Coordinación control de un microgrid inteligente híbrido AC/DC con detección de fallas, diagnóstico y localización en línea utilizando redes neuronales artificiales
Autores: Jasim, Ali M.; Jasim, Basil H.; Neagu, Bogdan-Constantin; Alhasnawi, Bilal Naji
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Coordinación control de un microgrid inteligente híbrido AC/DC con detección de fallas, diagnóstico y localización en línea utilizando redes neuronales artificiales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Solar
Viento
Microrred
Control
Energía renovable
Detección de fallos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 49
Citaciones: Sin citaciones
En este documento se propone un microgrid (MG) híbrido AC/DC basado en energías renovables solares y eólicas para minimizar la cantidad de procesos de conversión de energía DC/AC/DC. Las altas tasas de penetración de energía renovable aumentan la inestabilidad del MG. Esta inestabilidad puede mitigarse manteniendo un equilibrio entre la demanda de consumo y los niveles de producción. En este estudio se propone un control de coordinación para abordar el flujo de electricidad coordinado a través de enlaces AC y DC y lograr la estabilidad del sistema bajo la variabilidad de generación, carga y condiciones de falla. El MG adopta un convertidor principal bidireccional que se controla utilizando un controlador de corriente proporcional resonante (PR) digital en un marco de referencia síncrono. El controlador PR actúa como un filtro digital con características de respuesta de impulso infinito (IIR) gracias a su alta ganancia en la frecuencia resonante, reduciendo así armónicos. Además, el controlador PR aplicado sigue rápidamente la señal de referencia, puede adaptarse a los cambios en la frecuencia de red, es fácil de configurar y no tiene error en estado estable. Además, la generación distribuida (DG) basada en energía solar fotovoltaica (PV) es compatible con un convertidor elevador de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) para extraer la potencia máxima. Debido al uso de unidades DG conectadas a convertidores en MGs, los convertidores electrónicos de potencia pueden experimentar corrientes excesivas durante fallas de cortocircuito. La detección de fallas es crítica para el control y la operación del MG, ya que capacita al sistema para aislar y recuperarse rápidamente de las fallas. En este documento se propone un sistema de información inteligente de detección, diagnóstico y localización de fallas en línea para MGs híbridos de baja tensión AC/DC utilizando una red neuronal artificial (ANN) debido a su precisión, robustez y rapidez. El esquema propuesto permite una detección rápida de fallas en el bus AC, lo que resulta en un MG más confiable. Para garantizar la validez de la red neuronal, se entrenó con diversas fallas de cortocircuito. El rendimiento del MG se evaluó utilizando el software MATLAB. Los hallazgos de la simulación indican que la estrategia de control sugerida mantiene la estabilidad dinámica del MG, satisface la demanda de carga y logra un equilibrio energético, así como predice adecuadamente las fallas.
Descripción
En este documento se propone un microgrid (MG) híbrido AC/DC basado en energías renovables solares y eólicas para minimizar la cantidad de procesos de conversión de energía DC/AC/DC. Las altas tasas de penetración de energía renovable aumentan la inestabilidad del MG. Esta inestabilidad puede mitigarse manteniendo un equilibrio entre la demanda de consumo y los niveles de producción. En este estudio se propone un control de coordinación para abordar el flujo de electricidad coordinado a través de enlaces AC y DC y lograr la estabilidad del sistema bajo la variabilidad de generación, carga y condiciones de falla. El MG adopta un convertidor principal bidireccional que se controla utilizando un controlador de corriente proporcional resonante (PR) digital en un marco de referencia síncrono. El controlador PR actúa como un filtro digital con características de respuesta de impulso infinito (IIR) gracias a su alta ganancia en la frecuencia resonante, reduciendo así armónicos. Además, el controlador PR aplicado sigue rápidamente la señal de referencia, puede adaptarse a los cambios en la frecuencia de red, es fácil de configurar y no tiene error en estado estable. Además, la generación distribuida (DG) basada en energía solar fotovoltaica (PV) es compatible con un convertidor elevador de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) para extraer la potencia máxima. Debido al uso de unidades DG conectadas a convertidores en MGs, los convertidores electrónicos de potencia pueden experimentar corrientes excesivas durante fallas de cortocircuito. La detección de fallas es crítica para el control y la operación del MG, ya que capacita al sistema para aislar y recuperarse rápidamente de las fallas. En este documento se propone un sistema de información inteligente de detección, diagnóstico y localización de fallas en línea para MGs híbridos de baja tensión AC/DC utilizando una red neuronal artificial (ANN) debido a su precisión, robustez y rapidez. El esquema propuesto permite una detección rápida de fallas en el bus AC, lo que resulta en un MG más confiable. Para garantizar la validez de la red neuronal, se entrenó con diversas fallas de cortocircuito. El rendimiento del MG se evaluó utilizando el software MATLAB. Los hallazgos de la simulación indican que la estrategia de control sugerida mantiene la estabilidad dinámica del MG, satisface la demanda de carga y logra un equilibrio energético, así como predice adecuadamente las fallas.