Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Design of a novel control scheme for the operation of the doubly fed induction generator

Tytuł:
Design of a novel control scheme for the operation of the doubly fed induction generator
Autorzy:
Kumar, Ram Krishan
Choudhary, Jayanti
Data publikacji:
2024
Słowa kluczowe:
DFIG
doubly fed induction generator
GACO
genetic algorithm with ant colony optimization
improved recurrent fuzzy neural network
IRFNN
modelling
TST
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
The advancement of ocean renewable energy through Tidal Stream Turbines (TSTs) necessitates the use of a variety of computer models to properly evaluate TST efficiency. The Doubly Fed Induction Generator (DFIG) is the most widely utilized Wind Turbine (WT) in the expanding global wind sector. Grid-tied wind energy systems often use the DFIG to meet conventional grid needs including power quality enhancement, grid stability, grid synchronization, power regulation, and fault ride-through. This paper demonstrates the design of a novel control scheme for the operation of the DFIG. The suggested control scheme consisted of an Improved Recurrent Fuzzy Neural Network (IRFNN) and Ant Colony Optimization with Genetic Algorithms (GACOs). A global control system is created and executed to monitor the changeover between the two operating modes. The plant enters a variable speed mode when the tidal speed is low enough, where the system is controlled to ensure that the turbo-generator module functions at peak power extraction efficiency for any specific tidal velocity. The findings demonstrate the system’s superior efficiency, with the highest power extraction provided despite variations in tidal stream input.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies