Efficiency Assessment of Utilizing Photo Voltaic Cells for High Efficiency DTC Branched Methods
محل انتشار: بیست و چهارمین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,720
فایل این مقاله در 10 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:
PSC24_041
تاریخ نمایه سازی: 28 اسفند 1388
چکیده مقاله:
This paper proposes two DTC branched methods for induction motor in order to increase the methods’ efficiency to utilize Photo Voltaic (PV) cells as power sources. First an improved Predictive Torque Control (PTC) and second a non-hysteresis DTC. In the proposed predictive control the next torque and flux are predicted by discrete model of motor and inverter. Afterward the feasible switching states are examined in a cost function. The switching state that minimizes the cost function has to be exerted during the portion of control interval, instead of the whole interval, in order to minimize the torque ripples. In the non-hysteresis DTC method, dithering technique by superposition high frequency triangular wave is utilized on flux and torque error instead of hysteresis technique. The proposed predictive method and non-hysteresis method is simulated and investigated in three different conditions (mean speed, nominal speed and low speed regions). The results are compared with the response of the simulated modified DTC.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Alireza Davari
Center Of Excellence for Power Systems Automation and Operation Elec. Eng. Department, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Farshad Montazeri
Center Of Excellence for Power Systems Automation and OperationElec. Eng. Department, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Davood Arab Khaburi
Center Of Excellence for Power Systems Automation and OperationElec. Eng. Department, Iran University of Science and Technology, Tehran, 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 :