Predictive Control of Power Converters and Electrical Drives

Rodríguez, José; Cortés, Patricio

doi:10.1002/9781119941446

Cited by 1,223 publications

(988 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

922

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Thus, the continuous-time model represented by Eq.2 is discretized using the Euler forward method, such that the current derivatives are approximated as [27]:…”

Section: -Discrete Time Modelmentioning

confidence: 99%

“…Then, the reference stator voltage components Vsd and Vsq that should be generated during one sampling period are calculated in function of the tracking errors of the regulated quantities Te and Isd. The stator flux magnitude of PMSG is indirectly controlled using the d-axis current component.Thus, the continuous-time model represented by Eq.2 is discretized using the Euler forward method, such that the current derivatives are approximated as [27]:Where TS is the sampling period, k and k+1 are the actual and future sampling instants, respectively. The future values of d-axis and q-axis components of stator current are expressed using Eq.2 and Eq.22 as follows:…”

mentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Adaptive Neural Network-Based Control of a Hybrid AC/DC Microgrid

Chettibi

Mellit

Sulligoi

et al. 2016

IEEE Trans. Smart Grid

View full text Add to dashboard Cite

-In this paper, the behavior of a grid-connected hybrid AC/DC Microgrid has been investigated. Different Renewable Energy Sources -photovoltaics modules and a wind turbine generator -have been considered together with a Solid Oxide Fuel Cell and a Battery Energy Storage System. The main contribute of this work is the design and the validation of an innovative online-trained artificial neural network based control system for a hybrid microgrid. Adaptive Neural Networks are used to track the Maximum Power Point of renewable energy generators and to control the power exchanged between the Front-End Converter and the electrical grid. Moreover, a fuzzy logic based Power Management System is proposed in order to minimize the energy purchased from the electrical grid. The operation of the hybrid microgrid has been tested in the Matlab/Simulink environment under different operating conditions. The obtained results demonstrate the effectiveness, the high robustness and the self-adaptation ability of the proposed control system. OWADAYS, the wide diffusion of distributed RES presents a new scenario for the regulation of distribution networks and the availability of new technologies for storage systems encourages their use in power systems [1]. In general, a hybrid AC/DC MG integrates different Distributed Generators (e.g. solar power sources, wind power generators, cogenerators, etc.), a energy storage system and a number of AC and DC loads. A FEC can interface the MG with the electric grid and can operate either in a grid-connected or islanded mode. The use of a PMS is crucial to optimize the power flow through the different components of the MG and the exchange of energy with the electric grid. Moreover, since the power produced by RESs depends on the climatic conditions, MPPT algorithms are needed in order to harvest the maximum available energy. The intermittent nature of RESs with the time-varying loads demand make the use of advanced control structures fundamental in order to make the operation of the MG reliable, economic, and secure under different operating conditions. The MG must also guarantee a high quality power supply to both local loads and electrical grid. Index TermsMany works have focused on hybrid microgrids and have proposed a number of control schemes for different mode of operations [2]- [8]. A multiagent-based energy management system to optimizes the economic operation of a MG is presented in [2]. A reactive power sharing algorithm in hierarchical droop control is developed in [3]. A novel coordinated voltage control scheme with islanding capability for a MG is proposed in [4]. adapt to uncertainties and they can be used also when the model of the system to be controlled is not available. Recently, the NNs with the learning capability are widely applied for the control of complex power systems. In [9], a back-propagation NN is applied for the real-time estimation of the wind speed. A novel discrete-time NN controller for the control of DC distribution system is designed in [10]. In [11], a...

show abstract

“…Thus, the continuous-time model represented by Eq.2 is discretized using the Euler forward method, such that the current derivatives are approximated as [27]:…”

Section: -Discrete Time Modelmentioning

confidence: 99%

mentioning

confidence: 99%

Adaptive Neural Network-Based Control of a Hybrid AC/DC Microgrid

Chettibi

Mellit

Sulligoi

et al. 2016

IEEE Trans. Smart Grid

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Vì vậy, điều khiển dự báo (MPC) được xem là một lựa chọn phù hợp để cải tiến chất lượng điều khiển truyền động điện hiện đại [1]. Lớp phương pháp MPC ứng dụng trong lĩnh vực này thường được xếp vào 2 nhóm: CCS-MPC và FCS-MPC.…”

Section: đặT Vấn đềunclassified

“…Lớp phương pháp MPC ứng dụng trong lĩnh vực này thường được xếp vào 2 nhóm: CCS-MPC và FCS-MPC. FCS-MPC là nhóm phương pháp MPC đặc trưng của truyền động điện, nổi bật với ưu điểm thuật toán tìm nghiệm đơn giản thông qua hoạt động thực thi một số hữu hạn các vòng lặp, tính hiệu quả cũng đã được kiểm chứng trong nhiều công trình nghiên cứu [1,2]. Tuy nhiên, nó đã sớm bộc lộ những hạn chế: sóng hài gia tăng, khả năng điều khiển trở nên kém chính xác với chu kỳ trích mẫu lớn.…”

Section: đặT Vấn đềunclassified

“…Một ưu điểm nổi bật của BTMT là khả năng trao đổi công suất giữa lưới và tải theo cả 2 chiều, khả năng điều chỉnh được hệ số công suất đầu vào. Do vậy mà trong nhiều nghiên cứu về FCS-MPC [1,2], đại lượng công suất phản kháng (CSPK) được đưa vào hàm mục tiêu như một thành phần điều khiển phụ. Đối với họ phương pháp CCS, nhiệm vụ điều chỉnh CSPK sẽ được chuyển cho bộ điều chế vector không gian thay vì đưa vào bài toán tối ưu (xem H. 1), bởi lẽ một hàm mục tiêu chứa cả thành phần CSPK sẽ cùng lúc dựa vào 2 mô hình dự báo ở phía lưới và phía tải tương đối độc lập nhau, làm phức tạp hóa vấn đề lý thuyết mà không thực sự cần thiết.…”

Section: H 1 Cấu Trúc đIều Khiển đCđbktvc Nuôi Bởi Btmt Sử Dụng Nguyunclassified

See 1 more Smart Citation

Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu nuôi bởi biến tần ma trận sử dụng phương pháp điều khiển dự báo tường minh

Trung¹,

Quang²

2016

Tuyển Tập Công Trình HNKH Toàn Quốc Lần Thứ 3 Về Điều Khiển &Amp; Tự Động Hoá VCCA - 2015

View full text Add to dashboard Cite

Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá -VCCA-2015 VCCA-2015Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu nuôi bởi biến tần ma trận sử dụng phương pháp điều khiển dự báo tường minh Tóm tắtBài báo trình bày kết quả nghiên cứu, áp dụng phương pháp điều khiển dự báo tường minh cho đối tượng là hệ truyền động động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu được nuôi bởi biến tần ma trận. Mô hình đối tượng dòng điện, và cũng là mô hình trạng thái của động cơ, mang đặc điểm phi tuyến bilinear, được đưa về dạng một mô hình tuyến tính tham số hằng trong phạm vi miền dự báo không quá dài. Nhờ đó, dễ dàng thiết kế được bộ điều khiển dự báo tường minh với sự hỗ trợ của công cụ Multi-Parametric Toolbox. Ngoài ra, một thành phần có chứa khâu tích phân được cộng thêm vào đầu ra của bộ điều khiển dự báo để triệt tiêu sai lệch tĩnh gây ra bởi sự kém chính xác của mô hình. Hiệu quả của bộ điều khiển dự báo đã thiết kế được kiểm chứng thông qua mô phỏng số. Những kết quả khả quan đạt được hứa hẹn đây có thể là một giải pháp điều khiển chất lượng cao, phù hợp với các hệ thống thực nghiệm thông dụng hiện nay. Từ khóa: điều khiển dự báo, động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu, biến tần ma trận AbstractThe paper presents the initial research results on applications of explicit model predictive control to electric drive systems using matrix converter fed permanent-magnet synchronous motors. The current process model or the motor's discrete state model, which is characterized by a bilinear characteristic, can be considered as a linear time-invariant model during the prediction horizon which is not so long. Based on that assumption, it is easy to design explicit model predictive controller with the support of a MATLABbased toolbox named as Multi-Parametric Toolbox. Besides, a component containing integrator is added to the predictive controller's output in order to remove the static error caused by the inaccurate model. The effectiveness of the designed predictive control law is validated by digital simulations. It is shown that this method can be a high-quality solution which is suitable for common experimental systems.

show abstract

Model predictive control of direct‐drive wave power generation system connected to DC microgrid through DC cable

Adaryani

Taher

Guerrero

2020

Int Trans Electr Energ Syst

View full text Add to dashboard Cite

Wave energy is a renewable energy with a high density. There are different types of wave power generation systems (WPGSs), including Archimedes wave swing (AWS) coupled to a linear permanent magnet synchronous generator. This study proposes a model predictive control (MPC) for AWS‐based WPGS. The predictive current controller is implemented in a generator‐side converter as a substation for proportional integral (PI) controllers with pulse‐width modulation (PWM). Also, a supercapacitor energy storage system with bidirectional DC/DC converter is proposed to maintain DC link voltage stability. A DC/DC converter is used to keep DC microgrid bus voltage at the desired value. The effectiveness of the proposed MPC method is tested at various operating conditions and compared with conventional PI controllers with PWM in the MATLAB/SIMULINK environment.

show abstract

Predictive Control of Power Converters and Electrical Drives

Cited by 1,223 publications

References 0 publications

Adaptive Neural Network-Based Control of a Hybrid AC/DC Microgrid

Adaptive Neural Network-Based Control of a Hybrid AC/DC Microgrid

Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu nuôi bởi biến tần ma trận sử dụng phương pháp điều khiển dự báo tường minh

Model predictive control of direct‐drive wave power generation system connected to DC microgrid through DC cable

Contact Info

Product

Resources

About