През последните години подобренията в ефективността на фотоволтаичните системи за изпомпване на вода (PVWPS) привлякоха голям интерес сред изследователите, тъй като тяхната работа се основава на производство на чиста електрическа енергия. В тази статия е разработен нов подход, базиран на размит логически контролер за PVWPS приложения, които включват техники за минимизиране на загубите, прилагани към асинхронни двигатели (IM). Предложеното управление избира оптималната величина на потока чрез минимизиране на загубите на IM. В допълнение, методът за наблюдение на смущенията с променлива стъпка също е въведен. Пригодността на предложения контрол се признава от намаляване на тока на мивка;следователно загубите на двигателя са сведени до минимум и ефективността е подобрена. Предложената стратегия за управление се сравнява с методи без минимизиране на загубите. Резултатите от сравнението илюстрират ефективността на предложения метод, който се основава на минимизиране на загубите в електрическа скорост, абсорбиран ток, протичане вода и развиващ поток. Тестът на процесора в цикъла (PIL) се извършва като експериментален тест на предложения метод. Той включва внедряването на генерирания C код върху платката за откриване STM32F4. Резултатите, получени от вградения са подобни на резултатите от числената симулация.
Възобновяема енергия, особенослънчевафотоволтаичната технология може да бъде по-чиста алтернатива на изкопаемите горива във водните помпени системи1,2. Фотоволтаичните помпени системи са получили значително внимание в отдалечени райони без електричество3,4.
Различни двигатели се използват в PV помпени приложения. Първичният етап на PVWPS е базиран на DC двигатели. Тези двигатели са лесни за управление и внедряване, но изискват редовна поддръжка поради наличието на анотатори и четки5. За да се преодолее този недостатък, безчеткови бяха въведени двигатели с постоянен магнит, които се характеризират с безчеткови, висока ефективност и надеждност6. В сравнение с други двигатели, базираният на IM PVWPS има по-добра производителност, тъй като този двигател е надежден, евтин, не изисква поддръжка и предлага повече възможности за стратегии за управление7 .Обикновено се използват техники за непряко управление, ориентирано към полето (IFOC) и методи за директно управление на въртящия момент (DTC)8.
IFOC е разработен от Blaschke и Hasse и позволява промяна на IM скоростта в широк диапазон9,10. Токът на статора е разделен на две части, едната генерира магнитния поток, а другата генерира въртящия момент чрез преобразуване в dq координатна система. Това позволява независимо управление на потока и въртящия момент при постоянни и динамични условия. Оста (d) е подравнена с пространствения вектор на роторния поток, което включва компонента на оста q на пространствения вектор на роторния поток, който винаги е нула. FOC осигурява добра и по-бърза реакция11 ,12, обаче, този метод е сложен и подлежи на вариации на параметрите13. За да преодолеят тези недостатъци, Такаши и Ногучи14 въведоха DTC, който има висока динамична производителност и е здрав и по-малко чувствителен към промените на параметрите. В DTC електромагнитният въртящ момент и статорният поток се контролират чрез изваждане на статорния поток и въртящия момент от съответните оценки. Резултатът се подава в хистерезис компаратор за генериране на подходящия вектор на напрежението за управлениестаторния поток и въртящия момент.
Основното неудобство на тази стратегия за управление са големите флуктуации на въртящия момент и потока, дължащи се на използването на хистерезисни регулатори за статорния поток и електромагнитно регулиране на въртящия момент15,42. Многостепенните преобразуватели се използват за минимизиране на пулсациите, но ефективността се намалява от броя на превключвателите на мощността16. Няколко автори са използвали пространствена векторна модулация (SWM)17, управление на плъзгащ се режим (SMC)18, които са мощни техники, но страдат от нежелани ефекти на трептене19. Много изследователи са използвали техники на изкуствен интелект за подобряване на производителността на контролера, сред тях (1) невронни мрежи, стратегия за контрол, която изисква високоскоростни процесори за прилагане20, и (2) генетични алгоритми21.
Размитото управление е стабилно, подходящо за нелинейни стратегии за управление и не изисква познаване на точния модел. То включва използването на размити логически блокове вместо хистерезични контролери и таблици за избор на превключватели за намаляване на вълните на потока и въртящия момент. Струва си да се отбележи, че Базираните на FLC DTC осигуряват по-добра производителност22, но не достатъчно, за да се увеличи максимално ефективността на двигателя, така че са необходими техники за оптимизиране на контролния контур.
В повечето предишни проучвания авторите избраха постоянен поток като референтен поток, но този избор на референтен поток не представлява оптимална практика.
Моторните задвижвания с висока производителност и висока ефективност изискват бърза и точна реакция на скоростта. От друга страна, за някои операции управлението може да не е оптимално, така че ефективността на задвижващата система не може да бъде оптимизирана. По-добра производителност може да се постигне чрез използване еталон за променлив поток по време на работа на системата.
Много автори са предложили контролер за търсене (SC), който минимизира загубите при различни условия на натоварване (като in27), за да подобри ефективността на двигателя. Техниката се състои от измерване и минимизиране на входната мощност чрез итеративна справка за ток по d-ос или статорен поток Въпреки това, този метод въвежда пулсации на въртящия момент, дължащи се на осцилации, присъстващи в потока на въздушната междина, и прилагането на този метод отнема време и изисква много изчислителни ресурси. Оптимизацията на рояка от частици също се използва за подобряване на ефективността28, но тази техника може заседват в локални минимуми, което води до лош избор на контролни параметри29.
В тази статия се предлага техника, свързана с FDTC, за избор на оптималния магнитен поток чрез намаляване на загубите на двигателя. Тази комбинация гарантира възможността да се използва оптималното ниво на потока във всяка работна точка, като по този начин се повишава ефективността на предложената фотоволтаична система за изпомпване на вода. Следователно изглежда много удобно за фотоволтаични приложения за изпомпване на вода.
Освен това се извършва тест на процесора в цикъла на предложения метод, като се използва платката STM32F4 като експериментално валидиране. Основните предимства на това ядро са простота на изпълнение, ниска цена и липса на необходимост от разработване на сложни програми 30. В допълнение , платката за преобразуване на USB-UART FT232RL е свързана със STM32F4, което гарантира външен комуникационен интерфейс, за да се установи виртуален сериен порт (COM порт) на компютъра. Този метод позволява данните да се предават при високи скорости на предаване.
Производителността на PVWPS, използваща предложената техника, се сравнява с фотоволтаични системи без минимизиране на загубите при различни работни условия. Получените резултати показват, че предложената фотоволтаична водна помпена система е по-добра при минимизиране на тока на статора и загубите на мед, оптимизиране на потока и изпомпване на вода.
Останалата част от статията е структурирана по следния начин: Моделирането на предложената система е дадено в раздела „Моделиране на фотоволтаични системи“. В раздела „Стратегия за управление на изследваната система“, FDTC, предложената стратегия за управление и MPPT техниката са описани подробно. Констатациите са обсъдени в раздела „Резултати от симулацията“. В раздела „PIL тестване с платката за откриване STM32F4“ е описано тестването на процесора в цикъла. Заключенията от тази статия са представени в „ Изводи”.
Фигура 1 показва предложената системна конфигурация за самостоятелна фотоволтаична система за изпомпване на вода. Системата се състои от базирана на IM центробежна помпа, фотоволтаична матрица, два преобразувателя на енергия [усилвателен преобразувател и инвертор на източник на напрежение (VSI)]. В този раздел , е представено моделирането на изследваната фотоволтаична водопомпена система.
Този документ приема еднодиодния модел наслънчевафотоволтаични клетки. Характеристиките на PV клетката са обозначени с 31, 32 и 33.
За да се извърши адаптацията, се използва усилващ преобразувател. Връзката между входното и изходното напрежение на DC-DC преобразувателя е дадена от уравнение 34 по-долу:
Математическият модел на IM може да бъде описан в референтната рамка (α,β) чрез следните уравнения 5,40:
Където \(l_{s }\),\(l_{r}\): индуктивност на статора и ротора, M: взаимна индуктивност, \(R_{s }\), \(I_{s }\): съпротивление на статора и ток на статор, \(R_{r}\), \(I_{r }\): съпротивление на ротора и ток на ротора, \(\phi_{s}\), \(V_{s}\): статорен поток и статор напрежение , \(\phi_{r}\), \(V_{r}\): роторен поток и роторно напрежение.
Моментът на натоварване на центробежната помпа, пропорционален на квадрата на скоростта на IM, може да се определи от:
Управлението на предложената водна помпена система е разделено на три отделни подсекции. Първата част се занимава с MPPT технологията. Втората част се занимава с управлението на IM въз основа на директното управление на въртящия момент на контролера с размита логика. Освен това, раздел III описва техника, свързана с Базиран на FLC DTC, който позволява определянето на референтни потоци.
В тази работа се използва P&O техника с променлива стъпка за проследяване на точката на максимална мощност. Тя се характеризира с бързо проследяване и ниска осцилация (Фигура 2)37,38,39.
Основната идея на DTC е директно да контролира потока и въртящия момент на машината, но използването на хистерезисни регулатори за електромагнитен въртящ момент и регулиране на потока на статора води до висок въртящ момент и пулсация на потока. Ето защо е въведена техника на замъгляване, за да се подобри DTC метод (фиг. 7) и FLC могат да развият достатъчни векторни състояния на инвертора.
В тази стъпка входът се трансформира в размити променливи чрез функции на принадлежност (MF) и лингвистични термини.
Трите функции на членство за първия вход (εφ) са отрицателна (N), положителна (P) и нула (Z), както е показано на фигура 3.
Петте функции на членство за втория вход (\(\varepsilon\)Tem) са отрицателно голямо (NL), отрицателно малко (NS) нула (Z), положително малко (PS) и положително голямо (PL), както е показано на фигура 4.
Траекторията на статорния поток се състои от 12 сектора, в които размитият набор е представен от равнобедрена триъгълна функция на принадлежност, както е показано на фигура 5.
Таблица 1 групира 180 размити правила, които използват входните функции за членство, за да изберат подходящи състояния на превключвателя.
Методът за извод се извършва с помощта на техниката на Мамдани. Коефициентът на тежест (\(\alpha_{i}\)) на i-то правило се дава от:
където\(\mu Ai \left( {e\varphi } \right)\),\(\mu Bi\left( {eT} \right) ,\) \(\mu Ci\left( \theta \right) \) : Стойност на принадлежност на магнитен поток, въртящ момент и грешка в ъгъла на статорния поток.
Фигура 6 илюстрира резките стойности, получени от размитите стойности, като се използва методът на максимума, предложен от уравнение (20).
Чрез увеличаване на ефективността на двигателя, скоростта на потока може да се увеличи, което от своя страна увеличава ежедневното изпомпване на вода (Фигура 7). Целта на следната техника е да се свърже стратегия, базирана на минимизиране на загубите, с метод за директно управление на въртящия момент.
Добре известно е, че стойността на магнитния поток е важна за ефективността на двигателя. Високите стойности на потока водят до увеличени загуби на желязо, както и до магнитно насищане на веригата. Обратно, ниските нива на потока водят до големи загуби на джаул.
Следователно намаляването на загубите в IM е пряко свързано с избора на ниво на потока.
Предложеният метод се основава на моделирането на загубите на джаул, свързани с тока, протичащ през намотките на статора в машината. Състои се от регулиране на стойността на роторния поток до оптимална стойност, като по този начин се минимизират загубите на двигателя за увеличаване на ефективността. Загуби на джаул може да се изрази, както следва (без да се вземат предвид загубите в ядрото):
Електромагнитният въртящ момент\(C_{em}\) и роторният поток\(\phi_{r}\) се изчисляват в dq координатната система като:
Електромагнитният въртящ момент\(C_{em}\) и роторният поток\(\phi_{r}\) се изчисляват в справка (d,q) като:
чрез решаване на уравнението (30), можем да намерим оптималния ток на статора, който осигурява оптимален роторен поток и минимални загуби:
Бяха извършени различни симулации с помощта на софтуера MATLAB/Simulink за оценка на устойчивостта и производителността на предложената техника. Изследваната система се състои от осем 230 W CSUN 235-60P панела (Таблица 2), свързани последователно. Центробежната помпа се задвижва от IM и неговите характерни параметри са показани в таблица 3. Компонентите на фотоволтаичната помпена система са показани в таблица 4.
В този раздел фотоволтаична водна помпена система, използваща FDTC с постоянен референтен поток, се сравнява с предложена система, базирана на оптимален поток (FDTCO) при същите работни условия. Ефективността на двете фотоволтаични системи беше тествана чрез разглеждане на следните сценарии:
Този раздел представя предложеното състояние на стартиране на помпената система въз основа на степен на слънчева светлина от 1000 W/m2. Фигура 8e илюстрира реакцията на електрическата скорост. В сравнение с FDTC, предложената техника осигурява по-добро време на нарастване, достигайки стабилно състояние при 1,04 s и с FDTC, достигайки стабилно състояние при 1,93 s. Фигура 8f показва изпомпването на двете контролни стратегии. Може да се види, че FDTCO увеличава количеството на изпомпване, което обяснява подобрението в енергията, преобразувана от IM. Фигури 8g и 8h представляват изтегления статорен ток. Стартовият ток с помощта на FDTC е 20 A, докато предложената стратегия за управление предполага стартов ток от 10 A, което намалява загубите на джаули. Фигури 8i и 8j показват развития статорен поток. Базираният на FDTC PVPWS работи при постоянен референтен поток от 1,2 Wb, докато в предложения метод референтният поток е 1 A, което участва в подобряването на ефективността на фотоволтаичната система.
(а)Слънчеварадиация (b) Извличане на мощност (c) Коефициент на запълване (d) DC шинно напрежение (e) Скорост на ротора (f) Изпомпване на вода (g) Фазов ток на статора за FDTC (h) Фазов ток на статора за FDTCO (i) Реакция на потока с помощта на FLC (j) Отклик на потока, използвайки FDTCO (k) Траектория на потока на статора, използвайки FDTC (l) Траектория на потока на статора, използвайки FDTCO.
Theслънчеварадиацията варира от 1000 до 700 W/m2 за 3 секунди и след това до 500 W/m2 за 6 секунди (фиг. 8a). Фигура 8b показва съответната фотоволтаична мощност за 1000 W/m2, 700 W/m2 и 500 W/m2 Фигури 8c и 8d илюстрират работния цикъл и съответно напрежението на DC връзката. Фигура 8e илюстрира електрическата скорост на IM и можем да забележим, че предложената техника има по-добра скорост и време за реакция в сравнение с базираната на FDTC фотоволтаична система. Фигура 8f показва изпомпването на вода за различни нива на облъчване, получени с помощта на FDTC и FDTCO. Повече изпомпване може да се постигне с FDTCO, отколкото с FDTC. Фигури 8g и 8h илюстрират симулираните токови отговори с помощта на метода FDTC и предложената стратегия за управление. Чрез използване на предложената техника за управление , амплитудата на тока е сведена до минимум, което означава по-малко загуби на мед, като по този начин се повишава ефективността на системата. Следователно високите пускови токове могат да доведат до намалена производителност на машината. Фигура 8j показва развитието на реакцията на потока, за да изберетеоптимален поток, за да се гарантира, че загубите са сведени до минимум, следователно предложената техника илюстрира нейното представяне. За разлика от Фигура 8i, потокът е постоянен, което не представлява оптимална работа. Фигури 8k и 8l показват еволюцията на траекторията на статорния поток. Фигура 8l илюстрира оптималното развитие на потока и обяснява основната идея на предложената стратегия за управление.
Внезапна промяна вслънчевае приложено лъчение, като се започне с излъчване от 1000 W/m2 и рязко намалява до 500 W/m2 след 1,5 s (фиг. 9a). Фигура 9b показва фотоволтаичната мощност, извлечена от фотоволтаичните панели, съответстваща на 1000 W/m2 и 500 W/m2. Фигури 9c и 9d илюстрират работния цикъл и съответно напрежението на DC връзката. Както може да се види от фиг. 9e, предложеният метод осигурява по-добро време за реакция. Фигура 9f показва изпомпването на водата, получено за двете стратегии за управление. Изпомпване с FDTCO е по-висока, отколкото с FDTC, изпомпване 0,01 m3/s при 1000 W/m2 облъчване в сравнение с 0,009 m3/s с FDTC;освен това, когато облъчването е 500 W At /m2, FDTCO изпомпва 0,0079 m3/s, докато FDTC изпомпва 0,0077 m3/s. Фигури 9g и 9h. Описва текущия отговор, симулиран с помощта на метода FDTC и предложената стратегия за контрол. Можем да отбележим, че предложената стратегия за контрол показва, че текущата амплитуда е намалена при резки промени в облъчването, което води до намалени загуби на мед. Фигура 9j показва развитието на реакцията на потока, за да се избере оптималният поток, за да се гарантира, че загубите са сведени до минимум, следователно предложената техника илюстрира неговото представяне с поток от 1Wb и излъчване от 1000 W/m2, докато потокът е 0,83Wb и излъчването е 500 W/m2. За разлика от фиг. 9i, потокът е постоянен при 1,2 Wb, което не представляват оптимална функция. Фигури 9k и 9l показват развитието на траекторията на статорния поток. Фигура 9l илюстрира оптималното развитие на потока и обяснява основната идея на предложената стратегия за управление и подобряването на предложената помпена система.
(а)Слънчеварадиация (b) Извлечена мощност (c) Коефициент на запълване (d) Напрежение на DC шината (e) Скорост на ротора (f) Воден поток (g) Фазов ток на статора за FDTC (h) Фазов ток на статора за FDTCO (i) ) Реакция на потока, използваща FLC (j) Отклик на потока, използващ FDTCO (k) Траектория на потока на статора, използвайки FDTC (l) Траектория на потока на статора, използвайки FDTCO.
Сравнителен анализ на двете технологии по отношение на стойността на потока, амплитудата на тока и изпомпването е показан в таблица 5, което показва, че PVWPS, базиран на предложената технология, осигурява висока производителност с увеличен поток на изпомпване и минимизиран амплитуден ток и загуби, което се дължи на за оптимален избор на поток.
За да се провери и тества предложената стратегия за управление, се извършва PIL тест на базата на платката STM32F4. Той включва генериране на код, който ще бъде зареден и стартиран на вградената платка. Платката съдържа 32-битов микроконтролер с 1 MB Flash, 168 MHz тактова честота, единица с плаваща запетая, DSP инструкции, 192 KB SRAM. По време на този тест беше създаден разработен PIL блок в системата за управление, съдържащ генерирания код, базиран на хардуерната платка за откриване STM32F4 и въведен в софтуера Simulink. Стъпките, позволяващи PIL тестовете, които трябва да бъдат конфигурирани с помощта на платката STM32F4, са показани на фигура 10.
Съвместно симулационно PIL тестване с помощта на STM32F4 може да се използва като евтина техника за проверка на предложената техника. В тази статия оптимизираният модул, който осигурява най-добрия референтен поток, е внедрен в STMicroelectronics Discovery Board (STM32F4).
Последният се изпълнява едновременно със Simulink и обменя информация по време на съвместна симулация, използвайки предложения метод PVWPS. Фигура 12 илюстрира прилагането на подсистемата за оптимизационна технология в STM32F4.
Само предложената оптимална референтна техника на потока е показана в тази съвместна симулация, тъй като тя е основната контролна променлива за тази работа, демонстрираща контролното поведение на фотоволтаична водна помпена система.
Време на публикуване: 15 април 2022 г
