FRT capability enhancement of wind turbine based on DFIG using machine learning

Authors : Altan GENCER

Pages : 911-918

Doi:10.28948/ngumuh.1165004

View : 21 | Download : 11

Publication Date : 2022-10-14

Article Type : Research Paper

Abstract :Çift beslemeli asenkron generatörü insert ignore into journalissuearticles values(ÇBAG);, şebeke arızası sırasında meydana gelen yüksek gerilimin ve akımın zararlı etkilerine karşı çok hassastır. Makine öğrenmesi insert ignore into journalissuearticles values(ML); yöntemlerinden biri olan destek vektör makineye insert ignore into journalissuearticles values(DVM); dayalı bir kapasitif köprü tipi arıza akım sınırlayıcısı insert ignore into journalissuearticles values(KKTAAS);, üç fazlı arızada geçiş insert ignore into journalissuearticles values(FRT); performansını iyileştirmek için önerilmiştir. Bu çalışmada, normal şebeke koşullarında çalışan ÇBAG tabanlı bir rüzgâr türbininde oluşabilecek faz-toprak insert ignore into journalissuearticles values(3LG); simetrik şebeke hatası DVM` ye dayalı makine öğrenimi algoritması hem ÇBAG dönüştürücülerin kontrol sistemlerinde hem de KKTAAS` in bir kontrol sisteminde uygulanmıştır. Rotor tarafında, şebeke tarafında dönüştürücüde ve KKTAAS` in devre topolojisinde kullanılan elektronik anahtarlama elemanlarının anahtarlama sinyallerini üretmek için dört farklı DVM sınıflandırıcı algoritması uygulanmıştır. DVM sınıflandırıcılarının eğitiminde İnce Gauss, Kuadratik, Kübik ve Doğrusal kernel fonksiyonları tercih edilmiştir. Geliştirilen DVM’ ler, normal ve şebeke arızası koşulları sırasında dönüştürücülerin davranışlarını doğru tahmin etmek ve karar vermek için uygun şekilde eğitilmiştir. İnce gauss ve Doğrusal DVM türlerinin performansı, ÇBAG’ ye dayalı bir rüzgâr türbini için eğitim verimliliğinin etkinliği ile karşılaştırılmıştır. DVM` in İnce Gaussian` in doğruluk oranı %100’dür, Doğrusal DVM` in doğruluk oranı ise %22`dir. Simülasyon sonuçları, İnce Gaussian DVM` in, ÇBAG tabanlı bir rüzgâr türbini için Doğrusal DVM` ye kıyasla 3LG şebeke hatasının zararlı etkilerinden daha verimli bir şekilde koruduğunu göstermektedir.
Keywords : Çift Beslemeli Asenkron Generatör ÇBAG, Machine Learning ML, Kapasitif Köprü Tipi Arıza Akım Sınırlayıcı KKTAAS