Optimization of DFIG Performance in Wind Energy Systems Using Fuzzy Logic Control and Harmonic Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a comprehensive approach to optimize the performance of vector controlled Doubly Fed Induction Generator (DFIG) based wind energy systems by integrating fuzzy logic control and harmonic mitigation techniques.Renewable energy sources have gained interesting attention due to their environmental benefits, with wind energy emerging as a leading option for sustainable power generation.Among various wind turbine technologies, DFIG based systems are highly regarded for their variable speed operation, efficient energy capture and economic viability.In this study, a fuzzy logic controller (FLC) is developed to regulate the rotor part of the DFIG, ensuring precise and robust control of active and reactive power.Compared to conventional proportional-integral (PI) controllers, the FLC achieves 40% reduction in settling time and eliminates overshoot, enhancing the dynamic response and overall system stability.To address the harmonic distortions caused by power electronic voltage source converters (VSCs) at the point of common coupling (PCC), an LCL filter is employed to suppress unwanted harmonics and deliver cleaner sinusoidal waveforms.Furthermore, the integration of a multilevel VSC, controlled via Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM) with LCL filter, improves the output voltage waveform and minimizes Total Harmonic Distortion (THD).This dual control strategy harmonic mitigation combined with fuzzy logic-based rotor speed regulation ensures optimal power transfer, improved grid compliance and enhanced power quality.The proposed methodology is thoroughly analyzed, modeled and validated using MATLAB/Simulink.The results demonstrate significant improvements in DFIG system performance including reduced THD, better power quality and fast dynamic responses.This research offers a novel and practical solution for optimizing DFIGbased wind energy systems, contributing to the advancement of renewable energy technologies and grid integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».