Нелинейная система управления ветроэнергетической установкой с ‎асинхронной машиной двойного питания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат наук Алмакки Али Надхим Джбарах

• Алмакки Али Надхим Джбарах
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Алмакки Али Надхим Джбарах

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ ветроэнергетической установки с асинхронной машиной двойного питания как объекта исследования

1.1. Общая структура ветроэнергетических установок

1.2. Управление ветроэнергетическими установками

1.3. Обоснование необходимости разработки методов управления ветроэнергетической установки с асинхронной машиной двойного питания

Выводы по первой главе

Глава 2. Методы управления ветроэнергетической установкой с асинхронной машиной двойного питания

2.1. Модель ветроэнергетической установоки с асинхронной машиной двойного питания

2.2. ВТС-БУМ-метод управления ветроэнергетических установок на базе АМДП

2.3. Метод управления DTC-SVM на основе управления скользящим режимом вто рого порядка для АМДП

2.4. Метод управления DTC-SVM на основе регуляторов скользящего режима

высшего порядка с дробным порядком АМДП

Выводы по второй главе

Глава 3. Моделирование ветроэнергетической установки на основе АМДП с нелинейной системой управления

3.1. Имитационной моделирование АМДП

3.2. Имитационное моделирование ветроэнергетической установки на базе АМДП с DTC-SVM-методом управления

3.3. Имитационное моделирование ветроэнергетической установки на базе АМДП с методом управления DTC-SVM на основе управления скользящим режимом второго порядка

3.4. Имитационное моделирование ветроэнергетической установки на базе АМДП с методом управления DTC-SVM на основе регуляторов скользящего режима

высшего порядка с дробным порядком

Выводы по третьей главе

Глава 4. Проверка работоспособности предложенных методов управления ветроэнергетической установкой с асинхронной машиной двойного питания

4.1. Имитационная модель ветроэнергетической установки с асинхронной

машиной двойного питания с нелинейной системой управления

4.2. Экспериментальные результаты моделирования ветроэнергетической установки с асинхронной машиной двойного питания с нелинейными системами

управления DTC-FOSTA и DTC-FOSOCSM

Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Нелинейная система управления ветроэнергетической установкой с ‎асинхронной машиной двойного питания»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Ветроэнергетическая установка — это устройство, преобразующее кинетическую энергию ветра сперва во вращательную механическую энергию ветроколеса, а затем в электрическую. На сегодняшний день производство электроэнергии из ветра стало привлекательным решением для современной промышленности. Энергия ветра является недорогой и возобновляемой энергией. Кроме того, использование энергии ветра не приводит к образованию углекислого газа, вредного для окружающей среды и здоровья человека.

В последние годы наблюдается большой спрос на использование возобновляемых источников энергии, особенно энергии ветра из-за ее преимуществ по сравнению с другими возобновляемыми источниками. Преимущества энергии ветра - бесконечная энергия, недорогая и простая в использовании в отличие от нефтяной энергии, а также низкая стоимость производства электроэнергии.

Большая часть установленных сегодня ветряных турбин оснащена асинхронными машинами с двойным питанием и синхронными машинами с постоянными магнитами. Методы управления этими машинами и их возможные способы подключения к электрическим сетям позволяют преобразовывать наибольшее количество ветровой энергии в самом широком диапазоне изменения скорости ветра, что дает в итоге повышение рентабельности ветроустановок.

Важное место в ветроэнергетике занимают асинхронные генераторы благодаря дешевизне и высокой надежности.Большая часть установленных сегодня ветроэнергетических установок оснащена асинхронными машинами с двойным питанием (АМДП) и синхронными машинами с постоянными магнитами (СМПМ). Методы управления этими машинами и их возможные способы подключения к электрическим сетям позволяют преобразовывать наибольшее количество ветровой энергии в самом широком диапазоне изменения скорости ветра, что дает в итоге повышение рентабельности ветроустановок. Поэтому для АМДП были предложены различные методы

управления. Среди наиболее известных и наиболее широко используемых методов в области управления генераторами является управление прямым потоком АМДП. Метод управление прямым потоком (ЭТС) предлагает множество преимуществ: простота вычислений, быстрый динамический отклик, надежность алгоритма, простота реализации и устойчивость к различным воздействиям.

Объектом исследования являются ветроэнергетические установки на основе АМДП.

Предметом исследования является стабильность и качество вырабатываемой электроэнергии с учетом изменения параметров генератора и применения различных систем управления.

Целью диссертационной работы является разработка новой нелинейной системы прямого управления ВЭУ с АМДП на основе пространственно-векторной модуляции (SVM), с объединением и использованием различных методов управления (алгоритм супер-скручивания, модифицированный алгоритм супер-скручивания, регулятор непрерывного режима скольжения второго порядка, регулятор непрерывного режима скольжения второго порядка). Применение указанных методов управления для минимизации пульсации потока ротора и электромагнитного крутящего момента позволит повысить стабильность и качество вырабатываемой электроэнергии.

Научная задача диссертации заключается в разработке нового метода управления ВЭУ с АМДП путем объединения преимуществ различных методов, обеспечивающих улучшение характеристик прямого регулирования крутящего момента и, следовательно, увеличение срока службы генератора и системы в целом.

Задачи исследования.

1. Анализ ветроэнергетической установки с асинхронной машиной двойного питания как объекта исследования.

2. Разработка DTC-SVM-метода управления ветроэнергетических установок на базе АМДП

3. Разработка метода управления DTC-SVM на основе управления скользящим режимом второго порядка для АМДП

4. Разработка метода управления DTC-SVM на основе регуляторов скользящего режима высшего порядка с дробным порядком АМДП

5. Имитационное моделирование ветроэнергетической установки на основе АМДП с нелинейными системами управления

6. Проверка работоспособности предложенных методов управления ветроэнергетической установкой с асинхронной машиной двойного питания.

Методы исследования основаны на использовании теории управления скользящим режимом систем с переменной структурой, теории прямого управления крутящим моментом, теории управления, электрических машин, методов синтеза нелинейных систем управления, методов численного моделирования. Проверка эффективности теоретических результатов, полученных в ходе работы, проводилась посредством численного моделирования в среде МАТЬАВ / SIMULINK и сравнивалась с другими результатами моделирования и экспериментов.

Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечивается использованием известных методик теории автоматического управления, а также использованием адекватного математического аппарата; обеспечивается использованием общепринятых математических моделей и законов электротехники, теории электрических машин, численных методов решения дифференциальных уравнений; соответствует численным и экспериментальным данным и результатам исследований других авторов, представленным в научных публикациях; подтверждены результатами имитационного и компьютерного моделирования. Все предложенные методы подтверждены публикациями в рецензируемых научных журналах.

Научная новизна.

1. Разработан метод ЭТС-управления однороторных

ветроэнергетических установок на базе асинхронного генератора с двойным питанием с регуляторами скользящего режима высокого порядка (HOSMCS-

high-order sliding mode controllers), позволяющей получить синтезированную систему управления на этапе проектирования, отличающуюся учетом нелинейных свойств исследуемых процессов.

2. Разработан метод стабилизации частоты и амплитуды генерируемого тока АМДП, за счет управления процессом выработки электроэнергии, характеризующийся регулированием амплитуды, частоты переменного напряжения возбуждения, подаваемого на фазный ротор АМДП и законом адаптивного управления.

3. Разработана методика управления АМДП как часть системы ветроэнергетической установки, которая позволяет улучшить качество генерируемого переменного тока за счет использования закона DTC-управления, адаптированного к внешним возмущениям, с учетом нелинейности и многосвязности математической модели ветротурбины на основе АМДП.

Практическая ценность диссертации. Представленные результаты могут быть использованы для управления ветроэнергетическими установками с генераторами переменного тока. Разработанные методы позволяют управлять электрическими машинами при выработке электроэнергии из ветра с переменной скоростью, а также улучшать качество электроэнергии, вырабатываемой при различных условиях работы, таких как изменение параметров генератора и изменение метеорологических условий, и увеличивать срок службы генератора, что приводит к снижению затрат на разработку и обслуживание ветроэнергетической системы.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика уменьшения пульсации электромагнитного момента, тока статора и потока ротора АМДП, посредством интегрированной в однороторную ветроэнергетическую установку системы управления, отличающаяся простотой, надежностью и легкостью в реализации по сравнению с другими методами, которое позволяет использовать преимущества предложенных нелинейных регуляторов для улучшения характеристик АМДП и качества выходного напряжения.

2. Способ управления однороторной ветроэнергетической установкой на базе АМДП, который характеризуется простым и легким в реализации алгоритмом и не имеет ничего общего с параметрами системы или генератора, позволяющий производить электрическую энергию с высоким качеством при возникновении дефекта или повреждения.

3. Методика прямого управления АМДП для однороторных ветроэнергетических установок, включающей алгоритмы оценки и управления, основанные на управлении скользящим режимом высшего порядка и на регулировании режима скольжения второго порядка, позволяющий адаптироваться к изменениям параметров генератора и параметров нагрузки.

Апробация работы. Основные результаты исследований по теме диссертации докладывались на V национальной научно-практической конференции "Приборостроение и автоматизированный электропривод в топливно-энергетическом комплексе и жилищно-коммунальном хозяйстве" Казань КГЭУ, 12-13 декабря 2019 г.; XXXIV - Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях - ММТТ" Саратов 2020 г.

Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации изложены в 12 печатных работах, в том числе: 4 статьи в периодических изданиях, рекомендованных ВАК, 3 статьи индексированные в международной базе данных SCOPUS, 5 работ в материалах научно-технических и научно-практических конференций, в других научных журналах и изданиях

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 194 наименований. Основная часть диссертации изложена на 178 страницах машинописного текста, содержит 166 рисунков и 19 таблиц.

Личный вклад заключается в формулировании исследовательских задач, определении путей их решения, разработке математических моделей и моделирования в среде MATLAB, научных публикациях в соавторстве с научным руководителем, использовании нелинейных систем управления

ветроэнергетических установок на основе АМДП для повышения качества и уменьшения пульсаций электромагнитного момента, а также анализа и сравнения полученных результатов.

Глава 1. Анализ ветроэнергетической установки с асинхронной машиной двойного питания как объекта исследования

1.1. Общая структура ветроэнергетических установок

Ветроэнергетика, как экологически чистая и доступная повсеместно технология, получила широкое распространение в течение последнего десятилетия [1,2]. Исследования и разработки в области возобновляемых источников энергии за это время получили огромный импульс развития, поскольку стоимость производства обычной электроэнергии постоянно растет из-за ограниченных топливных ресурсов, а широкая общественность все больше беспокоится о воздействии на окружающую среду, вызванным тепловой и атомной генерацией [3]. Среди технических решений, обеспечивающих производство экологически чистой энергии, использование ветроэнергетических систем является одним из наиболее распространенных. Во всем мире общая установленная мощность ветрогенерации уже превысила гигаватт (ГВт), и постоянно увеличиваются и вводятся в эксплуатацию все более мощные ветроэлектростанции и ветропарки [4,5].

Ветрогенератор — это электрическая машина, которая использует кинетическую энергию ветра для преобразования и последующего производства электрического тока. Размер современных ветряных турбин колеблется от нескольких ватт до нескольких мегаватт, и, как правило, они констукция представляет собой ветряную турбину с горизонтальной осью вращения и трехлопастное втроколесо. Турбины могут передавать электрическую энергию в энергосистему через соответствующие трансформаторы, линии электропередачи и подстанции. Применение ветряных турбин дает значительные преимущества, так как в настоящее время они являются одним из наиболее экологически чистых и неисчерпаемых способов получения электроэнергии. Однако стоимость энергии ветра все еще слишком

высока, чтобы конкурировать с традиционными источниками.

Большая часть установленных сегодня ветряных турбин оснащена асинхронными машинами с двойным питанием (АМДП) и синхронными машинами с постоянными магнитами (СМПМ). Методы управления этими машинами и их возможные способы подключения к электрическим сетям позволяют преобразовывать наибольшее количество ветровой энергии в самом широком диапазоне изменения скорости ветра, что дает в итоге повышение рентабельности ветроустановок [6].

Известно много методов управления асинхронной машиной с двойным питанием (АМДП), например, полевое управление (FOC - field-oriented control) [7-9], прямое управление моментом (DTC - Direct torque control) [10-12], прямое управление мощностью (DPC - Direct power control) [13-15], управление режимом скольжения (SMC - sliding mode control) [13-20].

В работе [21] управление по напряжению статора (SVOC) использовалось для управления преобразователем со стороны ротора, а управление по напряжению (VOC) использовалось для управления преобразователем со стороны сети.

В работе [22] автор предложил сравнительное исследование между DTC-управлением, DPC-стратегией и FOC-управление для АМДП. В работе [23] автор предложил использовать методы машинного обучения для управления ВЭУ на базе АМДП. В работе [24] автор предложил исследование по разработке структуры и методов создания адаптивной системы управления, которая позволит решить проблему генерации переменного напряжения с постоянными параметрами при широком изменении скорости ветра и подключенной нагрузки. В работе [25] и [26] автор предложил управление, применяемое к АМДП, основанное на методе пространственно-векторной модуляции (SVM -space vector modulation). В работе [27] и [28] авторы предложили DTC-управление, основанное на SVM-методе для асинхронного генератора. Другой метод был предложен в работе [29] для управления АМДП на основе теоремы Ляпунова. Эта предлагаемая стратегия называется «бэкстеппинг управление» и

является надежным методом по сравнению с FOC-методом. В работе [30] авторы предложили систему управления, основанную на SMC-методе и нейронных сетях для уменьшения пульсаций крутящего момента и тока статора АМДП. Этот метод уменьшает пульсации электромагнитного момента, реактивной мощности, потока ротора и активной мощности, улучшает динамический отклик и упраление. С той же целью (улучшение качества электроэнергии), аналогичный метод управления, основанный на этот раз на нечеткой логике, был также предложен в работе [31].

В работе [32] авторы предложили метод управления скользящим режимом второго порядка для управления и регулирования активной и реактивной мощности АМДП для двухроторной ветроэнергетической системы. Авторы в работах [32-34] нацелены на стратегии векторной модуляции, основанные на современных методах (нейронные сети, нейро-нечеткая и нечеткая логика) для уменьшения пульсаций электромагнитного момента, тока статора, потока ротора АМДП в однороторной ветроэнергетической системе.

В работе [35] авторы попытались улучшить схему DTC-управления, одновременно используя SVM-метод и ПИ-регуляторы вместо гистерезисных компараторов. Полученные результаты моделирования показали эффективность используемых методов, особенно в отношении качества энергии, поставляемой ветряной турбиной на основе АМДП. Эта разработанная стратегия минимизировала пульсации электромагнитного момента и активной мощности, тока статора и магнитного потока ротора по сравнению с традиционным DTC-методом.

Другая DTC-стратегия была предложена в работе [36]. Предлагаемый метод основан на управлении непрерывным скользящим режимом второго порядка (SOCSMC - second order continuous sliding mode control), где ПИ-регулятор заменяется SOCSMC-регулятором для уменьшения пульсаций электромагнитного момента и потока ротора ветровой турбины на базе АМДП. Результаты моделирования показывают преимущество предлагаемой DTC-стратегии. В работах [37,38] авторы показали, что в схеме DTC-управления,

основанной на SVM-модуляции, появляются пульсации в электромагнитном моменте, токе статора и потоке ротора. Эти работы показывают, что улучшение производительности может быть получено с помощью нового DTC-метода, основанного на алгоритме супер-скручивания (STA - super twisting algorithm) для минимизации пульсаций электромагнитного момента, активной мощности, магнитного потока ротора и тока статора АМДП. Таким образом, два STA-контроллера для электромагнитного момента и потока ротора заменили обычные контроллеры. Численное моделирование показывает улучшенные характеристики электромагнитного момента и потока ротора АМДП.

В работе [39] автор изучил сравнение двух различных систем DTC-управления, основанных на интеллектуальных STA-стратегиях, чтобы показать их преимущества и недостатки. В статьях [40,41] авторы улучшают поведение STA-контроллеров для получения лучших результатов. Два STA-контроллера заменены двумя контроллерами, основанными на адаптивной системе нейро-нечеткой логики (ANFIS - adaptive neuro fuzzy inference system).

В работе [42] предложено управление непрерывным скользящим режимом второго порядка на основе метода нечеткой логики АМДП. Целью этой методики является разработка надежного и простого управления. Результаты моделирования ясно показывают, что предлагаемое управление уменьшает пульсации потока ротора и электромагнитного момента по сравнению с традиционной схемой DTC-управления.

На сегодняшний день в ветроэнергетических установках средней и большей мощности почти всегда используются асинхронные генераторы. Они имеют решающие преимущества при производстве электроэнергии на рынке крупных ветряных турбин. Система преобразования ветроэнергетической установки на основе АМДП состоит из однороторного ветрогенератора, двух статических преобразователей мощности, собственно АМДП, шины постоянного тока и трехфазного фильтра тока.

Общая схема исследуемой системы представлена на рис. 1.1.

Teref Qr_ref

Схема DTC управления

Ветер

Рис. 1.1. Однороторная система преобразования ВЭУ на основе АМДП.

Механическая система ветроэнергетической установки приводит в движение ротор АМДП с переменной скоростью вращения с помощью мультипликатора скорости. Статор АМДП подключается непосредственно к электрической сети, а ротор подключается к сети через два двунаправленных статических преобразователя, расположенных каскадом через шину постоянного тока. Фактически, на электростанциях есть два типа ветряных турбин. Первый тип — это ветряные турбины с вертикальной осью (VAWT -vertical-axis wind turbine). Второй тип - ветряные турбины с горизонтальной осью (HAWT -horizontal-axis wind turbine).

VAWT обычно имеет более низкий КПД, чем обычные ветряные турбины [43,44]. Ось VAWT устанавливается вертикально к земле и перпендикулярно направлению ветра. Этот тип ветрогенератора основан на том, что ветряные турбины VAWT вращаются в среднем в 2-6 раз медленнее, чем обычные трехлопастные с таким же радиусом. Помимо этого, такой тип ветряной турбины работает с ветром, близким к земле. Обслуживание системы VAWT проще по сравнению с обычной ветряной турбиной. На рис. 1.2 показана модель ветряных турбин с вертикальной осью на ветродроме. Существует два типа ветряных турбин с вертикальной осью вращения: ветряная турбина с Ротором Дарье (DRWT - Darrieus Rotor Wind Turbine) и ветряная турбина Савониуса (SRWT - Savanius Rotor Wind Turbine).

Рис. 1.2. Ветряные турбины

Ветряные турбины с горизонтальной осью основаны на известной с древних времен технологии ветряных мельниц. Они состоят из нескольких лопастей с аэродинамическим профилем, напоминающих крылья самолета. НА'^Г — это пропеллер, перпендикулярный ветру, установленный на мачте. Для небольших ветряных турбин высота обычно составляет 20м, а для больших моделей превышает длину лопасти более чем в два раза. Существует два типа HAWT: быстровращающиеся ветряные турбины и медленновращающиеся ветряные турбины. Быстровращающиеся ветряные турбины — это однолопастные и двухлопастные ветряные турбины, а медленно вращающиеся - трехлопастные турбины [45].

1.2. Управление ветроэнергетическими установками

Система генерации переменного ветра, включающая асинхронный генератор с двойным питанием (АГДП), обеспечивает повышенную эффективность по сравнению с системой ветра с фиксированной скоростью. Дальнейшее повышение эффективности и стабильности, а также синхронизация с сетью требуют интеллектуального подхода к управлению такими установками.

По сравнению с ВЭУ с фиксированной скоростью, ВЭУ с переменной скоростью производят на 8-15% больше энергии [46]. Для обеспечения постоянной частоты и напряжения на нагрузке этим ветряным турбинам требуются различные электронные преобразователи мощности. Силовые электронные преобразователи действуют как соединительные устройства и важны для управления мощностью и плавного пуска. ШИМ-инверторы с высоким качеством электроэнергии в основном используются в современных системах ветрогенерации. ВЭУ использует как источник напряжения, так и инверторы, управляемые напряжением и током. Также предпочтительны многоуровневые преобразователи, которые дают меньше полных гармонических искажений (THD) по сравнению с обычными встречно-параллельными ШИМ-преобразователями [47]. В современной ветроэнергетической системе используются матричные преобразователи [48,49] из-за повышенной эффективности и отказа от электролитических конденсаторов.

АМДП являются наиболее широко используемыми генераторами для систем выработки энергии ветра с регулируемой скоростью. В последние несколько десятилетий АМДП все чаще используются для увеличения средней установленной мощности турбины. Также за счет использования АМДП стали экономически целесообразными более мощные ветроустановки [50]. Крупные производители ветряных турбин, такие как Suzlon, Vestas, Siemens Gamesa, Enercon и др. также начали производить системы преобразования энергии ветра на основе АМДП. Ветряные генераторы мощностью от 1,5 МВт до 6 МВт производятся несколькими компаниями примерно в 150 моделях. Среди них около 60 моделей используют

АМДП, 66 моделей используют СГПМ, а остальные используют АГ клеточного типа и синхронный генератор [51]. В настоящее время морские и наземные ветряные электростанции используют два типа турбин — с перпендикулярной осью и с параллельной осью. Наиболее предпочтительны горизонтальные ветряные турбины с двумя или тремя лопастями.

На рис. 1.3 представлена система управления системой выработки энергии ветра на основе АМДП. Статор генератора напрямую связан с сетью через трансформатор, тогда как ротор подключен через встречно-параллельный преобразователь мощности и трансформатор. Переключающий преобразователь на основе ЮВТ-транзисторов со стороны сети называется преобразователем со стороны сети (GSC), тогда как другой со стороны ротора известен как преобразователь со стороны ротора (RSC). Оба этих преобразователя мощности способны управлять активной и реактивной мощностью, подаваемой в сеть. ЯБС отвечает за управление электромагнитным моментом АМДП и магнитным потоком ротора. GSC используется для поддержания напряжения шины постоянного тока. Он может управлять работой с переменной скоростью, используя внешние устройства в цепи ротора для управления напряжением и частотой вращения ротора [52].

Управление играет решающую роль в ВЭУ, поскольку оно позволяет справляться с сильно изменчивой и нелинейной природой ветра. В различных исследованиях были рассмотрены инновационные методологии управления для преодоления этих проблем, связанных с выработкой электроэнергии, скоростью и надежностью ветряных турбин. Большинство исследовательских работ по управлению ВЭУ направлены на оптимизацию энергопотребления, сопряжение ветряных турбин с сетями и снижение механической усталостной нагрузки.

ВЭУ оптимизация

Р,

АМДП

контроллер турбины h

ип

^ l^CSC ^

RSC контроллер GSC контроллер

DC link

I

У

Ветер

I | М

рб

{J АМДП

Сеть

RSC

GSC

Фильтр j

р

АМДП

Фамде M-►

Рис. 1.3. Блок-схема управления ВЭУ на основе АМДП

Q

Как видно из рис. 1.3, архитектура управления ВЭУ на основе АМДП имеет два уровня управления. Оптимизация системы преобразования ветровой энергии является высшим уровнем и одной из самых сложных, так как напрямую связана с выходом. Управление моментом и реактивной мощностью, которое осуществляется через RSC и GSC является нижним уровнем управления.

В настоящее время большинство ветряных электростанций использует большое количество ВЭУ на основе АМДП, соединенных с основной сетью. Интеграция сети с АМДП возникла как новая сложная область исследований вопросов регулирования мощности, таких как сбои напряжения в сети, межзональные колебания и т.д.

Поле-ориентированное управление (FOC). Управление, ориентированное на поле статора, в основном используется для получения максимальной механической мощности от ветра путем регулирования генерируемой мощности АМДП. Принципиальная структурная схема поле-ориентированного управления показана на рис. 1.4. В FOC-стратегии ток статора регулируется путем

преобразования его во вращающуюся систему отсчета dq. Активная и реактивная мощности контролируются RSC, тогда как напряжение постоянного тока - GSC. Несвязанный FOC, основанный на эталонном элементе, представлен в [53], и его производительность сравнивается со стратегией с разомкнутым контуром.

шг

\

Ь-

Регулятор скорости

'qs

'ds

К

Ï

&

Uqs d — q

Регулятор на

тока а — р

и„

и,

пространстве нный векторный ШИМ

инвертор источника напряжения VSI

Регулятор потока

sin б

cos в

Расчёт потока и скорости

■Uab ■Ubc

■ lab

-Ibe

Рис. 1.4. Полеориентированное управление (FOC) Два типа FOC — прямое управление и косвенное управление АМДП, встроенное в ветровую систему, изучаются и сравниваются в [54]. Как обсуждалось в [55], FOC на основе нейронного скользящего режима с дискретным временем используется для управления активной и реактивной мощностью статора АМДП. Управление скользящим режимом на основе FOC [56] обеспечивает надежную работу при наличии неопределенностей АМДП, подключенного к сети.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Алмакки Али Надхим Джбарах, 2022 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Обухов С.Г., Плотников И.А., Ибрагим А., Масолов В.Г. Двухконтурный накопитель энергии для гибридных энергетических систем с возобновляемыми источниками энергии // Известия Томского политехнического университета. Geo Assets Engineering, Т. 331, № 1, 2020. С. 64-76.

2. Самохвалов Д.В., Джабер А.И., Аль-Махтури Ф.Ш. Режим поддержания максимума мощности ветроустановки при векторном управлении синхронным генератором // Электротехника, № 3, 2021. С. 47-53.

3. Котов А.А., Неустроев Н.И. Применение генератора двойного питания для ветроэнергетических установок малой, средней и большой мощности // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика, Т. 17, № 4, 2017. С. 80-89.

4. Антипов В.Н., Грозов А.Д., Иванова А.В. Мировая ветроэнергетика мегаваттного диапазона мощностей // Инноватика и экспертиза: научные труды, № 2(27), 2019. С. 94-105.

5. www.edf.fr. (20.04.2022)

6. Мазалов А.А. Адаптивная ветроустановка с машиной переменного тока двойного питания // Известия Южного федерального университета. Технические науки, № 1(126), 2012. С. 26-33.

7. Tamaarat A., Benakcha A. Performance de la commande des puissances active et réactive dans une éolienne basée sur une MADA // Journal of Renewable Energies, Vol. 20, № 4, 2017. p. 635-647.

8. Rahul Charles C.M., Vinod V., Jacob Anju. Field Oriented Control of DFIG Based Wind Energy System Using Battery Energy Storage System // Procedia Technology, Vol. 24, 2016. p. 1203-1210.

9. Виноградов А.Б. Векторное управление электроприводами переменного тока / Иваново, 2008. - 298 с

10. Tamalouzt S., Idjdarena K., Rekioua T., Abdessemed R. Direct torque control of wind turbine driven doubly fed induction generator // Rev. Roum. Sci. Techn.-Electrotechn. Et Energ, Vol. 61, № 3, 2016. p. 244-249.

11. Arnalte S., Burgos J. C., Rodriguez-Amenedo J. L. Direct torque control of a doubly-fed induction generator for variable speed wind turbines // Electric Power Components and Systems, Vol. 30, № 2, 2002. p. 199-216

12. Амер Р.А., Каракулов А.С., Дементьев Ю.Н., Кладиев С.Н. Сравнительный анализ векторного управления и прямого управления моментом синхронного электродвигателя с постоянными магнитами. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2011 ;319(4):93-9

13. Abad G., Rodriguez M. A., Lwanski G., Poza J. Direct power control of doubly-fed -induction-generator-based wind turbines under unbalanced grid voltage // IEEE transactions on power electronics, Vol. 25, № 2, 2009. p. 442-452.

14. Vidal Y., Acho L., Luo N., Zapateiro M., Pozo F. Power control design for variable-speed wind turbines // Energies, Vol. 5, 2012. p. 3033-3050

15. Суяков С.А. Проблемы интеграции ветроустановок в единую энергетиче-скую систему России. Инженерный вестник Дона. 2014;30(2):89

16. Beltran B., Ahmed-Ali T., Benbouzid M. Sliding mode power control of variable-speed wind energy conversion systems // IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 23, № 2, 2008. p. 551-558.

17. Adjoudj M., Abid M., Aissaoui A., Ramdani Y., Bounoua H. Sliding mode control of doubly fed induction generator for wind energy turbine // Rev. Roum. Sci. Techn. - Electrotechn. Et Energ, Vol. 56, № 2, 2011. p. 15-24.

18. Barambones O. Sliding mode control strategy for wind turbine power maximization // Energies, Vol. 5, 2012. p. 2310-2330.

19. El Mehdi Ardjoun S. A., Abid M. Fuzzy sliding mode control applied to a doubly fed induction generator for wind turbines // Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, Vol. 23, № 6, 2015. p. 1673-1686

20. Никитенко Г.В., Коноплев Е.В., Коноплев П.В. Ветроэнергетическая установка для автономного электроснабжения потребителей.

21. Амер Р., Елистратов В.В. Моделирование и управление сетевой ветроэнергетической установкой с асинхронным генератором двойного питания.

Научно-технические ведомости СПбПУ. Естественные и инженерные науки. 2018;24(3).

22. Yuan-Kang W., Wu-Han Y. Different control strategies on the rotor side converter in DFIG-based wind turbines // Energy Procedia, Vol. 100, 2016. p. 551-555.

23. Ильин Д.М., Шестопалова Т.А., Васьков А.Г. Методика управления ветроэнергетическими установками с помощью алгоритмов машинного обучения с подкреплением. Энергосбережение теория и практика 2020 (pp. 333-337).

24. Мазалов А.А. Адаптивная ветроустановка с машиной переменного тока двойного питания. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012;126(1):26-33.

25. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. A comparative study between four-level NSVM and three-level NSVM technique for a DFIG-based WECSs controlled by indirect vector control // Carpathian Journal of Electronic and Computer Engineering, Vol. 11, № 2, 2018. p. 13-19.

26. Benbouhenni H. Direct vector control for doubly fed induction generator-based wind turbine system using five-level NSVM and two-level NSVM technique // International Journal of Smart Grid, Vol. 3, № 1, 2019. p. 25-32.

27. Wong K. C., Ho S. L., Cheng K. W. E. Direct torque control of a doubly-fed induction generator with space vector modulation // Electric Power Components and Systems, Vol. 36, № 12, 2008. p. 1337-1350.

28. Kouadri S., El Madjid B., Messlem Y., Denai M. Improved control strategy of DFIG-based wind turbines using direct torque and direct power control techniques // Journal of Renewable and Sustainable Energy, Vol. 10, № 4, 2018.

29. Djeriri Y. Lyapunov-Based Robust Power Controllers for a Doubly Fed Induction Generator // Iranian Journal of Electrical & Electronic Engineering, Vol. 16, № 4, 2020. p. 1337-1350. http://ijeee.iust.ac.ir/article-1-1596-en.html.

30. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. A novel matlab/simulink model of DFIG drive using NSMC method with NSVM strategy // International Journal of Applied Power Engineering, Vol. 8, № 3, 2019. p. 221-233.

31. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. Comparison study between NPWM and NSVPWM strategy in FSMC control of stator reactive and active powers control of a DFIG-based wind turbine system // International Journal of Applied Power Engineering, Vol. 9, № 2, 2020. p. 159-172

32. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. DFIG-based wind energy conversion system using five-level FSVM technique // International Journal of Renewable Energy Technology, Vol. 11, № 2, 2020. p. 147-164.

33. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. Intelligent SVM technique of a multi-level inverter for a DFIG-based wind turbine system // International Journal of Digital Signals and Smart Systems, Vol. 3, № 1-3, 2019. p. 4-19.

34. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. Higher control scheme using neural second order sliding mode and ANFIS-SVM strategy for a DFIG-based wind turbine // International Journal of Advances in Telecommunications, Electrotechnics, Signals and Systems, Vol. 8, № 2, 2019. p. 17-28.

35. Benbouhenni H. Torque ripple reduction of DTC DFIG drive using neural PI regulators // Majlesi Journal of Energy Management, Vol. 8, № 2, 2019. p. 21-26.

36. Boudjema Z., Taleb R., Djerriri Y., Yahdou A. A novel direct torque control using second order continuous sliding mode of a doubly fed induction generator for a wind energy conversion system // Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, Vol. 25, № 6, 2017. p. 965-975.

37. Benbouhenni H. Rotor flux and torque ripples minimization for direct torque control of DFIG by NSTSM algorithm // Majlesi Journal of Energy Management, Vol. 7, № 3, 2018.

38. El Hadj B. Commande d'une machine asynchrone à double alimentation en régime sature // Thèse de Doctorat, Ecole Nationale Polytechnique d'Alger, 2017.

39. Benbouhenni H. A comparative study between DTC-NSTMC and DTC-FSTSMC control scheme for a DFIG-based wind turbine // Majlesi Journal of Energy Management, Vol. 7, № 4, 2018.

40. Benbouhenni H. Stator current and rotor flux ripples reduction of DTC DFIG drive using FSTSMC algorithm // International Journal of Smart Grid, Vol. 3, № 4, 2019.

41. Benbouhenni H. Utilization of an ANFIS-STSM algorithm to minimize total harmonic distortion // International Journal of Smart Grid, Vol. 4, № 2, 2020. p. 56-67.

42. Boudjema Z., Taleb R., Yahdou A. A New DTC Scheme using Second Order Sliding Mode and Fuzzy Logic of a DFIG for Wind Turbine System // International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, № 8, 2016.

43. Джабер А. И., Аль-Махтури Ф. Ш., Самохвалов Д. В. Потери мощности в ветроустановке в режиме поддержания максимума мощности при векторном управлении синхронным

44. Nazir M. S., N Abdalla A. The robustness assessment of doubly fed induction generator-wind turbine during short circuit. // Energy & Environment, Vol. 31, № 4, 2020. p. 570-582.

45. Astolfi D. Wind Turbine Operation Curves Modelling Techniques // Electronics, Vol. 10, № 3, 2021. p. 269

46. Chang L (2002) Wind energy conversion systems. IEEE Canadian Review, pp 12-16.

47. Илимбетов Р.Ю., Калмаков В.А., Андреев А.А., Тыченок Н.П. Разработка экспериментального стенда для исследования работы накопителя энергии ветроэнергетической установки. Вестник Челябинской государственной агроинженерной академии. 2014;70:67.

48. Vasipalli V (2015) Power quality improvement in DFIG system with matrix converter in wind energy generation with space vector control techniques. In: 2015 IEEE international conference on technological advancements in power and energy, Kollam pp 73-78.

49. Самородов А.В., Кашин Я.М., Копелевич Л.Е. Электомеханические преобразователи для энергосистем на базе возобновляемых источников энергии. Международный научно-исследовательский журнал. 2017(11-4 (65)).

50. Goudarzi WDZN (2013) A review on the development of wind turbine generators across the world. Int J Dyn Control 1(1): 192-202

51. Grid Code. (2019) High and extra high voltage. http://www.eonnetz. com. Accessed 20 Feb 2019.

52. Babu NR, Arulmozhivarman P (2013) Wind energy conversion systems-a technical review. J Eng Sci Technol 8(4):493-507.

53. Григорьев А.В. Оптимальное управление координатами асинхронного электродвигателя. Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2008(6):29-32.

54. Ihedrane Y, El Bekkali C (2017) Direct and indirect field oriented control of DFIG-Generators for wind turbines. In 14th international multi-conference on systems, signals and devices (SSD), pp 27-32. IEEE.

55. Djilali L., Sanchez E.N (2017) Neural sliding mode field oriented control for DFIG based wind turbine. In: 2017 IEEE international conference on systems, man, and cybernetics, pp 2087-2092. IEEE.

56. Djilali L., Sanchez E.N, Belkheiri M (2018) Real-time implementation of sliding-mode field-oriented control for a DFIG-based wind turbine. Int Trans Electr Energy Syst 28(5): 1-16.

57. Touaiti B., Moujahed M., Ben Azza H, Jemli M (2018) Faulttolerant VSI for stand-alone DFIG feeding an isolated DC load. Int J Electron 105(10): 1769-1784

58. Takahashi I., Noguchi T. A new quick-response and high-efficiency control strategy of an induction motor // IEEE Transactions on Industry applications, Vol. 5, 1986. p. 820-827

59. Суяков С.А. Проблемы интеграции ветроустановок в единую энергетическую систему России. Инженерный вестник Дона. 2014;30(2):89.

60. Васильев Б.Ю., Козярук А.Е. Повышение эффективности асинхронных электроприводов с прямым управлением моментом. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2013;13(2):75-84.

61. Boudjema Z, Taleb R, Djeriri Y, Yahdou A (2017) A novel direct torque control using second order continuous sliding mode of a doubly fed induction generator for a wind energy conversion system. Turk J Electr Eng Comput Sci 25:965-975.

62. Ayrir W, Ourahou M, El Hassouni B, Haddi A (2018) Direct torque control improvement of a variable speed DFIG based on a fuzzy inference system. Mathematics and Computers in Simulation. https ://doi.org/10.1016/j.matco m.2018.05.014.

63. El N, Motahhir S, Derouich A, El A, Chebabhi A, Taoussi M (2019) Improved DTC strategy of doubly fed induction motor using fuzzy logic controller. Energy Rep 5:271-279.

64. Amrane F, Chaiba A (2016) A novel direct power control for grid-connected doubly fed induction generator based on hybrid artificial intelligent control. Rev Roum Sci Technol Electrtechn Energ 61(3):263-268

65. Amrane F., Chaiba A. A novel direct power control for grid-connected doubly fed induction generator based on hybrid artificial intelligent control with space vector modulation // Rev. Roum. Sci. Techn.-Electrotechn. Et Energ, Vol. 61, №.3, 2016. p.263-268

66. Lee K., Blaabjerg F., Yoon T. Speed-Sensorless DTC-SVM for Matrix Converter Drives With Simple Nonlinearity Compensation // in IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 43, № 6, 2007. p. 1639-1649

67. Мазалов А.А. Прямое управление мощностью ветроэнергетической установки с асинхронным генератором. Информационное противодействие угрозам терроризма. 2012(18): 124-9.

68. Тунг Л.В, Тхань Д.Ч. исследование прямого управления мощностью преобразователя частоты со многими двигателями с использованием прямого управления моментом. Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2020;16(2):35-44.

69. Bourdoulis M.K., Alexandridis A.T. (2014) Direct power control of DFIG wind systems based on nonlinear modeling and analysis. IEEE J Emerg Sel Top Power Electron 2(4): 764-775.

70. Zhang Y, Xu D (2017) Direct power control of doubly fed induction generator based on extended power theory under unbalanced grid condition. In: 2017 IEEE international future energy electronics conference (IFEEC 2017—ECCE Asia) no 3, pp 992-996.

71. Errouissi R., Al-durra A., Muyeen S.M. (2017) Offset-free direct power control of DFIG under continuous-time model predictive control. IEEE Trans on Power Electronics 32(3):2265-2277.

72. Mazouz F., Belkacem S., Harbouche Y., Abdessemed R., Ouchen S. (2017) Active and reactive power control of a DFIG for variable speed wind energy conversion. In: The 6th International conference on systems and control, Batna, Algeria. pp 27-32.

73. Xiong L., Wang J, Mi X, Khan W (2017) Fractional order sliding mode based direct power control of grid-connected DFIG. IEEE Trans Power Syst 33(3):3087-3096.

74. Ozsoy E.E (2016) Modeling and control of a doubly fed induction generator with a disturbance observer: a stator voltage oriented approach. Turk J Elec Eng Comp Sci 24:961-972.

75. Li S, Wang H, Tian Y, Christov N, Aitouche A (2014) NNPIDbased stator voltage oriented vector control for DFIG based wind turbine systems. Stud Inform Control 23(1):5-12.

76. Deodatta S (2015) Stability of DFIG stator voltage oriented control design based on internal model control. In: 2015 IEEE International conference on signal processing informatics, communication energy systems, Kozhikode, pp 1-5. https ://doi.org/10.1109/SPICE S.2015.70915 42.

77. Subudhi B, Ogeti PS (2018) Optimal preview stator voltageoriented control of DFIG WECS. IET Gener Transm Distrib 12(4):1004-1013

78. Lascu C., Blaabjerg F. Super-twisting sliding mode direct torque control of induction machine drives // IEEE 2014 Energy Conversion Congress and Exposition, 1418 September 2014, Pittsburgh, PA: IEEE. pp. 5116-5122

79. Zhang Z., Tang R., Bai B., Xie D. Novel Direct Torque Control Based on Space Vector Modulation With Adaptive Stator Flux Observer for Induction Motors // in IEEE Transactions on Magnetics, Vol. 46, № 6, 2010. p. 3133-3136. doi: 10.1109/TMAG.2010.2051142

80. Huang Y., Zhu J., Guo Y. Thermal Analysis of High-Speed SMC Motor Based on Thermal Network and 3-D FEA With Rotational Core Loss Included // IEEE Transactions on Magnetics, vol. 45, №. 10, 2009. p. 4680-4683.

81. Habib B. Sliding mode with neural network regulator for DFIG using two-level NPWM strategy, » Iranian Journal of Electrical & Electronic Engineering, Vol.15, №. 3,2019. p.411-419.

82. Wai R. Fuzzy Sliding-Mode Control Using Adaptive Tuning Technique, // IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 54, №. 1, 2007. p. 586-594.

83. Habib B. ANFIS-sliding mode control of a DFIG supplied by a two-level SVPWM technique for wind energy conversion system // International Journal of Applied Power Engineering (IJAPE), Vol.9, №.1, 2020. p. 36-47.

84. Jouini M., Dhahri S., Amara N., Sellami A. Second order and classical sliding mode control of a MAXPID system: A comparison performance // 2014 15th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), 2014, p. 936-941.

85. Bouyekni A., Taleb R., Boudjema Z., Kahal H. A second-order continuous sliding mode based on DFIG for wind-turbine-driven DFIG // Elektrotehniski Vestnik, Vol. 85, №. 1-2, 2018. p. 29-36.

86. Benbouhenni H., Bizon N. Improved Rotor Flux and Torque Control Based on the Third-Order Sliding Mode Scheme Applied to the Asynchronous Generator for the Single-Rotor Wind Turbine // Mathematics, Vol.9, 2021. p. 2297.

87. Do T. D. Disturbance Observer-Based Fuzzy SMC of WECSs Without Wind Speed Measurement // IEEE Access, Vol. 5, 2017. p. 147-155.

88. Zhu X., Liu S., Wang Y. Second-order sliding-mode control of DFIG-based wind turbines // 3rd Renewable Power Generation Conference (RPG 2014), 2014, pp. 16.

89. Kadri A., Marzougui H., Bacha F. Improved SMC Approach for RotorSide Converter of DFIG-Based on Stator Flux Estimator Using a Programmable Low Pass Filter // 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), 2019. p. 2027-2032.

90. Yan S., Wang S., Cai B., Sun Y., Zhou Y., Sun X. Study on a coordinated SMC strategy for DC and doubly-controlled DFIG system // 2018 Chinese Automation Congress (CAC), 2018. p. 1977-1982.

91. Messaoud F. Z., Tédjini H., Ouamri B., Abasi M., Zerek A. R. Decoupled SMC of DFIG Based Multi-Level Inverter // 2021 IEEE 1st International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering MI-STA, 2021. p. 1-6.

92. Shah A. P., Mehta A. J. Direct Power Control of DFIG using Super-Twisting Algorithm based on Second-Order Sliding Mode Control // 2016 14th International Workshop on Variable Structure Systems (VSS), 2016. p. 136-141.

93. Ali M. A. S., Mehmood K. K., Baloch S., Kim C. Wind-Speed Estimation and Sensorless Control for SPMSG-Based WECS Using LMI-Based SMC // IEEE Access, vol. 8, 2020. p. 26524-26535.

94. Shah A. P., Mehta A. J. Direct power control of grid-connected DFIG using variable gain super-twisting sliding mode controller for wind energy optimization // IECON 2017 - 43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2017. p. 2448-2454.

95. Belkacem Y., Drid S., Makouf A., Bouslimani S., Chrifi-Alaoui L., Marhic B. Nonlinear control of the doubly fed induction generator used with wind turbine for an isolated grid // 2016 17th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), 2016. p. 19-25.

96. Liu X., Laghrouche S., Harmouche M., Fellag R., Wack M. Super twisting sliding mode MPPT control of an IM based wind energy conversion system // 2015 4th International Conference on Electrical Engineering (ICEE), 2015. p. 1-5.

97. Hammouda W., Ladhari T., M'sahli F. Second order sliding mode observer based on twisting algorithm for induction motor // 2015 16th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), 2015. p. 763-767.

98. Sadeghi R., Madani S. M., Ataei M., Kashkooli M. A., Ademi S. Super-Twisting Sliding Mode Direct Power Control of a Brushless Doubly Fed Induction Generator // IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 65, №2. 3, 2018.9147-9156.

99. Listwan J. Application of super-twisting sliding mode controllers in direct field-oriented control system of six-phase induction motor: experimental studies, // Power Electronics and Drives, Vol. 38, №. 3, 2018

100. El-Sousy F. F. M., Alenizi F. A. F. Optimal Adaptive Super-Twisting Sliding-Mode Control Using Online Actor-Critic Neural Networks for PermanentMagnet Synchronous Motor Drives // IEEE Access, vol. 9, 2021. p. 82508-82534.

101. Farida M., Belkacem S., Colak I. Fuzzy High Order Sliding Mode Control Based DPC of DFIG using SVM // 2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), 2021. p. 278-282.

102. Benbouhenni H. Intelligent super twisting high order sliding mode controller of dual-rotor wind power systems with direct attack based on doubly-fed induction generators // Journal of Electrical Engineering, Electronics, Control and Computer Science, Vol.7, №.4, 2021. p.1-8

103. Безруких П.П. Ветроэнергетика (Справочное и методическое пособие) / М.: изд. «Энергия», 2010. - 320 с.

104. ГОСТ Р 51990 - 2002 Установки ветроэнергетические. Классификация.

105. Rosario Llorente Iglesiasa, Roberto Lacal Aranteguia, Monica Aguado Alonsob. Power electronics evolution in wind turbines - A market-based analysis / Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 15(9), 2011. - p. 4982-4993

106. Holdsworth L., Wu X., Ekanayake J. B. and Jenkins N. (2003) Comparison of fixed speed and doubly-fed induction wind turbines during power system / Wind Energy Generation: Modelling and Control disturbances, IEE Proceed- ings: Generation, Transmission and Distribution, Vol. 150(3), 2003. - p. 343- 352.

107. Торопцев Н.Д. Авиационные асинхронные генераторы. - М.: Транспорт, 1970. - 204 с.

108. S. M. Muyeen, S. Shishido, M. H. Ali, R. Takahashi, T. Murata, and J. Tamura. Application of energy capacitor system to wind power generation / Wind Energy, Vol. 11(4), 2008. - p. 335-350.

109. Ackermann T. Wind Power in Power Systems / John Wiley & Sons, Ltd., New York, NY, USA, 2005. - 745 p.

110. Bin Wu, Yongqiang Lang, Navid Zargari, Samir Kouro Power Conversion and Control of Wind Energy Systems / Wiley-IEEE Press, Aug 2011. - 480 р

111. Burton T., Sharpe D., Jenkins N. and Bossanyi E. Wind Energy Handbook / John Wiley & Sons, Ltd., Chichester, 2015. - 784 p.

112. Мазалов А.А. Электротехнический комплекс с адаптивным управлением для ветроэнергетической установки переменного тока: автореф. дис. канд. тех. наук : 05.09.03/ Мазалов Андрей Андреевич - РГУПС, Новочеркасск, 2012. - 20 с.

113. Нгуен Х.Н. Создание информационно-методического обеспечения системного проектирования электротехнического комплекса для ветроэлектрической установки, работающей параллельно с сетью: автореф. дис. канд. тех. наук : 05.09.03/ Нгуен Хыу Нам - МЭИ, Москва, 2018. - 20 с.

114. Нгуен Хыу Нам, А.В.Берилов, В.Г.Еременко, Г.С. Мыцык, Мье Мин Тант. Исследование системы генерирования на базе асинхронного генератора двойного питания в режиме параллельной работы с сетью. Практическая силовая электроника, №2(70), 2018. - с. 2-11.

115. Z. Qiu, K. Zhou, and Y. Li Modeling and control of diode rectifier fed PMSG based wind turbine / Proceedings of the 4th International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT '11), July 2011. - p. 1384-1388

116. Beltran B. Contribution à la commande robuste des éoliennes à base de génératrices asynchrones double alimentation: Du mode glissant classique au mode glissant d'ordre supérieur // Thèse de Doctorat, Université de Bretagne Occidentale, 2011.

117. Youcef D. Commande directe du couple et des puissances d'une MADA associée à un systéme éolien par les techniques de l'intelligence artificielle // Thèse de Doctorat, Université Djillali Liabes de Sidi Bel Abbes, Algeria, 2015.

118. Benbouhenni H., Boudjema Z., Belaidi A. DPC based on ANFIS super-twisting sliding mode algorithm of a doubly-fed induction generator for wind energy system // Journal Européen des Systèmes Automatisés, Vol. 53, № 1, 2020. p. 69-80.

119. Tayebi-Haghighi S., Piltan F., Kim J. M. Robust composite high-order super-twisting sliding mode control of robot manipulators // Robotics, Vol. 7, № 1, 2018. https://doi.org/10.3390/robotics7010013.

120. Levant A. Sliding order and sliding accuracy in sliding mode control // Journal of Control, Vol. 58, № 6, 1993. p. 1247-1263

121. Lee K., Blaabjerg F. Sensorless DTC-SVM for Induction Motor Driven by a Matrix Converter Using a Parameter Estimation Strategy // in IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 55, № 2, 2008. p. 512-521.

122. Lascu C., Boldea I., Blaabjerg F. A modified direct torque control for induction motor sensorless drive // IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 36, № 1, 2000. p. 122-130.

123. Buja G. S., Kazmierkowski M. P. Direct torque control of PWM inverter-fed AC motors - a survey // IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 51, № 4, 2004. p. 744-757

124. Abosh A. H., Zhu Z. Q., Ren Y. Reduction of Torque and Flux Ripples in Space Vector Modulation-Based Direct Torque Control of Asymmetric Permanent Magnet Synchronous Machine // IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 32, № 4, 2017. p. 2976-2986.

125. Benbouhenni H., Boudjema Z. Two-level DTC based on ANN controller of DFIG using 7-level hysteresis command to reduce flux ripple comparing with traditional command // 2018 International Conference on Applied Smart Systems (ICASS) , 2018. p. 1-8.

126. Wang X., Wang Z., Xu Z. A Hybrid Direct Torque Control Scheme for Dual Three-Phase PMSM Drives With Improved Operation Performance // IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 34, №. 2, 2019. p. 1622-1634.

127. Tripathi A., Khambadkone A. M., Panda S. K. Dynamic control of torque in over modulation and in the field weakening region // IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 21, №. 4, 2006. p. 1091-1098.

128. Massoum S., Meroufel A., Massoum A., Wira P. A direct power control of the doubly-fed induction generator based on the SVM strategy // Elektrotehniski Vestnik, Vol. 84, №. 5, 2017. p. 235-240.

129. Boudjema Z., Benbouhenni H., Bouhani A., Chabni F. DSPACE implementation of a neural SVPWM technique for a two-level voltage source inverter // Iranian Journal of Electrical & Electronic Engineering, Vol. 17, №. 3, 2021. p.1-9

130. Kelkoul B., Boumediene A. Stability analysis and study between classical sliding mode control (SMC) and super twisting algorithm (STA) for doubly fed induction generator (DFIG) under wind turbine // Energy, Vol.214, 2021. p. 118871.

131. Ardjoun S. A. E., Abid M., Aissaoui A., Naceri A. Commande par mode glissant d'un système éolien à base d'une génératrice asynchrone à double alimentation // In Second International Conference on Renewable Energy. 2012.

132. Ardjoun S. A. E., Abid M. Commande par mode glissant flou d'un système éolien à base d'une génératrice asynchrone à double alimentation // 2 émes Journées Internationales sur les Énergies Renouvelables et le Développement Durable. Laghouat, les 03 et 04 Juin 2012.

133. Wang Y., Xia Y., Shen H., Zhou P. SMC Design for Robust Stabilization of Nonlinear Markovian Jump Singular Systems // IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 63, №. 1, 2018. p. 219-224.

134. Vesa J., Rasilo P. Permeability Estimations of SMC Material Particles // IEEE Transactions on Magnetics, vol. 56, №. 9, 2020. p. 1-7.

135. Wang Y., Lu J., Liu C., Lei G., Guo Y., Zhu J. Development of a High-Performance Axial Flux PM Machine With SMC Cores for Electric Vehicle Application // IEEE Transactions on Magnetics, vol. 55, №. 7,2019. p. 1-4

136. Jbarah A. A. N., Mazalov A. A. Improving the efficiency of direct flux and torque control technology for doubly-fed induction generator with a robust control using modified super-twisting algorithms // Vestnik Gosudarstvennogo universiteta morskogo i rechnogo flota imeni admirala S. O. Makarova, Vol. 13, No.4, 2021. p. 586603.

137. Mohamed C., Golea A., Benchouia M. T. Implementation of a predictive DTC-SVM of an induction motor // 2015 4th International Conference on Electrical Engineering (ICEE), 2015. p. 1-4.

138. Malla J. M. R., Malla S. G. Three level diode clamped inverter for DTC-SVM of induction motor // 2010 Joint International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems & 2010 Power India, 2010. p. 1-6.

139. Benachour A., Berkouk E. M., Mahmoudi M. O. DTC-SVM control of induction machine fed by three level NPC matrix converter // 2016 8th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC), 2016. p. 628-633.

140. Sim G. H., Lee K. B., Huh S. H., Blaabjerg F. Robust DTC-SVM method for matrix converter drives with model reference adaptive control scheme // 2007 European Conference on Power Electronics and Applications, 2007. p. 1-8.

141. Kchaou A., Naamane A., Koubaa Y., M'Sirdi N. K. // Nonlinear control of a permanent magnet synchronous generator in wind energy conversion system with maximum power extraction // 2017 18th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), 2017. p. 493498.

142. Rahmani S., Ktata S., Yeferni K., Doub F., Hamadi A., Al-Haddad K. A Nonlinear Control of PMSG based Variable Speed Wind Energy Generation System Connected to the Grid // 2019 19th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), 2019. p. 449-454.

143. Benbouhenni H. Application of STA methods and modified SVM strategy in direct vector control system of ASG integrated to dual-rotor wind power: simulation studies," International Journal of Smart Grid, Vol.5, №.1, 2021. p. 62-72

144. Levant A. Higher-order sliding modes, differentiation and output feedback control," Int. J. Control, Vol. 76, 2003. p. 924-941.

145. Alanis A.Y., Munoz-Gomez G., Rivera J. Nested High Order Sliding Mode Controller with Back-EMF Sliding Mode Observer for a Brushless Direct Current Motor // Electronics, Vol. 9, №.6, 2020. p. 1041.

146. Moussa O., Abdessemed R., Benaggoune S. Super-twisting sliding mode control for brushless doubly fed induction generator based on WECS // International Journal of System Assurance Engineering and Management, Vol. 10, №2. 5, 2019. p. 11451157.

147. Merabet A. Cascade Second Order Sliding Mode Control for Permanent Magnet Synchronous Motor Drive // Electronics, Vol. 8, №.12, 2019. p. 1508.

148. Alhato M.M., Ibrahim M.N., Rezk H., Bouallegue S. An Enhanced DC-Link Voltage Response for Wind-Driven Doubly Fed Induction Generator Using Adaptive Fuzzy Extended State Observer and Sliding Mode Control // Mathematics, Vol.9, №.9, 2021. p. 963.

149. Belkhier Y., Achour A., Shaw R. N., Ullah N., Chowdhury M.S., Techato K. Energy-Based Combined Nonlinear Observer and Voltage Controller for a PMSG Using Fuzzy Supervisor High Order Sliding Mode in a Marine Current Power System // Sustainability, Vol. 13, №.7, 2021. p. 3737.

150. Tran A. T., Minh B. L. N., Huynh V. V., Tran P. T., Amaefule E. N., Phan V. D., Nguyen T. M. Load Frequency Regulator in Interconnected Power System Using Second-Order Sliding Mode Control Combined with State Estimator // Energies, Vol.14, №.4, 2021. p. 863.

151. Huynh V. V., Tran P.T., Minh B. L. N., Tran A.T., Tuan D.H., Nguyen T.M., Vu P. T. New Second-Order Sliding Mode Control Design for Load Frequency Control of a Power System // Energies, Vol. 13, №.24, 2020. p.6509.

152. Wang X., Zhang Y., Gao P. Design and Analysis of Second-Order Sliding Mode Controller for Active Magnetic Bearing // Energies, Vol. 13, №.22, 2020. p. 5965.

153. Mazen Alhato M., Bouallegue S., Rezk H. Modeling and Performance Improvement of Direct Power Control of Doubly-Fed Induction Generator Based Wind Turbine through Second-Order Sliding Mode Control Approach // Mathematics, Vol. 8, №.11, 2020. p. 2012.

154. Wang Y., Yang Y., Kuang H., Yuan D., Yu C., Chen J., Hua N., Hou H. High Performance Both in Low-Speed Tracking and Large-Angle Swing Scanning Based

on Adaptive Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Control for a Three-Axis Universal Inertially Stabilized Platform // Sensors, Vol. 20, №.20, 2020. p. 5785.

155. Goud B.S., Reddy C.R., Bajaj M., Elattar E.E., Kamel S. Power Quality Improvement Using Distributed Power Flow Controller with BWO-Based FOPID Controller // Sustainability, Vol.13, №.20, 2021. p. 11194.

156. Reddy C.R., Goud B.S., Aymen F., Rao G.S., Bortoni E.C. Power Quality Improvement in HRES Grid Connected System with FOPID Based Atom Search Optimization Technique // Energies, Vol. 14, №.18, 2021. p. 5812.

157. Bauer W., Baranowski J. Fractional PIXD Controller Design for a Magnetic Levitation System // Electronics, Vol. 9, №.12, 2020. p. 2135.

158. Nicola M., Nicola C. I. Sensorless Fractional Order Control of PMSM Based on Synergetic and Sliding Mode Controllers // Electronics, Vol. 9, №.9, 2020. p. 1494.

159. Muresan C.I., Birs I.R., Dulf E.H. Event-Based Implementation of Fractional Order IMC Controllers for Simple FOPDT Processes // Mathematics, Vol. 8, №.8, 2020. p. 1378.

160. Birs I., Folea S., Prodan O., Dulf E., Muresan C. An Experimental Tuning Approach of Fractional Order Controllers in the Frequency Domain // Appl. Sci., Vol.10, №.7, 2020. p. 2379.

161. Ding J., Jiao X. A Novel Control Method of Clutch During Mode Transition of Single-Shaft Parallel Hybrid Electric Vehicles // Electronics, Vol. 9, №.1, 2020. p. 54.

162. Muresan C.I., Copot C., Birs I., De Keyser R., Vanlanduit S., Ionescu C. M. Experimental Validation of a Novel Auto-Tuning Method for a Fractional Order PI Controller on an UR10 Robot // Algorithms, Vol. 11, №.7, 2018. p. 95.

163. Tejado I., Vinagre B. M., Traver J. E., Prieto-Arranz J., Nuevo-Gallardo C. Back to Basics: Meaning of the Parameters of Fractional Order PID Controllers // Mathematics, Vol.7, №.7, 2019. p. 530.

164. Jiao R., Chou W., Rong Y., Dong M. Anti-Disturbance Control for Quadrotor UAV Manipulator Attitude System Based on Fuzzy Adaptive Saturation Super-Twisting Sliding Mode Observer // Applied Sciences, Vol. 10, №.11, 2020. p. 3719.

165. Almakki A. N. J., Mazalov A. Improved DFIG DFTC by using a fractional-order super twisting algorithms in wind power application // Modern Transportation Systems and Technologies, Vol. 7, №. 3, 2021. p.131-149.

166. Dendouga A. Conventional and Second Order Sliding Mode Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Fed by Direct Matrix Converter: Comparative Study // Energies, Vol. 13, №. 19, 2020. p. 5093

167. Almakki A. N. J., Mazalov A. A. Application of fractional-order second-order continuous sliding mode controller in direct flux and torque control system of doubly-fed induction generator integrated to wind turbine: simulation studies // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала СО Макарова, Vol. 13, №.6, 2021. p.887-907

168. Амер Р., Елистратов, В. В. Моделирование и управление сетевой ветроэнергетической установкой с асинхронным генератором двойного питания // Научно-технические ведомости СПбПУ. Естественные и инженерные науки, Т. 24, № 3, 2018. С. 22-37.

169. Misra H., Jain A. K. Mathematical Modeling and Control of Standalone DFIG-DC System in Rotor Flux Reference Frame // IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 65, № 5, 2017.p. 3708-3719

170. De Marchi, R. A., Dainez, P. S., Von Zuben, F. J., Bim, E. A Multilayer Perceptron Controller Applied to the Direct Power Control of a Doubly Fed Induction Generator. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2014, 5(2), 498-506, doi: 10.1109/TSTE.2013.2293621.

171. Amrane, F., Chaiba, A., Babas, B. E., Mekhilef, S. Design and implementation of high performance field oriented control for grid-connected doubly fed induction generator via hysteresis rotor current controller. Rev. Sci. Techni. -Electrotechn. Et Energ., 2016, 61(4), 319-324.

172. Erazo-Damián, I., Apsley, J. M., Perini, R., Iacchetti, M. F., Marques, G. D. Stand-Alone DFIG FOC Sensitivity and Stability Under Mismatched Inductances. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2019, 34(2), 860-869, doi: 10.1109/TEC.2018.2869286.

173. Xiong, L.; Li, P.; Li, H.; Wang, J. Sliding Mode Control of DFIG Wind Turbines with a Fast Exponential Reaching Law. Energies 2017, 10, 1788. https://doi.org/10.3390/en10111788.

174. Cortajarena, J.A.; Barambones, O.; Alkorta, P.; Cortajarena, J. Grid Frequency and Amplitude Control Using DFIG Wind Turbines in a Smart Grid. Mathematics 2021, 9, 143. https://doi.org/10.3390/math9020143.

175. Susperregui, A.; Herrero, J.M.; Martinez, M.I.; Tapia-Otaegui, G.; Blasco, X. Multi-Objective Optimisation-Based Tuning of Two Second-Order Sliding-Mode Controller Variants for DFIGs Connected to Non-Ideal Grid Voltage. Energies 2019, 12, 3782. https://doi.org/10.3390/en12193782.

176. Quan, Y.; Hang, L.; He, Y.; Zhang, Y. Multi-Resonant-Based Sliding Mode Control of DFIG-Based Wind System under Unbalanced and Harmonic Network Conditions. Appl. Sci. 2019, 9, 1124. https://doi.org/10.3390/app9061124.

177. Brando, G.; Dannier, A.; Spina, I. Performance Analysis of a Full Order Sensorless Control Adaptive Observer for Doubly-Fed Induction Generator in Grid Connected Operation. Energies 2021, 14, 1254. https://doi.org/10.3390/en14051254.

178. Hernández-Mayoral, E.; Dueñas-Reyes, E.; Iracheta-Cortez, R.; Campos-Mercado, E.; Torres-García, V.; Uriza-Gosebruch, R. Modeling and Validation of the Switching Techniques Applied to Back-to-Back Power Converter Connected to a DFIG-Based Wind Turbine for Harmonic Analysis. Electronics 2021, 10, 3046. https://doi.org/10.3390/electronics10233046.

179. Bouderbala, M.; Bossoufi, B.; Deblecker, O.; Alami Aroussi, H.; Taoussi, M.; Lagrioui, A.; Motahhir, S.; Masud, M.; Alraddady, F.A. Experimental Validation of Predictive Current Control for DFIG: FPGA Implementation. Electronics 2021, 10, 2670. https://doi.org/10.3390/electronics10212670.

180. Khan, A.; Hu, X.M.; Khan, M.A.; Barendse, P. Doubly Fed Induction Generator Open Stator Synchronized Control during Unbalanced Grid Voltage Condition. Energies 2020, 13, 3155. https://doi.org/10.3390/en13123155.

181. Abdelrahem, M.; Hackl, C.; Kennel, R.; Rodriguez, J. Low Sensitivity Predictive Control for Doubly-Fed Induction Generators Based Wind Turbine Applications. Sustainability 2021, 13, 9150. https://doi.org/10.3390/su13169150.

182. Abdelrahem, M.; Hackl, C.M.; Kennel, R. Limited-Position Set Model-Reference Adaptive Observer for Control of DFIGs without Mechanical Sensors. Machines 2020, 8, 72. https://doi.org/10.3390/machines8040072.

183. Abo-Khalil, A.G.; Alghamdi, A.S.; Eltamaly, A.M.; Al-Saud, M.S.; R. P., P.; Sayed, K.; Bindu, G.R.; Tlili, I. Design of State Feedback Current Controller for Fast Synchronization of DFIG in Wind Power Generation Systems. Energies, 2019, 12, 2427. https://doi.org/10.3390/en12122427.

184. Moreira, A. B., Barros, T. A. D. S., Teixeira, V. S. D. C., Souza, R. R. D., Paula, M. V. D., Filho, E. R. Control of Powers for Wind Power Generation and Grid Current Harmonics Filtering From Doubly Fed Induction Generator: Comparison of Two Strategies. in IEEE Access, 2019, 7, 32703-32713, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2899456.

185. Xu, L., Zhi, D., Williams, B. W. Predictive Current Control of Doubly Fed Induction Generators. in IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2009, 56(10), 4143-4153, doi: 10.1109/TIE.2009.2017552.

186. Sara, M., Ahmed, E., Issam, M., Tamou, N., Badre, B. I., Ben Tarla, L. Performance of a vector control for DFIG driven by wind turbine: real time simulation using DS1104 controller board. International Journal of Power Electronics and Drive System, 2019, 10(2), 1003-1013. DOI: 10.11591/ijpeds.v10.i2.pp1003-1013

187. Boudjema Z., Meroufel A., Djerriri Y., Bounadja E. Fuzzy sliding mode control of a doubly fed induction generator for energy conversion // Carpathian Journal of Electronic and Computer Engineering, Vol.6, №.2, 2013. p.7-14

188. Yahdou A., Hemici B., Boudjema Z. Second order sliding mode control of a dual-rotor wind turbine system by employing a matrix converter // Journal of Electrical Engineering, Vol. 16, №. 3, 2016. p.1-11.

189. Benbouhenni H. Twelve sectors DPC control based on neural hysteresis comparators of the DFIG integrated to wind power // Tecnica Italiana-Italian Journal of Engineering Science, Vol. 64, №. 2, 2020. p. 223-236.

190. Amrane F., Chaiba A., Babes B. E., Mekhilef S. Design and implementation of high-performance field-oriented control for grid-connected doubly fed induction generator via hysteresis rotor current controller // Rev. Roum. Sci. Techn.-Electrotechn. Et Energ, Vol. 61, №.4, 2016. p.319-324

191. Yaichi I., Semmah A., Wira P., Djeriri Y. Super-twisting sliding mode control of a doubly-fed induction generator based on the SVM strategy // Periodica Polytechnica Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 63, №. 3, 2019. p. 178190.

192. Alhato M. M., Bouallegue S. Direct Power Control Optimization for Doubly Fed Induction Generator Based Wind Turbine Systems // Mathematical and Computational Applications. Vol. 24, 2019. p. 77.

193. Quan Y., Hang L., He Y., Zhang Y. Multi-Resonant-Based Sliding Mode Control of DFIG-Based Wind System under Unbalanced and Harmonic Network Conditions // Applied Sciences, Vol. 9, №. 6, 2019. p. 1124.

194. Yusoff N. A., Razali A. M., Karim K.A., Sutikno T., Jidin A. A Concept of Virtual-Flux Direct Power Control of Three-Phase AC-DC Converter // International Journal of Power Electronics and Drive System, Vol. 8, №. 4, 2017. p.1776-1784

ПРИЛОЖЕНИЕ

Рис. П1. Имитационное моделирование преобразовательной цепи однороторной ветроэнергетической установки на основе

АМДМ

Рис. П2. Классический DTC-метод управления АМДП

Рис. П3. DTC-SVM-управление АМДП

Рис. П4. DTC-SVM-управление AМДП с MSTA-регулятором

Рис. П5. DTC-SVM-управление АМДП с SOCSMC-регулятором

Рис. П6. DTC-метод управления AМДП с регуляторами FOSTA

Рис. П7. DTC-метод управления АМДП с регуляторами FOSOCSM