afin d’étudier le système d’une dimension électrique après avoir considéré la partie mécanique utilisée par les deux contrôleurs (NSSFC) et (NDSFC). Cette approche utilise un observateur, appelé MRAS, pour générer une estimation de la vitesse de rotation. Ensuite, le contrôleur PI est étudié dans ce travail en intégrant un algorithme génétique qui a un impact significatif sur l’efficacité des applications éoliennes et de leur système entier. Le contrôleur prédictif de modèle (MPC) est le dernier contrôleur qui a été exploré avec ses résultats de simulation pour le système. Tous ces contrôleurs utilisent PMSG, discutés sous différentes modes opératoires de la vitesse du vent. Plusieurs tests expérimentaux ont été appliqués à une grande variété de configurations telles que la boucle ouverte, la boucle fermée, en cascade (contrôleur PI basé sur le contrôle de la boucle externe, contrôleur PI basé sur le contrôle de la boucle interne) et la loi de contrôle basée sur le contrôleur sansmodèle, afin de valider les résultats de simulation obtenus. Cette thèse de recherche servira comme référence pour les études futures sur le contrôle des systèmes d’éoliennes.
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tel-03938980 , version 1 (14-01-2023)

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  • HAL Id : tel-03938980 , version 1

Cite

Ahmed Elgharib. Different Control Strategies for PMSG Connected Wind Turbine System. Computer Science [cs]. Aix-Marseile Université, 2022. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03938980⟩
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