An Improved Low-Voltage Ride-Through Performance for Doubly-Fed Induction Generators using Z-Source Inverter DVR Based On Fuzzy Controller
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 705
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PENPP01_002
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1396
چکیده مقاله:
The Doubly-Fed Induction Generator (DFIG) is the most widely used technology in wind turbines worldwide. The reaction to grid voltage disturbances is sensible in case of DFIG systems. low-voltage ride-through (LVRT) is animportant feature for wind turbine systems to fulfil grid code requirements. This is one of the biggest challenges resulting in a massive deployment of wind farms. During a fault condition, the voltage at the Point of CommonCoupling (PCC) drops immediately and the grid voltage reduces (voltage sag) imposed at the connection point of the DFIG to the grid induce large voltages in the rotor windings, resulting in high short circuit current, which can damage the rotor-side converter and disconnect from grid. In this paper the behavior of DFIG is investigated, when a Z-SourceInverter (ZSI) based DVR (Dynamic Voltage Restorer) connected to the Grid. The ZSI uses an LC impedance grid to couple power source to inverter circuit and prepares the possibility of voltage buck and boost by short circuiting the inverter legs. ZSI based DVR is controlled by fuzzy controller is used to provide low voltage ride through capability. Simulation results in MATLAB/Simulink shows the proposed DVR performance of improvement low voltage ride through capability.
کلیدواژه ها:
Doubly-Fed Induction Generator (DFIG) ، Dynamic Voltage Restorer (DVR) ، Fuzzy controller ، Low-Voltage Ride-Through (LVRT) ، Voltage Sag ، Z-Source Inverter (ZSI)
نویسندگان
Ehsan Akbari
Mazandaran University of Science and Technology, Babol, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :