În ultimii ani, îmbunătățirile în eficiența sistemelor fotovoltaice de pompare a apei (PVWPS) au atras un mare interes în rândul cercetătorilor, deoarece funcționarea acestora se bazează pe producția de energie electrică curată. În această lucrare, este dezvoltată o nouă abordare bazată pe controler cu logica fuzzy pentru PVWPS. aplicații care încorporează tehnici de minimizare a pierderilor aplicate motoarelor cu inducție (IM). Controlul propus selectează mărimea optimă a fluxului prin minimizarea pierderilor IM. În plus, este introdusă și metoda de observare a perturbațiilor în trepte variabile. Adecvarea controlului propus este recunoscută de reducerea curentului de chiuvetă;prin urmare, pierderile motorului sunt minimizate și eficiența este îmbunătățită. Strategia de control propusă este comparată cu metodele fără minimizarea pierderilor. Rezultatele comparației ilustrează eficacitatea metodei propuse, care se bazează pe minimizarea pierderilor de viteză electrică, curent absorbit, curgere. apa și fluxul de dezvoltare. Un test procesor-in-the-loop (PIL) este efectuat ca test experimental al metodei propuse. Include implementarea codului C generat pe placa de descoperire STM32F4. Rezultatele obținute din placa sunt similare cu rezultatele simulării numerice.
Energie regenerabilă, în specialsolartehnologia fotovoltaică, poate fi o alternativă mai curată la combustibilii fosili în sistemele de pompare a apei1,2. Sistemele de pompare fotovoltaică au primit o atenție considerabilă în zonele îndepărtate fără electricitate3,4.
În aplicațiile de pompare fotovoltaică sunt utilizate diferite motoare. Etapa primară a PVWPS se bazează pe motoare de curent continuu. Aceste motoare sunt ușor de controlat și implementat, dar necesită întreținere regulată datorită prezenței adnotatorilor și periilor5. Pentru a depăși acest neajuns, fără perii Au fost introduse motoare cu magnet permanenți, care se caracterizează prin brushless, eficiență ridicată și fiabilitate6. În comparație cu alte motoare, PVWPS bazat pe IM are performanțe mai bune, deoarece acest motor este fiabil, ieftin, fără întreținere și oferă mai multe posibilități pentru strategii de control7. .Tehnicile de control indirect orientat pe câmp (IFOC) și metodele de control direct al cuplului (DTC) sunt utilizate în mod obișnuit8.
IFOC a fost dezvoltat de Blaschke și Hasse și permite modificarea vitezei IM într-o gamă largă9,10. Curentul statorului este împărțit în două părți, una generează fluxul magnetic și cealaltă generează cuplul prin conversia la sistemul de coordonate dq. Acest lucru permite control independent al fluxului și cuplului în condiții de echilibru și dinamice. Axa (d) este aliniată cu vectorul spațiu al fluxului rotor, care implică componenta axei q a vectorului spațiu al fluxului rotorului fiind întotdeauna zero.FOC oferă un răspuns bun și mai rapid11 ,12, totuși, această metodă este complexă și supusă variațiilor parametrilor13. Pentru a depăși aceste neajunsuri, Takashi și Noguchi14 au introdus DTC, care are performanțe dinamice ridicate și este robust și mai puțin sensibil la modificările parametrilor. În DTC, cuplul electromagnetic și fluxul statoric sunt controlate prin scăderea fluxului statorului și a cuplului din estimările corespunzătoare. Rezultatul este introdus într-un comparator de histerezis pentru a genera vectorul de tensiune adecvat pentru controlatât fluxul statorului cât și cuplul.
Principalul inconvenient al acestei strategii de control este fluctuațiile mari de cuplu și flux datorate utilizării regulatoarelor de histerezis pentru fluxul statorului și reglarea cuplului electromagnetic15,42. Convertizoarele multinivel sunt utilizate pentru a minimiza ondulația, dar eficiența este redusă de numărul de întrerupătoare de putere16. Câțiva autori au folosit modularea vectorială spațială (SWM)17, controlul modului de alunecare (SMC)18, care sunt tehnici puternice, dar suferă de efecte nedorite de vibrație19. Mulți cercetători au folosit tehnici de inteligență artificială pentru a îmbunătăți performanța controlerului, printre care (1) neuronale. rețele, o strategie de control care necesită procesoare de mare viteză pentru a fi implementate20 și (2) algoritmi genetici21.
Controlul fuzzy este robust, potrivit pentru strategiile de control neliniar și nu necesită cunoașterea modelului exact. Include utilizarea de blocuri logice fuzzy în loc de controlere histeretice și tabele de selecție a comutatoarelor pentru a reduce fluxul și ondulația cuplului. Merită subliniat faptul că DTC-urile bazate pe FLC oferă performanțe mai bune22, dar nu suficiente pentru a maximiza eficiența motorului, așa că sunt necesare tehnici de optimizare a buclei de control.
În majoritatea studiilor anterioare, autorii au ales fluxul constant ca flux de referință, dar această alegere de referință nu reprezintă o practică optimă.
Acționările cu motor de înaltă performanță, de înaltă eficiență necesită un răspuns rapid și precis la viteză. Pe de altă parte, pentru unele operațiuni, controlul poate să nu fie optim, astfel încât eficiența sistemului de acționare nu poate fi optimizată. Performanță mai bună poate fi obținută prin utilizarea o referință variabilă de flux în timpul funcționării sistemului.
Mulți autori au propus un controler de căutare (SC) care minimizează pierderile în diferite condiții de sarcină (cum ar fi in27) pentru a îmbunătăți eficiența motorului. Tehnica constă în măsurarea și reducerea la minimum a puterii de intrare prin referință iterativă a curentului pe axa d sau fluxul statorului. de referință. Cu toate acestea, această metodă introduce ondularea cuplului datorită oscilațiilor prezente în fluxul de aer, iar implementarea acestei metode este consumatoare de timp și consumatoare de resurse de calcul. Optimizarea roiului de particule este, de asemenea, utilizată pentru a îmbunătăți eficiența28, dar această tehnică poate rămâne blocat în minimele locale, ceea ce duce la o selecție slabă a parametrilor de control29.
În această lucrare, este propusă o tehnică legată de FDTC pentru a selecta fluxul magnetic optim prin reducerea pierderilor motorului. Această combinație asigură capacitatea de a utiliza nivelul optim de flux în fiecare punct de operare, crescând astfel eficiența sistemului de pompare a apei fotovoltaice propus. Prin urmare, pare a fi foarte convenabil pentru aplicațiile de pompare a apei fotovoltaice.
Mai mult, se efectuează un test procesor-in-the-loop al metodei propuse folosind placa STM32F4 ca validare experimentală. Principalele avantaje ale acestui nucleu sunt simplitatea implementării, costul redus și lipsa de a dezvolta programe complexe 30 . , placa de conversie FT232RL USB-UART este asociată cu STM32F4, care garantează o interfață de comunicare externă pentru a stabili un port serial virtual (port COM) pe computer. Această metodă permite transmiterea datelor la viteze mari baud.
Performanța PVWPS folosind tehnica propusă este comparată cu sistemele fotovoltaice fără minimizarea pierderilor în diferite condiții de funcționare. Rezultatele obținute arată că sistemul de pompare de apă fotovoltaică propus este mai bun în reducerea la minimum a curentului statorului și a pierderilor de cupru, optimizarea fluxului și pomparea apei.
Restul lucrării este structurat astfel: Modelarea sistemului propus este dată în secțiunea „Modelarea sistemelor fotovoltaice”. În secțiunea „Strategia de control a sistemului studiat”, FDTC, strategia de control propusă și tehnica MPPT sunt descrise în detaliu. Constatările sunt discutate în secțiunea „Rezultatele simulării”. În secțiunea „Testarea PIL cu placa de descoperire STM32F4”, este descrisă testarea procesor-in-the-loop. Concluziile acestei lucrări sunt prezentate în „ secțiunea Concluzii”.
Figura 1 prezintă configurația propusă a sistemului pentru un sistem autonom de pompare a apei fotovoltaice. Sistemul constă dintr-o pompă centrifugă bazată pe IM, o rețea fotovoltaică, două convertoare de putere [convertor boost și invertor sursă de tensiune (VSI)]. În această secțiune , este prezentată modelarea sistemului fotovoltaic de pompare a apei studiat.
Această lucrare adoptă modelul cu o singură diodăsolarcelule fotovoltaice. Caracteristicile celulei fotovoltaice sunt notate cu 31, 32 și 33.
Pentru a efectua adaptarea, se folosește un convertor boost. Relația dintre tensiunile de intrare și de ieșire ale convertorului DC-DC este dată de ecuația 34 de mai jos:
Modelul matematic al IM poate fi descris în cadrul de referință (α,β) prin următoarele ecuații 5,40:
Unde \(l_{s }\),\(l_{r}\): inductanța statorului și a rotorului, M: inductanța reciprocă, \(R_{s }\), \(I_{s }\): rezistența statorului și curent stator, \(R_{r}\), \(I_{r }\): rezistența rotorului și curentul rotorului, \(\phi_{s}\), \(V_{s}\): fluxul statorului și statorul tensiune , \(\phi_{r}\), \(V_{r}\): fluxul rotorului și tensiunea rotorului.
Cuplul de sarcină al pompei centrifuge proporțional cu pătratul vitezei IM poate fi determinat prin:
Controlul sistemului de pompe de apă propus este împărțit în trei subsecțiuni distincte. Prima parte se referă la tehnologia MPPT. A doua parte se ocupă de conducerea IM pe baza controlului direct al cuplului controlerului cu logică fuzzy. În plus, Secțiunea III descrie o tehnică legată de DTC bazat pe FLC care permite determinarea fluxurilor de referință.
În această lucrare, se utilizează o tehnică P&O cu etape variabile pentru a urmări punctul de putere maximă. Se caracterizează prin urmărire rapidă și oscilație scăzută (Figura 2)37,38,39.
Ideea principală a DTC este de a controla direct fluxul și cuplul mașinii, dar utilizarea regulatoarelor de histerezis pentru reglarea cuplului electromagnetic și a fluxului statorului are ca rezultat un cuplu ridicat și o ondulare a fluxului. Prin urmare, este introdusă o tehnică de estompare pentru a îmbunătăți Metoda DTC (Fig. 7), iar FLC poate dezvolta suficiente stări vectoriale a invertorului.
În acest pas, intrarea este transformată în variabile fuzzy prin funcții de membru (MF) și termeni lingvistici.
Cele trei funcții de membru pentru prima intrare (εφ) sunt negative (N), pozitive (P) și zero (Z), așa cum se arată în Figura 3.
Cele cinci funcții de membru pentru a doua intrare (\(\varepsilon\)Tem) sunt Negativ Mare (NL) Negativ Mic (NS) Zero (Z) Pozitiv Mic (PS) și Pozitiv Mare (PL), așa cum se arată în Figura 4.
Traiectoria fluxului statorului constă din 12 sectoare, în care mulțimea neclară este reprezentată de o funcție de membru triunghiulară isoscelă, așa cum se arată în Figura 5.
Tabelul 1 grupează 180 de reguli neclare care utilizează funcțiile de membru de intrare pentru a selecta stările de comutare adecvate.
Metoda inferenței se realizează folosind tehnica lui Mamdani. Factorul de greutate (\(\alpha_{i}\)) al regulii i-a este dat de:
unde\(\mu Ai \left( {e\varphi } \right)\),\(\mu Bi\left({eT} \right) ,\) \(\mu Ci\left(\theta \right) \): Valoarea de apartenență a fluxului magnetic, cuplului și eroarea unghiului de flux al statorului.
Figura 6 ilustrează valorile ascuțite obținute din valorile fuzzy folosind metoda maximă propusă de ecuația (20).
Prin creșterea eficienței motorului, debitul poate fi crescut, ceea ce la rândul său crește pomparea zilnică a apei (Figura 7). Scopul următoarei tehnici este de a asocia o strategie bazată pe minimizarea pierderilor cu o metodă de control direct al cuplului.
Este bine cunoscut faptul că valoarea fluxului magnetic este importantă pentru eficiența motorului. Valorile ridicate ale fluxului conduc la pierderi crescute de fier, precum și la saturația magnetică a circuitului. Dimpotrivă, nivelurile scăzute de flux duc la pierderi mari în Joule.
Prin urmare, reducerea pierderilor în IM este direct legată de alegerea nivelului de flux.
Metoda propusă se bazează pe modelarea pierderilor Joule asociate cu curentul care circulă prin înfășurările statorului din mașină. Ea constă în ajustarea valorii fluxului rotorului la o valoare optimă, minimizând astfel pierderile motorului pentru a crește eficiența. poate fi exprimat după cum urmează (ignorând pierderile de bază):
Cuplul electromagnetic\(C_{em}\) și fluxul rotor\(\phi_{r}\) sunt calculate în sistemul de coordonate dq ca:
Cuplul electromagnetic\(C_{em}\) și fluxul rotor\(\phi_{r}\) sunt calculate în referința (d,q) ca:
prin rezolvarea ecuației.(30), putem găsi curentul statoric optim care asigură un flux optim rotor și pierderi minime:
Au fost efectuate diferite simulări folosind software-ul MATLAB/Simulink pentru a evalua robustețea și performanța tehnicii propuse. Sistemul investigat constă din opt panouri CSUN 235-60P de 230 W (Tabelul 2) conectate în serie. Pompa centrifugă este acționată de IM și parametrii săi caracteristici sunt prezentați în Tabelul 3. Componentele sistemului de pompare PV sunt prezentate în Tabelul 4.
În această secțiune, un sistem de pompare a apei fotovoltaice folosind FDTC cu referință de flux constant este comparat cu un sistem propus bazat pe flux optim (FDTCO) în aceleași condiții de funcționare. Performanța ambelor sisteme fotovoltaice a fost testată luând în considerare următoarele scenarii:
Această secțiune prezintă starea de pornire propusă a sistemului de pompare pe baza unei rate de insolație de 1000 W/m2. Figura 8e ilustrează răspunsul la viteza electrică. În comparație cu FDTC, tehnica propusă oferă un timp de creștere mai bun, atingând starea de echilibru la 1,04. s, iar cu FDTC, atingând starea de echilibru la 1,93 s.Figura 8f prezintă pomparea celor două strategii de control.Se poate observa că FDTCO crește cantitatea de pompare, ceea ce explică îmbunătățirea energiei convertite de IM.Figurile 8g și 8h reprezintă curentul de pornire al statorului. Curentul de pornire folosind FDTC este de 20 A, în timp ce strategia de control propusă sugerează un curent de pornire de 10 A, ceea ce reduce pierderile Joule. Figurile 8i și 8j arată fluxul statoric dezvoltat. PVPWS funcționează la un flux de referință constant de 1,2 Wb, în timp ce în metoda propusă, fluxul de referință este de 1 A, care este implicat în îmbunătățirea eficienței sistemului fotovoltaic.
(A)Solarradiații (b) Extracția puterii (c) Ciclul de funcționare (d) Tensiunea magistralei DC (e) Viteza rotorului (f) Pomparea apei (g) Curentul de fază a statorului pentru FDTC (h) Curentul de fază a statorului pentru FDTCO (i) Răspunsul la flux folosind FLC (j) Răspunsul fluxului utilizând FDTCO (k) Traiectoria fluxului statorului folosind FDTC (l) Traiectoria fluxului statorului utilizând FDTCO.
Thesolarradiația a variat de la 1000 la 700 W/m2 la 3 secunde și apoi la 500 W/m2 la 6 secunde (Fig. 8a). Figura 8b arată puterea fotovoltaică corespunzătoare pentru 1000 W/m2, 700 W/m2 și 500 W/m2 .Figurile 8c și 8d ilustrează ciclul de funcționare și respectiv tensiunea circuitului continuu.Figura 8e ilustrează viteza electrică a IM și putem observa că tehnica propusă are viteză și timp de răspuns mai bune în comparație cu sistemul fotovoltaic bazat pe FDTC.Figura 8f prezintă pomparea apei pentru diferite niveluri de iradiere obținute folosind FDTC și FDTCO. Se poate realiza mai multă pompare cu FDTCO decât cu FDTC. Figurile 8g și 8h ilustrează răspunsurile curente simulate folosind metoda FDTC și strategia de control propusă. Prin utilizarea tehnicii de control propuse , amplitudinea curentului este minimizată, ceea ce înseamnă mai puține pierderi de cupru, crescând astfel eficiența sistemului. Prin urmare, curenții mari de pornire pot duce la o performanță redusă a mașinii. Figura 8j arată evoluția răspunsului fluxului pentru a selectaflux optim pentru a se asigura că pierderile sunt minimizate, prin urmare, tehnica propusă ilustrează performanța acesteia. Spre deosebire de Figura 8i, fluxul este constant, ceea ce nu reprezintă funcționarea optimă. Figurile 8k și 8l arată evoluția traiectoriei fluxului statorului.Figura 8l ilustrează dezvoltarea optimă a fluxului și explică ideea principală a strategiei de control propuse.
O schimbare bruscă însolars-a aplicat radiație, începând cu o iradiere de 1000 W/m2 și scăzând brusc la 500 W/m2 după 1,5 s (Fig. 9a). În figura 9b este prezentată puterea fotovoltaică extrasă din panourile fotovoltaice, corespunzătoare la 1000 W/m2 și 500 W/m2. Figurile 9c și 9d ilustrează ciclul de funcționare și, respectiv, tensiunea circuitului continuu. După cum se poate observa din Fig. 9e, metoda propusă oferă un timp de răspuns mai bun. Figura 9f arată pomparea apei obținută pentru cele două strategii de control. Pompare cu FDTCO a fost mai mare decât cu FDTC, pompând 0,01 m3/s la o iradiere de 1000 W/m2 comparativ cu 0,009 m3/s cu FDTC;în plus, când iradierea a fost de 500 W la /m2, FDTCO a pompat 0,0079 m3/s, în timp ce FDTC a pompat 0,0077 m3/s. Figurile 9g și 9h. Descrie răspunsul curent simulat folosind metoda FDTC și strategia de control propusă. strategia de control propusă arată că amplitudinea curentului este redusă în cazul schimbărilor bruște de iradiere, rezultând pierderi reduse de cupru. Figura 9j prezintă evoluția răspunsului fluxului în vederea alegerii fluxului optim pentru a se asigura că pierderile sunt minimizate, prin urmare, tehnica propusă. ilustrează performanța sa cu un flux de 1 Wb și o iradiere de 1000 W/m2, în timp ce fluxul este de 0,83 Wb și iradierea este de 500 W/m2. Spre deosebire de Fig. 9i, fluxul este constant la 1,2 Wb, ceea ce nu reprezintă funcția optimă. Figurile 9k și 9l arată evoluția traiectoriei fluxului statorului. Figura 9l ilustrează dezvoltarea optimă a fluxului și explică ideea principală a strategiei de control propusă și îmbunătățirea sistemului de pompare propus.
(A)Solarradiații (b) Puterea extrasă (c) Ciclul de funcționare (d) Tensiunea magistralei DC (e) Viteza rotorului (f) Debitul de apă (g) Curentul de fază a statorului pentru FDTC (h) Curentul de fază a statorului pentru FDTCO (i) ) Răspunsul fluxului folosind FLC (j) Răspunsul fluxului utilizând FDTCO (k) Traiectoria fluxului statoric folosind FDTC (l) Traiectoria fluxului statorului utilizând FDTCO.
O analiză comparativă a celor două tehnologii în ceea ce privește valoarea fluxului, amplitudinea curentului și pomparea este prezentată în Tabelul 5, care arată că PVWPS bazat pe tehnologia propusă oferă performanțe ridicate cu debit crescut de pompare și curent și pierderi de amplitudine minime, ceea ce se datorează la selectarea optimă a fluxului.
Pentru a verifica și testa strategia de control propusă, se efectuează un test PIL bazat pe placa STM32F4. Acesta include generarea de cod care va fi încărcat și rulat pe placa încorporată. Placa conține un microcontroler pe 32 de biți cu 1 MB Flash, 168 MHz. frecvență de ceas, unitate în virgulă mobilă, instrucțiuni DSP, 192 KB SRAM. În timpul acestui test, a fost creat în sistemul de control un bloc PIL dezvoltat care conține codul generat bazat pe placa hardware de descoperire STM32F4 și introdus în software-ul Simulink. Pașii pentru a permite Testele PIL care urmează să fie configurate utilizând placa STM32F4 sunt prezentate în Figura 10.
Testarea PIL de co-simulare folosind STM32F4 poate fi utilizată ca tehnică cu costuri reduse pentru a verifica tehnica propusă. În această lucrare, modulul optimizat care oferă cel mai bun flux de referință este implementat în STMicroelectronics Discovery Board (STM32F4).
Acesta din urmă este executat concomitent cu Simulink și schimbă informații în timpul co-simulării folosind metoda PVWPS propusă. Figura 12 ilustrează implementarea subsistemului de tehnologie de optimizare în STM32F4.
Doar tehnica propusă a fluxului de referință optim este prezentată în această co-simulare, deoarece este principala variabilă de control pentru această lucrare care demonstrează comportamentul de control al unui sistem fotovoltaic de pompare a apei.
Ora postării: 15-apr-2022
