W ostatnich latach duże zainteresowanie wśród badaczy wzbudziło ulepszenie sprawności fotowoltaicznych systemów pompowania wody (PVWPS), ponieważ ich działanie opiera się na produkcji czystej energii elektrycznej. zastosowania, które zawierają techniki minimalizacji strat stosowane w silnikach indukcyjnych (IM). Proponowane sterowanie wybiera optymalną wielkość strumienia poprzez minimalizację strat IM.Ponadto wprowadzono również metodę obserwacji zaburzeń o zmiennym skoku. Przydatność proponowanego sterowania jest uznawana przez zmniejszenie prądu zlewowego;dzięki temu straty silnika są zminimalizowane, a sprawność poprawiona. Proponowana strategia sterowania jest porównywana z metodami bez minimalizacji strat. Wyniki porównania obrazują skuteczność proponowanej metody, która opiera się na minimalizacji strat prędkości elektrycznej, pobieranego prądu, przepływającego wody i rozwijanie strumienia.Test procesora w pętli (PIL) jest wykonywany jako test eksperymentalny proponowanej metody.Obejmuje implementację wygenerowanego kodu C na płytce wykrywającej STM32F4.Wyniki uzyskane z wbudowanego modułu pokładzie są podobne do wyników symulacji numerycznej.
Szczególnie energia odnawialnasłonecznyTechnologia fotowoltaiczna może być czystszą alternatywą dla paliw kopalnych w systemach pompowania wody1,2.Systemy pompowania fotowoltaicznego cieszą się dużym zainteresowaniem na odległych obszarach pozbawionych elektryczności3,4.
W aplikacjach pompowania PV stosuje się różne silniki. Podstawowy etap PVWPS opiera się na silnikach prądu stałego. Silniki te są łatwe do kontrolowania i wdrażania, ale wymagają regularnej konserwacji ze względu na obecność adnotatorów i szczotek. wprowadzono silniki z magnesami stałymi, które charakteryzują się bezszczotkowością, wysoką sprawnością i niezawodnością6. W porównaniu z innymi silnikami, PVWPS oparty na komunikatach IM ma lepsze osiągi, ponieważ jest niezawodny, tani, bezobsługowy i oferuje więcej możliwości strategii sterowania7 Powszechnie stosowane są techniki pośredniego sterowania zorientowanego na pole (IFOC) oraz metody bezpośredniego sterowania momentem obrotowym (DTC)8.
IFOC został opracowany przez Blaschke i Hasse i umożliwia zmianę prędkości IM w szerokim zakresie9,10. Prąd stojana jest podzielony na dwie części, jedna generuje strumień magnetyczny, a druga generuje moment obrotowy poprzez przekształcenie do układu współrzędnych dq. niezależne sterowanie strumieniem i momentem obrotowym w warunkach ustalonych i dynamicznych. Oś (d) jest wyrównana z wektorem przestrzennym strumienia wirnika, co oznacza, że składowa osi q wektora przestrzennego strumienia wirnika jest zawsze zerowa.FOC zapewnia dobrą i szybszą odpowiedź11 ,12 jednak ta metoda jest złożona i podlega zmianom parametrów13. Aby przezwyciężyć te niedociągnięcia, Takashi i Noguchi14 wprowadzili DTC, który ma wysoką dynamikę, jest wytrzymały i mniej wrażliwy na zmiany parametrów. W DTC moment elektromagnetyczny i strumień stojana są kontrolowane przez odjęcie strumienia stojana i momentu obrotowego od odpowiednich oszacowań. Wynik jest podawany do komparatora histerezy w celu wygenerowania odpowiedniego wektora napięcia do sterowaniazarówno strumień, jak i moment obrotowy stojana.
Główną niedogodnością tej strategii sterowania są duże fluktuacje momentu i strumienia wynikające z zastosowania regulatorów histerezy do regulacji strumienia stojana i momentu elektromagnetycznego15,42. W celu zminimalizowania tętnień stosuje się przekształtniki wielopoziomowe, ale sprawność jest zmniejszona przez liczbę wyłączników mocy16. Kilku autorów zastosowało modulację wektora kosmicznego (SWM)17, sterowanie trybem ślizgowym (SMC)18, które są potężnymi technikami, ale cierpią na niepożądane efekty jittera19. Wielu badaczy używało technik sztucznej inteligencji do poprawy wydajności kontrolera, między innymi (1) sieci, strategia sterowania, która wymaga szybkich procesorów do implementacji20 oraz (2) algorytmy genetyczne21.
Sterowanie rozmyte jest solidne, nadaje się do nieliniowych strategii sterowania i nie wymaga znajomości dokładnego modelu. Obejmuje użycie bloków logiki rozmytej zamiast sterowników histeretycznych i tabel wyboru przełączników w celu zmniejszenia tętnienia strumienia i momentu. Kody DTC oparte na FLC zapewniają lepszą wydajność22, ale nie na tyle, aby zmaksymalizować wydajność silnika, dlatego wymagane są techniki optymalizacji pętli sterowania.
W większości wcześniejszych badań autorzy wybrali stały strumień jako strumień odniesienia, ale ten wybór odniesienia nie stanowi optymalnej praktyki.
Wysokowydajne, wysokowydajne napędy silnikowe wymagają szybkiej i dokładnej odpowiedzi prędkości. Z drugiej strony, w przypadku niektórych operacji sterowanie może nie być optymalne, więc nie można zoptymalizować wydajności układu napędowego. Lepszą wydajność można uzyskać, stosując zmienny strumień odniesienia podczas pracy systemu.
Wielu autorów zaproponowało sterownik wyszukiwania (SC), który minimalizuje straty w różnych warunkach obciążenia (takich jak in27), aby poprawić wydajność silnika. Technika polega na pomiarze i minimalizacji mocy wejściowej przez iteracyjny prąd odniesienia osi d lub strumień stojana odniesienia.Jednak metoda ta wprowadza tętnienie momentu obrotowego spowodowane oscylacjami występującymi w strumieniu szczeliny powietrznej, a wdrożenie tej metody jest czasochłonne i zasobożerne obliczeniowo. Optymalizacja roju cząstek jest również stosowana w celu poprawy wydajności28, ale ta technika może utknąć w lokalnych minimach, co prowadzi do złego doboru parametrów kontrolnych29.
W niniejszym artykule zaproponowano technikę związaną z FDTC w celu doboru optymalnego strumienia magnetycznego poprzez zmniejszenie strat silnika. Ta kombinacja zapewnia możliwość wykorzystania optymalnego poziomu strumienia w każdym punkcie pracy, zwiększając w ten sposób wydajność proponowanego fotowoltaicznego systemu pompowania wody. Dlatego wydaje się być bardzo wygodny w zastosowaniach fotowoltaicznych do pompowania wody.
Ponadto przeprowadza się test procesora w pętli proponowanej metody z wykorzystaniem płyty STM32F4 jako eksperymentalnej walidacji. Główne zalety tego rdzenia to prostota implementacji, niski koszt i brak konieczności tworzenia skomplikowanych programów 30 .Dodatkowo , płytka konwertująca FT232RL USB-UART jest powiązana z STM32F4, co gwarantuje zewnętrzny interfejs komunikacyjny w celu ustanowienia wirtualnego portu szeregowego (port COM) na komputerze. Metoda ta pozwala na transmisję danych z dużą szybkością.
Wydajność PVWPS przy użyciu proponowanej techniki jest porównywana z systemami PV bez minimalizacji strat w różnych warunkach pracy. Uzyskane wyniki pokazują, że proponowany system fotowoltaicznej pompy wodnej jest lepszy w minimalizowaniu prądu stojana i strat miedzi, optymalizacji strumienia i pompowania wody.
Pozostała część artykułu ma następującą strukturę: Modelowanie proponowanego układu podano w rozdziale „Modelowanie systemów fotowoltaicznych”. W rozdziale „Strategia sterowania badanego układu” FDTC proponowana strategia sterowania i technika MPPT są szczegółowo opisane. Wyniki zostały omówione w sekcji „Wyniki symulacji”. W sekcji „Testowanie PIL z płytą wykrywającą STM32F4” opisano testowanie procesora w pętli. Wnioski”.
Rysunek 1 przedstawia proponowaną konfigurację systemu dla samodzielnego systemu fotowoltaicznego pompowania wody. System składa się z pompy odśrodkowej opartej na IM, układu fotowoltaicznego, dwóch konwerterów mocy [przetwornica doładowania i falownik źródła napięcia (VSI)]. W tej sekcji , przedstawiono modelowanie badanego fotowoltaicznego systemu pompowania wody.
W artykule przyjęto model jednodiodowysłonecznyogniwa fotowoltaiczne.Charakterystykę ogniwa fotowoltaicznego oznaczono liczbami 31, 32 i 33.
Aby przeprowadzić adaptację, stosuje się konwerter podwyższający napięcie. Zależność między napięciami wejściowymi i wyjściowymi konwertera DC-DC podaje równanie 34 poniżej:
Model matematyczny IM można opisać w układzie odniesienia (α,β) następującymi równaniami 5,40:
Gdzie \(l_{s }\),\(l_{r}\): indukcyjność stojana i wirnika, M: indukcyjność wzajemna, \(R_{s }\), \(I_{s }\): rezystancja stojana i Prąd stojana, \(R_{r}\), \(I_{r }\): rezystancja wirnika i prąd wirnika, \(\phi_{s}\), \(V_{s}\): strumień stojana i stojana napięcie , \(\phi_{r}\), \(V_{r}\): strumień wirnika i napięcie wirnika.
Moment obciążenia pompy odśrodkowej proporcjonalny do kwadratu prędkości IM może być określony przez:
Sterowanie proponowanym układem pompy wodnej podzielone jest na trzy odrębne podsekcje. Pierwsza część dotyczy technologii MPPT. Druga część dotyczy sterowania IM w oparciu o bezpośrednie sterowanie momentem obrotowym sterownika z logiką rozmytą. Ponadto w części III opisano technikę związaną z DTC oparty na FLC, który umożliwia określenie strumieni referencyjnych.
W tej pracy do śledzenia punktu mocy maksymalnej wykorzystywana jest technika zmiennego kroku P&O. Charakteryzuje się ona szybkim śledzeniem i niskimi oscylacjami (rysunek 2)37,38,39.
Główną ideą DTC jest bezpośrednie sterowanie strumieniem i momentem obrotowym maszyny, ale zastosowanie regulatorów histerezy do elektromagnetycznej regulacji momentu obrotowego i strumienia stojana skutkuje wysokim momentem obrotowym i tętnieniem strumienia. Metoda DTC (rys. 7) i FLC może wytworzyć wystarczające stany wektora falownika.
Na tym etapie dane wejściowe są przekształcane w zmienne rozmyte za pomocą funkcji przynależności (MF) i terminów językowych.
Trzy funkcje przynależności dla pierwszego wejścia (εφ) są ujemne (N), dodatnie (P) i zerowe (Z), jak pokazano na rysunku 3.
Pięć funkcji przynależności dla drugiego wejścia (\(\varepsilon\)Tem) to Ujemna Duża (NL) Ujemna Mała (NS) Zero (Z) Dodatnia Mała (PS) i Dodatnia Duża (PL), jak pokazano na rysunku 4.
Trajektoria strumienia stojana składa się z 12 sektorów, w których zbiór rozmyty jest reprezentowany przez funkcję przynależności trójkąta równoramiennego, jak pokazano na rysunku 5.
Tabela 1 grupuje 180 reguł rozmytych, które wykorzystują wejściowe funkcje przynależności do wyboru odpowiednich stanów przełącznika.
Metoda wnioskowania jest wykonywana przy użyciu techniki Mamdaniego. Współczynnik wagowy (\(\alpha_{i}\)) i-tej reguły jest określony wzorem:
gdzie\(\mu Ai \left( {e\varphi } \right)\),\(\mu Bi\left( {eT} \right) ,\) \(\mu Ci\left( \theta \right) \): Wartość składowa strumienia magnetycznego, momentu obrotowego i błędu kąta strumienia stojana.
Rysunek 6 ilustruje ostre wartości uzyskane z wartości rozmytych przy użyciu maksymalnej metody zaproponowanej przez równanie (20).
Zwiększając sprawność silnika, można zwiększyć natężenie przepływu, co z kolei zwiększa codzienne pompowanie wody (Rysunek 7). Celem poniższej techniki jest powiązanie strategii opartej na minimalizacji strat z metodą bezpośredniej kontroli momentu obrotowego.
Powszechnie wiadomo, że wartość strumienia magnetycznego ma znaczenie dla sprawności silnika. Wysokie wartości strumienia prowadzą do zwiększonych strat w żelazie oraz do nasycenia magnetycznego obwodu. Z drugiej strony, niski poziom strumienia skutkuje wysokimi stratami Joule'a.
Dlatego redukcja strat w MW jest bezpośrednio związana z wyborem poziomu strumienia.
Proponowana metoda opiera się na modelowaniu strat Joule'a związanych z prądem płynącym przez uzwojenia stojana w maszynie. Polega na dostosowaniu wartości strumienia wirnika do optymalnej wartości, minimalizując tym samym straty silnika w celu zwiększenia sprawności. Straty w Joule'a można wyrazić w następujący sposób (pomijając straty rdzenia):
Moment elektromagnetyczny\(C_{em}\) i strumień wirnika\(\phi_{r}\) są obliczane w układzie współrzędnych dq jako:
Moment elektromagnetyczny\(C_{em}\) i strumień wirnika\(\phi_{r}\) są obliczane w odniesieniu (d,q) jako:
rozwiązując równanie.(30), możemy znaleźć optymalny prąd stojana zapewniający optymalny strumień wirnika i minimalne straty:
Przeprowadzono różne symulacje przy użyciu oprogramowania MATLAB/Simulink w celu oceny odporności i wydajności proponowanej techniki. Badany system składa się z ośmiu paneli CSUN 235-60P o mocy 230 W (tabela 2) połączonych szeregowo. jego charakterystyczne parametry przedstawiono w tabeli 3. Elementy składowe układu pompowego PV przedstawiono w tabeli 4.
W tej sekcji fotowoltaiczny system pompowania wody wykorzystujący FDTC ze stałym strumieniem odniesienia jest porównywany z proponowanym systemem opartym na optymalnym strumieniu (FDTCO) w tych samych warunkach roboczych. Wydajność obu systemów fotowoltaicznych przetestowano, biorąc pod uwagę następujące scenariusze:
W tej sekcji przedstawiono proponowany stan rozruchu układu pompowego w oparciu o natężenie nasłonecznienia 1000 W/m2. Rysunek 8e ilustruje odpowiedź prędkości elektrycznej. W porównaniu z FDTC proponowana technika zapewnia lepszy czas narastania, osiągając stan ustalony przy 1,04 s, a przy FDTC osiągnięcie stanu ustalonego przy 1,93 s. Rysunek 8f przedstawia pompowanie w ramach dwóch strategii sterowania. Można zauważyć, że FDTCO zwiększa ilość pompowania, co wyjaśnia poprawę energii przekształcanej przez IM. a 8h reprezentują pobierany prąd stojana. Prąd rozruchowy przy użyciu FDTC wynosi 20 A, podczas gdy proponowana strategia sterowania sugeruje prąd rozruchowy 10 A, co zmniejsza straty Joule'a. Rysunki 8i i 8j przedstawiają opracowany strumień stojana. PVPWS pracuje przy stałym strumieniu odniesienia 1,2 Wb, natomiast w proponowanej metodzie strumień odniesienia wynosi 1 A, co ma wpływ na poprawę sprawności systemu fotowoltaicznego.
(a)Słonecznypromieniowanie (b) Pobór mocy (c) Cykl pracy (d) Napięcie szyny DC (e) Prędkość wirnika (f) Woda pompująca (g) Prąd fazowy stojana dla FDTC (h) Prąd fazowy stojana dla FDTCO (i) Odpowiedź strumienia przy użyciu FLC (j) Odpowiedź strumienia przy użyciu FDTCO (k) Trajektoria strumienia stojana przy użyciu FDTC (l) Trajektoria strumienia stojana przy użyciu FDTCO.
Thesłonecznypromieniowanie zmieniało się od 1000 do 700 W/m2 po 3 sekundach, a następnie do 500 W/m2 po 6 sekundach (rys. 8a). Rysunek 8b pokazuje odpowiednią moc fotowoltaiczną dla 1000 W/m2, 700 W/m2 i 500 W/m2 .Rysunki 8c i 8d ilustrują odpowiednio cykl pracy i napięcie obwodu DC. Rysunek 8e ilustruje prędkość elektryczną IM i możemy zauważyć, że proponowana technika ma lepszą prędkość i czas reakcji w porównaniu z systemem fotowoltaicznym opartym na FDTC.Rysunek 8f przedstawia pompowanie wody dla różnych poziomów napromieniowania uzyskanego przy użyciu FDTC i FDTCO.Można osiągnąć więcej pompowania za pomocą FDTCO niż za pomocą FDTC.Rysunki 8g i 8h ilustrują symulowane odpowiedzi prądowe przy użyciu metody FDTC i proponowanej strategii kontroli.Dzięki zastosowaniu proponowanej techniki kontroli , amplituda prądu jest zminimalizowana, co oznacza mniejsze straty miedzi, a tym samym zwiększa wydajność systemu. Dlatego wysokie prądy rozruchowe mogą prowadzić do zmniejszenia wydajności maszyny. Rysunek 8j przedstawia ewolucję odpowiedzi strumienia w celu wybraniaoptymalny strumień zapewniający minimalizację strat, dlatego proponowana technika ilustruje jej wydajność. W przeciwieństwie do rysunku 8i strumień jest stały, co nie przedstawia optymalnej pracy. Rysunki 8k i 8l pokazują ewolucję trajektorii strumienia stojana. 8l ilustruje optymalny rozwój strumienia i wyjaśnia główną ideę proponowanej strategii sterowania.
Nagła zmiana wsłonecznyzastosowano promieniowanie, zaczynając od irradiancji 1000 W/m2 i gwałtownie spadając do 500 W/m2 po 1,5 s (rys. 9a). Rysunek 9b pokazuje moc fotowoltaiczną pobieraną z paneli fotowoltaicznych, odpowiadającą 1000 W/m2 i 500 W/m2.Rysunki 9c i 9d ilustrują odpowiednio cykl pracy i napięcie obwodu DC.Jak widać na rysunku 9e, proponowana metoda zapewnia lepszy czas odpowiedzi.Rysunek 9f przedstawia pompowanie wody uzyskane dla dwóch strategii sterowania.Pompowanie z FDTCO był wyższy niż z FDTC, pompowanie 0,01 m3/s przy naświetleniu 1000 W/m2 w porównaniu z 0,009 m3/s z FDTC;ponadto, gdy irradiancja wynosiła 500 W przy /m2, FDTCO pompowało 0,0079 m3/s, podczas gdy FDTC pompowało 0,0077 m3/s. Rysunki 9g i 9h. Opisuje obecną odpowiedź symulowaną przy użyciu metody FDTC i proponowaną strategię kontroli.Możemy zauważyć, że proponowana strategia kontroli pokazuje, że bieżąca amplituda zmniejsza się przy nagłych zmianach natężenia promieniowania, co skutkuje zmniejszeniem strat miedzi. Rysunek 9j przedstawia ewolucję odpowiedzi strumienia w celu wybrania optymalnego strumienia, aby zapewnić minimalizację strat, dlatego proponowana technika ilustruje jego wydajność przy strumieniu 1 Wb i irradiancji 1000 W/m2, podczas gdy strumień wynosi 0,83 Wb, a irradiancja 500 W/m2. W przeciwieństwie do Rys. 9i, strumień jest stały na poziomie 1,2 Wb, co nie przedstawiają optymalną funkcję.Rysunki 9k i 9l pokazują ewolucję trajektorii strumienia stojana.Rysunek 9l ilustruje optymalny rozwój strumienia i wyjaśnia główną ideę proponowanej strategii sterowania i ulepszenia proponowanego układu pompującego.
(a)Słonecznypromieniowanie (b) Moc pobierana (c) Cykl pracy (d) Napięcie szyny DC (e) Prędkość wirnika (f) Przepływ wody (g) Prąd fazowy stojana dla FDTC (h) Prąd fazowy stojana dla FDTCO (i) ) Odpowiedź strumienia przy użyciu FLC (j) Odpowiedź strumienia przy użyciu FDTCO (k) Trajektoria strumienia stojana przy użyciu FDTC (l) Trajektoria strumienia stojana przy użyciu FDTCO.
Analizę porównawczą obu technologii pod względem wartości strumienia, amplitudy prądu i pompowania przedstawiono w Tabeli 5, z której wynika, że PVWPS w oparciu o proponowaną technologię zapewnia wysoką wydajność przy zwiększonym przepływie pompowania oraz zminimalizowanym prądzie amplitudy i stratach, co jest spowodowane do optymalnego doboru strumienia.
Aby zweryfikować i przetestować proponowaną strategię sterowania, wykonywany jest test PIL w oparciu o płytkę STM32F4. Obejmuje generowanie kodu, który zostanie załadowany i uruchomiony na wbudowanej płytce.Płytka zawiera 32-bitowy mikrokontroler z 1 MB Flash, 168 MHz częstotliwość zegara, jednostka zmiennoprzecinkowa, instrukcje DSP, 192 kB SRAM. Podczas tego testu w systemie sterowania powstał opracowany blok PIL zawierający wygenerowany kod na podstawie płytki sprzętowej Discovery STM32F4 i wprowadzony w oprogramowaniu Simulink. Testy PIL do skonfigurowania przy użyciu płyty STM32F4 pokazano na rysunku 10.
Testy kosymulacyjne PIL przy użyciu STM32F4 mogą być wykorzystywane jako tania technika do weryfikacji proponowanej techniki. W niniejszym artykule zoptymalizowany moduł, który zapewnia najlepszy strumień odniesienia, został zaimplementowany w płytce STMicroelectronics Discovery Board (STM32F4).
Ten ostatni jest wykonywany jednocześnie z Simulink i wymienia informacje podczas kosymulacji przy użyciu proponowanej metody PVWPS. Rysunek 12 ilustruje implementację podsystemu technologii optymalizacji w STM32F4.
W tej współsymulacji pokazano tylko proponowaną optymalną technikę strumienia referencyjnego, ponieważ jest to główna zmienna sterowania dla tej pracy, demonstrująca zachowanie sterowania fotowoltaicznego systemu pompowania wody.
Czas publikacji: 15 kwietnia-2022
