DFIG 기반 풍력 터빈을 위한 신경 슬라이딩 모드 필드 지향 제어

풍력 에너지는 오염이 없고 무한한 에너지 원으로 여러 가지 장점이 있습니다. 더블 페드 유도 발전기(DFIG)는 수평축 풍력 터빈(HAWT)에 사용되는 가장 중요한 발전기 중 하나입니다. DFIG 스테이터는 전력망에 직접 연결되어 있으며, DFIG 로터는 전자 변환기를 통해 연결됩니다. 본 논문에서는 DFIG 스테이터의 능동 및 무작위 전력을 제어하기 위한 이산 시간 신경 슬라이딩 모드(N-SM) 필드 지향 제어(FOC)를 제안합니다. 제안된 제어기의 적응적 특성은 DFIG 매개변수 변화 및 방해에 비해 이산 시간 기존 슬라이딩 모드 제어(C-SMC)의 과도 응답을 개선합니다. 제안된 제어기는 훈련 법칙으로 확장 칼만 필터(EKF)를 사용하여 재귀 고차 신경망(RHONN)을 기반으로 합니다. RHONN은 방해 및 매개변수 변화에 강한 정확한 모델을 얻기 위한 식별자로 작동합니다. C-SMC와 N-SMC 간의 비교가 포함되어 있습니다. 제안된 제어기의 유효성과 효과는 Matlab/Simulink 시뮬레이션 결과를 사용하여 테스트되었습니다.