Rüzgar türbini tarafından sürülen rotor tarafına bağlı matris çeviricili çift beslemeli asenkron generatör tasarımı.

Abstract

Rüzgar enerjisi, sürdürülebilirliği ve teknolojik ilerlemeleri nedeniyle en cazip yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olarak ortaya çıkmıştır. Bu tez, bir matris dönüştürücü (MC) ile kontrol edilen, şebekeye bağlı değişken hızlı rüzgar türbin tahrikli çift beslemeli asenkron generatörün (DFIG) tasarımı, modeli, kontrolü ve uygulamasını ele almaktadır. Rüzgar hızının değişmesi sırasında maksimum güç elde etmek için, maksimum güç noktası takibini (MPPT) mümkün kılan optimum şaft hızını tahmin etmek üzere bir yapay sinir ağı (ANN) tasarlanmıştır. Klasik sırt sırta dönüştürücünün yerine kullanılan MC, karmaşıklığı en aza indirmekte ve sistemin kompaktlığını artırmaktadır. Önerilen sistemde, makinenin stator sargı uçları doğrudan ana şebekeye bağlanırken, rotor sargıları kayar bileziklerden MC aracılığıyla şebekeye bağlanır. Giriş ve çıkışta sinüzoidal dalga şekilleri, birim giriş güç faktörü (PF) ve çift yönlü güç akışı kabiliyeti sunan Venturini modülasyon yönteminin basitleştirilmiş versiyonu MC'yi kontrol etmek için kullanılmıştır. Stator alan yönlendirmeli kontrol (FOC) yaklaşımı, aktif ve reaktif gücü birbirinden ayrıştırmak için uygulanmıştır. Sistem hem benzetim ve hem de deneysel uygulama ile doğrulanmıştır. Benzetim çalışmaları MATLAB/Simulink programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneylerde, gerçek bir rüzgâr türbini bulunmadığından, değişken hızlı rüzgâr türbininin kontrollü bir emülasyonunu sağlayan serbest uyartımlı bir DC motor, DFIG'i sürmek için kullanılmıştır. Kontrol algoritması, 200 MHz'de çalışan 32 bit çift çekirdekli işlemciye sahip bir TMS320F28379D Dijital Sinyal İşlemcisi (DSP) kullanılarak yürütülmüştür. Sonuçlar, senkron altı ve senkron üstü hızlarda kararlı çalışmayı doğrulamaktadır. Ayrıca, deneysel sonuçlar önerilen kontrol stratejisinin etkinliğini doğrulamakta ve matris dönüştürücünün rotor ile şebeke arasında verimli bir çift yönlü güç aktarımı sağlama yeteneğini göstermektedir.Wind energy has emerged as one of the most attractive renewable energy sources because of its sustainability and technological advances. This thesis deals with the design, model, control and implementation of a grid connected variable speed wind turbine driven doubly fed induction generator (DFIG) that controlled with a matrix converter (MC). In order to achieve maximum power extraction during the alteration of wind speed, an artificial neural network (ANN) has been designed to estimate the optimal shaft speed, which enables the maximum power point tracking (MPPT). The MC, which is used to replace the classical back-to-back converter, minimizes the complexity and increases compactness of the system. In the proposed system, the stator terminals of the machine are linked to the main grid directly, whereas the rotor windings are connected from the slip rings through the MC. The simplified version of Venturini modulation method, which offers sinusoidal waveforms at both input and output, unity input power factor (PF) at the input, and bidirectional power flow capability, has been used to control the MC. The stator field-oriented control (FOC) approach is implemented to decouple the active and reactive power. The system is verified through both simulation and experimental implementation. Simulation studies were carried out using the MATLAB/Simulink program. For the experiments, due to the absence of a real wind turbine, a separately excited DC motor, which provides a controlled emulation of variable-speed wind turbine, is employed to drive the DFIG. The control algorithm is executed utilizing a TMS320F28379D Digital Signal Processor (DSP) that has 32-bit dual core processor operating at 200 MHz. The results confirm stable operation during sub-synchronous, and super-synchronous modes. Furthermore, experimental outcomes verify the effectiveness of the proposed control strategy and demonstrate the ability of the matrix converter to enable efficient bidirectional power transfer between the rotor and the grid.