An improved sliding mode control for reduction of harmonic currents in grid system connected with a wind turbine equipped by a doubly-fed induction generator

Introduction. The implementation of renewable energy resources into the electrical grid has increased significantly in recent years. Wind power is one of the existing resources. Presently, power electronics has become an indispensable tool in wind power plants. Problem. However the associated control usually has an impact on increasing the harmonic distortion, especially on the output voltage. Goal. This paper proposes a new sliding mode control strategy, applied on a rotor-side of a doubly-fed induction generator. The main goal is to meet the electrical power requirements, while responding to the power quality issues. Methodology. The wind energy conversion system must be able to not only track the maximum power point of the wind energy, but also to mitigate the harmonic currents caused by the non-linear loads. To achieve this goal, the power converters are driven by the proposed sliding mode control strategy. The corresponding two gains of the sliding surface are well selected using a particle swarm optimization algorithm. The particle swarm optimization algorithm solves a constrained optimization problem whose fitness function is a prior formulated as the sum of two mean square error criterions. The first criterion presents the tracking dynamic of the reference active power while the second one presents the tracking dynamic of the reference reactive power. The novelty lies in the implementation of the particle swarm optimization algorithm in conventional sliding mode control strategy, in which the proposed-improved sliding mode control strategy is developed. The wind energy conversion system control uses the principal of the vector oriented control to decouple the control of the active power from that of the reactive power. Results. The improved sliding mode control strategy is applied to control separately theses powers in the presence of non-linear loads. The energy assessment of this strategy is analysed using the wind energy conversion system model based on SimPower software. Originality. The obtained simulation results confirm the superiority of the proposed-improved sliding mode control strategy in terms of reference tracking dynamics and suppression of harmonic currents.Вступ. Використання відновлюваних джерел енергії в електричній мережі останніми роками значно зросло. Енергія вітру – один із існуючих ресурсів. Нині силова електроніка стала незамінним інструментом вітряних електростанцій. Проблема. Проте, відповідне управління зазвичай має вплив на збільшення гармонійних спотворень, особливо у вихідній напрузі. Мета. У цій статті пропонується нова стратегія управління ковзним режимом, що застосовується на боці ротора асинхронного генератора з подвійним живленням. Основна мета – задовольнити вимоги до електроенергії, вирішуючи відповідні проблеми з якістю електроенергії. Методологія. Система перетворення енергії вітру повинна мати можливість не тільки відстежувати точку максимальної потужності вітру, але й пом'якшувати гармонійні струми, викликані нелінійними навантаженнями. Для досягнення цієї мети силові перетворювачі керуються запропонованою стратегією управління ковзним режимом. Відповідні два коефіцієнти посилення поверхні ковзання добре вибираються з використанням алгоритму оптимізації рою частинок. Алгоритм оптимізації рою частинок вирішує задачу оптимізації з обмеженнями, функція придатності якої заздалегідь сформульована як сума двох критеріїв середньоквадратичної похибки. Перший критерій репрезентує динаміку відстеження еталонної активної потужності, а другий – динаміку відстеження еталонної реактивної потужності. Новизна полягає в реалізації алгоритму оптимізації рою частинок у традиційній стратегії управління ковзним режимом, в якій розроблена запропонована покращена стратегія управління ковзним режимом. Управління системою перетворення енергії вітру використовує принцип векторно-орієнтованого управління, щоб відокремити управління активною потужністю від управління реактивною потужністю. Результати. Удосконалена стратегія управління ковзним режимом застосовується для роздільного управління цими потужностями за наявності нелінійних навантажень. Енергетична оцінка цієї стратегії аналізується за допомогою моделі системи перетворення енергії вітру на основі програмного забезпечення SimPower. Оригінальність. Отримані результати моделювання підтверджують перевагу запропонованої удосконаленої стратегії управління ковзним режимом з точки зору еталонної динаміки стеження та придушення гармонійних струмів

Fault diagnosis of power converters in a grid connected photovoltaic system using artificial neural networks

Introduction. The widespread use of photovoltaic systems in various applications has spotlighted the pressing requirement for reliability, efficiency and continuity of service. The main impediment to a more effective implementation has been the reliability of the power converters. Indeed, the presence of faults in power converters that can cause malfunctions in the photovoltaic system, which can reduce its performance. Novelty. This paper presents a technique for diagnosing open circuit failures in the switches (IGBTs) of power converters (DC-DC converters and three-phase inverters) in a grid-connected photovoltaic system. Purpose. To ensure supply continuity, a fault-diagnosis process is required throughout all phases of energy production, transfer, and conversion. Methods. The diagnostic approach is based on artificial neural networks and the extraction of features corresponding to the open circuit fault of the IGBT switch. This approach is based on the Clarke transformation of the three-phase currents of the inverter output as well as the calculation of the average value of these currents to determine the exact angle of the open circuit fault. Results. This method is able to effectively identify and localize single or multiple open circuit faults of the DC-DC converter IGBT switch or the three-phase inverter IGBT switches.Вступ. Широке використання фотоелектричних систем у різних застосуваннях висунуло на перший план нагальні вимоги до надійності, ефективності та безперервності обслуговування. Основною перешкодою для ефективнішого застосування була надійність силових перетворювачів. Справді, наявність несправностей у силових перетворювачах може спричинити збої в роботі фотоелектричної системи, що може знизити її продуктивність. Новизна. У цій статті представлена методика діагностики обриву кола в перемикачах (IGBT) силових перетворювачів (перетворювачів постійного струму та трифазних інверторів) у фотоелектричній системі, підключеній до мережі. Мета. Для забезпечення безперервності постачання потрібен процес діагностики несправностей на всіх етапах виробництва, передачі та перетворення енергії. Методи. Діагностичний підхід заснований на штучних нейронних мережах та вилучення ознак, що відповідають обриву кола IGBT-перемикача. Цей підхід ґрунтується на перетворенні Кларка трифазних струмів на виході інвертора, а т акож розрахунку середнього значення цих струмів для визначення точного кута обриву кола. Результати. Цей метод дозволяє ефективно ідентифікувати та локалізувати одиночні або множинні несправності розімкнутого кола IGBT-перемикача DC-DC перетворювача або IGBT-перемикача трифазного інвертора

Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration

Introduction. To minimise power loss, maintain the voltage within the acceptable range, and improve power quality in power distribution networks, reconfiguration and optimal distributed generation placement are presented. Power flow analysis and advanced optimization techniques that can handle significant combinatorial problems must be used in distribution network reconfiguration investigations. The optimization approach to be used depends on the size of the distribution network. Our methodology simultaneously addresses two nonlinear discrete optimization problems to construct an intelligent algorithm to identify the best solution. The proposed work is novel in that it the Extended Mixed-Integer Quadratic Programming (EMIQP) technique, a deterministic approach for determining the topology that will effectively minimize power losses in the distribution system by strategically sizing and positioning Distributed Generation (DG) while taking network reconfiguration into account. Using an efficient Quadratic Mixed Integer Programming (QMIP) solver (IBM ®), the resulting optimization problem has a quadratic form. To ascertain the range and impact of various variables, our methodology outperforms cutting-edge algorithms described in the literature in terms of the obtained power loss reduction, according to extensive numerical validation carried out on typical IEEE 33- and 69-bus systems at three different load factors. Practical value. Examining the effectiveness of concurrent reconfiguration and DG allocation versus sole reconfiguration is done using test cases. According to the findings, network reconfiguration along with the installation of a distributed generator in the proper location, at the proper size, with the proper loss level, and with a higher profile, is effective.  Вступ. Для мінімізації втрат потужності, підтримки напруги в допустимому діапазоні та покращення якості електроенергії у розподільчих мережах представлена реконфігурація та оптимальне розміщення розподіленої генерації. При дослідженнях реконфігурації розподільної мережі необхідно використовувати аналіз потоку потужності та передові методи оптимізації, які можуть вирішувати серйозні комбінаторні проблеми. Підхід до оптимізації, що використовується, залежить від розміру розподільної мережі. Наша методологія одночасно вирішує дві задачі нелінійної дискретної оптимізації, щоби побудувати інтелектуальний алгоритм для визначення найкращого рішення. Пропонована робота є новою, оскільки вона використовує метод розширеного змішано-цілочисельного квадратичного програмування (EMIQP), детермінований підхід до визначення топології, що ефективно мінімізує втрати потужності в системі розподілу за рахунок стратегічного визначення розмірів та позиціонування розподіленої генерації (DG) з урахуванням реконфігурації мережі. При використанні ефективного солвера Quadratic Mixed Integer Programming (QMIP) (IBM®) результуюча задача оптимізації має квадратичну форму. Щоб з'ясувати діапазон та вплив різних змінних, наша методологія перевершує передові алгоритми, описані в літературі, з точки зору одержаного зниження втрат потужності, згідно з великою числовою перевіркою, проведеною на типових системах з шинами IEEE 33 і 69 при трьох різних коефіцієнтах навантаження. Практична цінність. Вивчення ефективності одночасної реконфігурації та розподілу DG у порівнянні з єдиною реконфігурацією проводиться з використанням тестових прикладів. Відповідно до результатів, реконфігурація мережі разом із установкою розподіленого генератора в потрібному місці, належного розміру, з належним рівнем втрат і з більш високим профілем є ефективною

Wave propagation in stereo-lithographical (STL) bone replicas at oblique incidence

Comparisons between predictions of a Biot-Allard model allowing for angle-dependent elasticity and angle-and-porosity dependent tortuosity and transmission data obtained at normal incidence on water-saturated replica bones are extended to oblique incidence. The model includes two parameters which are adjusted for best fit at normal incidence. Using the same parameter values, it is found that predictions of the variation of transmitted waveforms with angle through two types of bone replica are in reasonable agreement with data despite the fact that scattering is not included in the theory

Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration

Introduction. To minimise power loss, maintain the voltage within the acceptable range, and improve power quality in power distribution networks, reconfiguration and optimal distributed generation placement are presented. Power flow analysis and advanced optimization techniques that can handle significant combinatorial problems must be used in distribution network reconfiguration investigations. The optimization approach to be used depends on the size of the distribution network. Our methodology simultaneously addresses two nonlinear discrete optimization problems to construct an intelligent algorithm to identify the best solution. The proposed work is novel in that it the Extended Mixed-Integer Quadratic Programming (EMIQP) technique, a deterministic approach for determining the topology that will effectively minimize power losses in the distribution system by strategically sizing and positioning Distributed Generation (DG) while taking network reconfiguration into account. Using an efficient Quadratic Mixed Integer Programming (QMIP) solver (IBM ®), the resulting optimization problem has a quadratic form. To ascertain the range and impact of various variables, our methodology outperforms cutting-edge algorithms described in the literature in terms of the obtained power loss reduction, according to extensive numerical validation carried out on typical IEEE 33-and 69-bus systems at three different load factors. Practical value. Examining the effectiveness of concurrent reconfiguration and DG allocation versus sole reconfiguration is done using test cases. According to the findings, network reconfiguration along with the installation of a distributed generator in the proper location, at the proper size, with the proper loss level, and with a higher profile, is effective. References 24, table 4, figures 14

Fault diagnosis of power converters in a grid connected photovoltaic system using artificial neural networks

Introduction. The widespread use of photovoltaic systems in various applications has spotlighted the pressing requirement for reliability, efficiency and continuity of service. The main impediment to a more effective implementation has been the reliability of the power converters. Indeed, the presence of faults in power converters that can cause malfunctions in the photovoltaic system, which can reduce its performance. Novelty. This paper presents a technique for diagnosing open circuit failures in the switches (IGBTs) of power converters (DC-DC converters and three-phase inverters) in a grid-connected photovoltaic system. Purpose. To ensure supply continuity, a fault-diagnosis process is required throughout all phases of energy production, transfer, and conversion. Methods. The diagnostic approach is based on artificial neural networks and the extraction of features corresponding to the open circuit fault of the IGBT switch. This approach is based on the Clarke transformation of the three-phase currents of the inverter output as well as the calculation of the average value of these currents to determine the exact angle of the open circuit fault. Results. This method is able to effectively identify and localize single or multiple open circuit faults of the DC-DC converter IGBT switch or the three-phase inverter IGBT switches