Kalıcı mıknatıslı senkron generatörlü rüzgar türbinlerinin aşırı öğrenme makine tabanlı kontrolü
Extreme learning machine based control of wind turbine with permanent magnet synchronous generator
- Tez No: 540778
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET CEBECİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 158
Özet
Bu tez çalışmasında kalıcı mıknatıslı senkron generatörlü bir rüzgar türbininin tam ölçekli kontrolünü gerçekleştirebilecek aşırı öğrenme makinesi tabanlı bir kontrolör tasarlanmıştır. Bir akıllı kontrolörün tasarlanabilmesi için öncelikle kararlı çalışan ve parametrelerinin uygun bir şekilde seçildiği sistemin modellemesi yapılmalıdır. Bu amaçla, temel alınacak sistemin matematiksel modeli ile rüzgar türbinleri ve generatörlere ilişkin bilgiler Bölüm 2 boyunca verilmiştir. Bölüm 3'de sırt-sırta evirici, maksimum güç noktası izleme, faz kilitlemeli döngü, LCL filtre ve transformatör gibi sistemin temelini oluşturan ekipmanlar matematiksel olarak incelenmiş ve modellemeleri gerçekleştirilmiştir. Ek olarak optimal kontrolör tasarımı, darbe genlik modülasyonu, yapay zeka ve aşırı öğrenme makinesi gibi konulara değinilmiş matematiksel altyapıları gösterilmiştir. Bölüm 4'de rüzgar türbininde kontrol sisteminin tasarımı için gerekli aşamalardan bahsedilmiştir. Bu bölümde maksimum güç noktası denkleminin elde edilmesi, LCL filtrenin tasarımı, transfer fonksiyonunun bulunması konuları incelenmiştir. Ardından elde edilen transfer fonksiyonları kullanılarak optimal modülüs ve optimal simetri kriterlerine dayalı PI kontrolör tasarımı gerçekleştirilmiştir. Temel model elde edildikten sonra aşırı öğrenme makinesi adı verilen tek gizli katmanlı yapay sinir ağı kullanılarak yeni bir kontrolör tasarlanmıştır. Kontrolör olarak eğitilen ağın performansını inceleyebilmek için hem hata performansı hem de hız testleri gösterilmiştir. Bölüm 5'de tasarlanan rüzgar türbini sistemi için benzetim sonuçları; generatör tarafında rüzgar türbininin hızı, momenti, maksimum güç noktası izleme, d-q eksen akımları vb. grafikler ile sunulmuştur. Ayrıca şebeke tarafında DA bara gerilimi, d-q eksen akımları, LCL filtre gerilimi ve akımları gibi grafikler de verilmiştir. Geliştirilen aşırı öğrenme makinesi tabanlı kontrolörün sonuçları gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
This dissertation focuses on an extreme learning machine based controller that can perform full-scale control of a wind turbine with permanent magnet synchronous generator. In order to design an intelligent controller, a system modeling should be performed in which the stable operating parameters are selected appropriately. For this purpose to model of a wind turbine, firstly the main-system must be modeled mathematically after that the mathematical information about the wind turbine and the generator are given in Chapter 2. In Chapter 3, the equipment which contains the basis of the system such as back-to-back inverter, maximum power point tracking, phase looked loop, LCL filter and transformer have been examined and modeled. In this section, optimal PI controller design, pulse width modulation techniques, artificial neural network and extreme learning machine are also investigated. In Section 4, the steps for the design of the control system in the wind turbine have been showed. In this section, the determination of optimal maximum power point equation, design of LCL filter and determination of the transfer function are investigated. Then, PI controller design based on the optimal modulus and optimal symmetry criteria were realized. After the basic model was obtained, a new controller are designed by using a single hidden-layer artificial neural network called extreme-learning machine. In order to examine the performance of the neural network trained as controller, both performance indices and speed performance tests are shown. Wind turbine speed, torque, maximum power point tracking curve, d-q currents etc. are presented for the designed wind turbine system in Chapter 5. In addition, on the grid side DC bus voltage ,d-q currents, LCL filter voltages and currents are presented. The results of the extreme learning machine based controller are shown. The obtained results are discussed.
Benzer Tezler
- Sabit mıknatıslı senkron generatörlü rüzgar türbin sistemlerinin kaotik analizi ve senkronizasyonu
Chaotic analysis and synchronization in permanent magnet synchron generator of wind turbine systems
ABDALLAH MOUSSA YAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Kalıcı mıknatıslı senkron generatör kullanan rüzgâr türbinlerinin kontrol yöntemlerinin karşılaştırması
Comparative study of wind turbine control methods with permanent magnet synchron generator
MAHMUD MIARRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURETTİN ABUT
- Rüzgar türbinleri için karşılaştırmalı kalıcı mıknatıslı senkron generatör tasarımı ve analizi
Comparative design and analysis of permanent magnet synchronous generator for wind turbines
HASAN BASRİ ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ MUTLUER
- Çbag tabanlı rüzgar türbininde maksimum güç noktası takibi modellemesinin geliştirilmesi
Development of maximum power point tracking modeling in dfig based wind turbine
MUHAMMED ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KENAN DÖŞOĞLU
- Rüzgâr türbinlerinde bireysel hatve açısının PID, bulanık PID ve genetik bulanık denetleyiciler ile kontrol edilerek elektriksel güç çıkışı ve momentin iyileştirilmesi
Electrical output power and moment loads improving by the individual pitch angle was controlled by PID, fuzzy PID and genetic fuzzy controllers in the wind turbines
ZAFER CİVELEK
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT LÜY