Optimal Pitch Angle Controller for DFIG-Based Wind Turbine System Using Computational Optimization Techniques
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of high-speed and parallel computing, the applicability of computational optimization in engineering problems has increased, with greater validation than conventional methods. Pitch angle is an effective variable in extracting maximum wind power in a wind turbine system (WTS). The pitch angle controller contributes to improve the output power at different wind speeds. In this paper, the pitch angle controller with proportional (P) and proportional-integral (PI) controllers is used. The parameters of the controllers are tuned by computational optimization techniques for a doubly-fed induction generator (DFIG)-based WTS. The study is carried out on a 9 MW DFIG based WTS model in MATLAB/SIMULINK. Two computational optimization techniques: particle swarm optimization (PSO), a swarm intelligence algorithm, and a genetic algorithm (GA), an evolutionary algorithm, are applied. A multi-objective, multi-dimensional error function is defined and minimized by selecting an appropriate error criterion for each objective of the function which depicts the relative magnitude of each objective in the error function. The results of the output power flow and the dynamic response of the optimized P and PI controllers are compared with the conventional P and PI controller in three different cases. It is revealed that the PSO-based controllers performed better in comparison with both the conventional controllers and the GA-based controllers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».