Enhancing Wind Power Conversion System Control Under Wind Constraints Using Single Hidden Layer Neural Network
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 37، شماره: 7
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 21
فایل این مقاله در 11 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:
JR_IJE-37-7_010
تاریخ نمایه سازی: 9 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
In the realm of wind power generation, cascaded doubly fed induction generators (CDFIG) play a pivotal role. However, the classical proportional integral derivative (PID) controllers used within such systems often struggle with instability and inaccuracies arising from wind variability. This study proposes an enhancement to overcome these limitations by incorporating a single hidden layer neural network (SHLNN) into the wind power conversion systems (WPCS). The SHLNN aims to complement the PID controller by addressing its shortcomings in handling nonlinearities and uncertainties. This integration exploits the adaptive nature and low computational demand of SHLNNs, utilizing historical wind speed and power data to form a more resilient control strategy. Through Matlab/Simulink simulations, this approach is rigorously compared against traditional PID control methods. The results demonstrate a marked improvement in performance, highlighting the SHLNN's capacity to contend with the intrinsic variabilities of wind patterns. This contribution is significant as it offers a sophisticated yet computationally efficient solution to enhance CDFIG-based WPCS, ensuring more stable and accurate energy production.
کلیدواژه ها:
Wind power generation system ، Cascaded doubly fed induction generator ، Proportional Integral Derivative ، Single Hidden Layer Neural Network
نویسندگان
A. Mazari
Laboratory of Applied and Automation and Industrial Diagnostic (LAADI), University of Djelfa, Djelfa, Algeria
H. Ait Abbas
Laboratory of Electrical and Automatic Systems Engineering (LGSEA), University of Bouira, Bouira, Algeria
K. Laroussi
Laboratory of Applied and Automation and Industrial Diagnostic (LAADI), University of Djelfa, Djelfa, Algeria
B. Naceri
Laboratory of Identification, Commande, Control and Communication (LI۳CUB), University of Biskra, Algeria
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 :