Ant colony optimization algorithm and fuzzy logic for switched reluctance generator control
Description
This article discusses two methods to control the output voltage of switched reluctance generators (SRGs) used in wind generator systems. To reduce the ripple of the SRG output voltage, a closed-loop voltage control technique has been designed. In the first method, a proportional-integral (PI) controller is used. The parameters of the PI controller are tuned based on the voltage variation. The SRG is generally characterized by strong nonlinearities. However, finding appropriate values for the PI controller is not an easy task. To overcome this problem and simplify the process of tuning the PI controller parameters, a solution based on the ant colony optimization algorithm (ACO) was developed. To settle the PI parameters, several cost functions are used in the implementation of the ACO algorithm. To control the SRG output voltage, a second method was developed based on the fuzzy logic controller. Unlike several previous works, the proposed methods, ACO and fuzzy logic control, are easy to implement and can solve numerous optimization problems. To check the best approach, a comparison between the two methods was performed. Finally, to show the effectiveness of this study, we present examples of simulations that entail the use of a three-phase SRG with a 12/8 structure and SIMULINK tools.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
تناقش هذه المقالة طريقتين للتحكم في جهد الخرج لمولدات التردد المحولة (SRGs) المستخدمة في أنظمة مولدات الرياح. لتقليل تموج جهد خرج SRG، تم تصميم تقنية التحكم في الجهد ذات الحلقة المغلقة. في الطريقة الأولى، يتم استخدام وحدة تحكم نسبية متكاملة (PI). يتم ضبط معلمات وحدة تحكم PI بناءً على تباين الجهد. يتميز SRG عمومًا بعدم الخطية القوية. ومع ذلك، فإن العثور على القيم المناسبة لوحدة تحكم الباحث الرئيسي ليس مهمة سهلة. للتغلب على هذه المشكلة وتبسيط عملية ضبط معلمات وحدة تحكم PI، تم تطوير حل يعتمد على خوارزمية تحسين مستعمرة النمل (ACO). لتسوية معلمات PI، يتم استخدام العديد من وظائف التكلفة في تنفيذ خوارزمية ACO. للتحكم في جهد خرج SRG، تم تطوير طريقة ثانية بناءً على وحدة التحكم المنطقية الغامضة. على عكس العديد من الأعمال السابقة، فإن الطرق المقترحة، ACO والتحكم المنطقي الغامض، سهلة التنفيذ ويمكنها حل العديد من مشاكل التحسين. للتحقق من أفضل نهج، تم إجراء مقارنة بين الطريقتين. أخيرًا، لإظهار فعالية هذه الدراسة، نقدم أمثلة على عمليات المحاكاة التي تنطوي على استخدام SRG ثلاثي الطور بهيكل 12/8 وأدوات SIMULINK.
Translated Description (French)
Cet article traite de deux méthodes pour contrôler la tension de sortie des générateurs à réluctance commutée (GRS) utilisés dans les systèmes d'éoliennes. Pour réduire l'ondulation de la tension de sortie du SRG, une technique de contrôle de la tension en boucle fermée a été conçue. Dans le premier procédé, un contrôleur proportionnel-intégral (PI) est utilisé. Les paramètres du contrôleur PI sont réglés en fonction de la variation de tension. Le SRG est généralement caractérisé par de fortes non-linéarités. Cependant, trouver des valeurs appropriées pour le contrôleur PI n'est pas une tâche facile. Pour surmonter ce problème et simplifier le processus de réglage des paramètres du contrôleur PI, une solution basée sur l'algorithme d'optimisation des colonies de fourmis (ACO) a été développée. Pour régler les paramètres PI, plusieurs fonctions de coût sont utilisées dans la mise en œuvre de l'algorithme ACO. Pour contrôler la tension de sortie du SRG, une deuxième méthode a été développée sur la base du contrôleur à logique floue. Contrairement à plusieurs travaux antérieurs, les méthodes proposées, ACO et contrôle de logique floue, sont faciles à mettre en œuvre et peuvent résoudre de nombreux problèmes d'optimisation. Pour vérifier la meilleure approche, une comparaison entre les deux méthodes a été effectuée. Enfin, pour montrer l'efficacité de cette étude, nous présentons des exemples de simulations qui impliquent l'utilisation d'un SRG triphasé avec une structure 12/8 et des outils SIMULINK.
Translated Description (Spanish)
Este artículo analiza dos métodos para controlar el voltaje de salida de los generadores de reluctancia conmutada (SRG) utilizados en los sistemas de generadores eólicos. Para reducir la ondulación de la tensión de salida SRG, se ha diseñado una técnica de control de tensión en bucle cerrado. En el primer método, se utiliza un controlador proporcional-integral (PI). Los parámetros del controlador PI se ajustan en función de la variación de tensión. La SRG generalmente se caracteriza por fuertes no linealidades. Sin embargo, encontrar valores apropiados para el controlador PI no es una tarea fácil. Para superar este problema y simplificar el proceso de ajuste de los parámetros del controlador PI, se desarrolló una solución basada en el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). Para liquidar los parámetros de PI, se utilizan varias funciones de coste en la implementación del algoritmo ACO. Para controlar el voltaje de salida SRG, se desarrolló un segundo método basado en el controlador de lógica difusa. A diferencia de varios trabajos anteriores, los métodos propuestos, ACO y control de lógica difusa, son fáciles de implementar y pueden resolver numerosos problemas de optimización. Para comprobar el mejor enfoque, se realizó una comparación entre los dos métodos. Finalmente, para mostrar la efectividad de este estudio, presentamos ejemplos de simulaciones que implican el uso de un SRG trifásico con una estructura 12/8 y herramientas SIMULINK.
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- خوارزمية تحسين مستعمرة النمل والمنطق الغامض للتحكم في مولد التردد المحول
- Translated title (French)
- Algorithme d'optimisation des colonies de fourmis et logique floue pour le contrôle du générateur à réluctance commutée
- Translated title (Spanish)
- Algoritmo de optimización de colonias de hormigas y lógica difusa para el control del generador de reluctancia conmutada
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4294237431
- DOI
- 10.3934/energy.2022045
References
- https://openalex.org/W1996771813
- https://openalex.org/W2018228903
- https://openalex.org/W2026672539
- https://openalex.org/W2101956213
- https://openalex.org/W2159253756
- https://openalex.org/W2307428602
- https://openalex.org/W2395785814
- https://openalex.org/W2412066164
- https://openalex.org/W2563111257
- https://openalex.org/W2580842561
- https://openalex.org/W2581196070
- https://openalex.org/W2609028573
- https://openalex.org/W2617160741
- https://openalex.org/W2623507350
- https://openalex.org/W2757316468
- https://openalex.org/W2762720124
- https://openalex.org/W2783211517
- https://openalex.org/W2811054105
- https://openalex.org/W2911713263
- https://openalex.org/W2943921964
- https://openalex.org/W2944170153
- https://openalex.org/W2953590163
- https://openalex.org/W2996656867
- https://openalex.org/W2996762265
- https://openalex.org/W3000653190
- https://openalex.org/W3104043232
- https://openalex.org/W3111840677
- https://openalex.org/W3113240868
- https://openalex.org/W3114807329
- https://openalex.org/W3137797601
- https://openalex.org/W3186981239
- https://openalex.org/W3193489088
- https://openalex.org/W4205597007
- https://openalex.org/W4205627769
- https://openalex.org/W4205946924
- https://openalex.org/W4251360206