한국지능시스템학회논문지 (Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems)

  • 제18권1호
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  • Pages.1-6
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  • 2008
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  • 1976-9172(pISSN)
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  • 2288-2324(eISSN)
한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
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강인 퍼지 이론을 이용한 풍력 터빈의 가변 속도 제어

Variable Speed Control of Wind Turbines Using Robust Fuzzy Algorithm

  • 성화창 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 박진배 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 주영훈 (군산대학교 전자정보공학부)
  • 발행 : 2008.02.25
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초록

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 풍력 터빈의 변화 속도 제어에 관해 다루고자 한다. 일반적인 풍력 터빈의 변화 속도는 복잡한 비선형성으로 나타내어지며, 플랜트를 구성하는 각 파라미터의 수치 역시 불확실하다. 이와 같은 복잡성을 해결하기 위하여, 우리는 비선형성 및 불확실성에 강인한 퍼지 제어 이론을 제안하고자 한다. 우선 풍력 터빈의 변화 속도에 대한 정확한 퍼지 모델링을 수행하게 된다. 그리고 재해석된 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 적합한 제어기를 설계하게 되며, 리아푸노프 안정도에 기반한 시스템의 안정도를 증명하게 된다. 마지막으로, 가상 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증하게 된다.

In this paper, we present the robust fuzzy algorithm for variable speed control of wind turbines. Generally, the plants of wind turbines are consisted of complex nonlinearities, and the parameters of variable speed of wind turbines are represented as uncertain terms. For solving these complexity, we propose the robust fuzzy algorithm. At first, the exact fuzzy modeling are performed for variable speed of wind turbines. Next, we design the fuzzy controller for reanalyzed T-S fuzzy model of the wind turbines, then, we prove the stability of the plant through the Lyapunov stability theorem. At last, an example is included for visualizing the efficiency of the proposed technique.

키워드

참고문헌

  1. H. J. Lee, J. B. Park, and G. Chen, "Robust fuzzy control of nonlinear system with parametric uncertainties," IEEE Trans. Fuzzy Syst. vol. 9, pp. 369-379, Apr. 2004 https://doi.org/10.1109/91.919258
  2. H. J. Lee, H. B. Kim, and J. B. Park, "A new intelligent digital redesign for T-S fuzzy systems: global approach," IEEE Trans. Fuzzy Syst. vol. 12, no. 2, 2004
  3. 성화창, 주영훈, 박진배, "풍력과 태양에너지를 이용 한 하이브리드 발전시스템 구현을 위한 스위칭 디 지털 퍼지 제어기 개발," 퍼지 및 지능 시스템 학회 논문지, vol. 16, no. 6, pp. 670-676, 2006
  4. R. Novak, T. Ekelund, I. Jovik, "Modeling and control of variable-speed wind-turbine drive-system dynamics," IEEE control systems, vol. 15, no. 1, pp. 91-96, 1995
  5. M. M. Hand and M. J. Balas, "Non-linear and linear model based controller design for variable- speed wind turbines," pp. 1-8. NREL Report No. CP-500-26244
  6. E. S. Abdin and W. Xu, "Control design and dynamic performance analysis of a wind turbine-induction generator unit." IEEE Trans. Energy Conversion, vol. 15, no. 1, pp. 91-96, 2000 https://doi.org/10.1109/60.849122
  7. Y. D. Song, B. Dhinakaran, and X. Y. Bao, "Variable speed control of wind turbines using nonlinear and adaptive algorithm," Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, vol. 85, pp. 293-308, 2000 https://doi.org/10.1016/S0167-6105(99)00131-2
  8. Y. H. Joo, L. S. Shieh, and G. Chen, "Hybrid state-space fuzzy model-based controller with dual-rate sampling for digital control of chaotic systems," IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 7, no. 4, pp. 394-408, 1999 https://doi.org/10.1109/91.784199
  9. B. Boukhezzar and H. Siguerdidjane, "Nonlinear control of variable speed wind turbines for power regulation," Proc. IEEE Conference on Control Applications. Canada, pp. 114-119. 2005
  10. X. Yang, X. Liu and Q. Wu, "Integral fuzzy sliding mode control for variable speed wind power system." Proc. IEEE International Conference on Automation and Logistics, China, pp. 1289-1294, 2007
  11. M. Perales, J. Peres, F. Barrero, J. Mora, E. Galvan, and J. M. Carrasco, "Fuzzy logic control of a variable speed, variable pitch wind turbine,"in IECON'99 Proc, vol, 2, pp. 614-618. 1999
  12. A. Tapia, G. Tapia, J. X. Ostolaza, and J. R. Saenz, "Modeling and control of a wind turbine driven doubly fed induction generator," IEEE Trans. on energy conversion, vol. 18, no. 2, pp. 194-204, 2003 https://doi.org/10.1109/TEC.2003.811727

피인용 문헌

  1. Fuzzy Modeling and Stability Analysis of Wind Power System with Doubly-fed Induction Generator vol.22, pp.1, 2012, https://doi.org/10.5391/JKIIS.2012.22.1.56
  2. Derivation of 4 degrees of freedom nonlinear wind turbine model using effective mass and stiffness for simulation of control algorithm vol.5, pp.5, 2013, https://doi.org/10.1063/1.4826703