Modelarea, analiza și optimizarea redresorului și [604124]

Modelarea, analiza și optimizarea redresorului și
a invertorului pentru sistemul eolian de
conversie a energiei
Raport II – INNOWECS

1. Modelare sistem eolian
În sistemele de conversie a energiei eoliene (WECS), puterea vântului este transformată
într-o altă formă de energie care poate să fie folosită de oameni: putere electrică (turbină
eoliană), putere mecanică (moriști), etc. Energia eoliană și-a crescut popularitatea în momentul
când protecția mediului a devenit o chestiune prioritară. În țări eur opene precum Danemarka și
Olanda, fermele eoliene produc o mare parte din energia electrică a ac estor țări.
Sistemul analizat în acest proiect este dedicat conversiei e nergiei eoliene pentru o putere
de 2KW. Limita teoretică maximă de conversie a energiei vântul ui este de 0.6 [1PE]. Turbina
eolină din acest proiect folosește un rotor cu trei pale care ar e un coefficient de putere (C p)
maxim de 0.49, dar în practică această valoare este de 0.45 [2PE]. O clasificare a coeficientului
de putere pentru diferite turbine este prezentată în Figura 1, [1PE].

Figura 1 Coeficientul de putere pentru diferite tip uri de turbine
Înainte de a implementa practic sistemul, vor fi făcute simul ări pentru a evita eventualele
probleme neprevăzute. Vor fi modelate componentele necesare sim ulării întregului sistem:
turbina, un model al vântului, mașina electrică, redresorul și invert orul. Conform fizicianului
Betz puterea maximă a unei turbine este [2PE]:
3 2) , (21
w p air WECS v C R P ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ = β λ ρ π
(1)
unde C p(λ,β) este coeficientul de putere în funcție de unghiul de înclinației al palei (β) și al
raportului variației de viteză (λ), ρ air este densitatea aerului (1.225kg/m 3), v w este viteza vântului
și R este raza rotorului. Coeficientul de putere este exprimat prin:
( )
1035 . 0
08 . 0101 . 0 21 exp ) 5 4 . 0 116 ( 5 . 0 ) , (
3''
+−⋅ +=⋅ +⋅ − ⋅−⋅ −⋅ ⋅ =
ββ λλλ λ β λ β λi pC
(2)
Raportul variației de viteză se exprimă prin:

wm
vRωλ⋅=
(3)
unde ω m [rpm] este viteza unghiulară a rotorului. În sistemul analizat puterea optimă este
obținută atunci când λ=8.18 și β=0. Ecuațiile precedente arată că pentru o anumită viteză a
vântului există a viteză optimă a mașini pentru care puterea max imă poate fi extrasă.
Caracteristica putere-viteză (P-ω) împreună cu locul geoemte ric al punctului de putere maximă
sunt prezentate în Figura 2.

Figura 2 Caracteristica putere-viteză a turbinei
Zonele de funcționare ale turbinei pot fi clasificate în funcți e de viteza vântului. Din
punct de vedere al vântului există următoarele zone de funcționare: z ona de viteză joasă, zona
normală de funcționare și zona de viteză mare [3PE]. Aceste zone de funcționare sunt prezentate
în Figura 3.

Figura 3 Modurile de funcționare ale turbinei
Prima zonă de funcționare este definită de o viteză a vântului mai joasă decât un prag
prestabilit (V cut-in ). În aceste condiții de funcționare turbina este oprită și deconecta tă de la rețea.
Puterea produsă nu este suficientă de mare pentru a învârti rotorul . În a doua regiune de
funcționare, turbina lucrează tot timpul la putere maximă cu ajutor ul unui controler de căutare a

puterii maxime (MPPT). Regiunea a treia, este delimitată supe rior de un prag prestabilit (V cut-off )
pentru a evita distrugerea turbinei. Puterea va fi ținută constantă prin controlul unghiului de
înclinației al palelor. Când viteza vântului depășește pragul de V cut-off , turbina este oprită. O
reprezentarea a factorului de putere în funcție de diferite valori a lui β e ste ilustrată în Figura 4.

Figura 4 C p în funcție de β.
Înainte de a implementa un WECS, este necesar implementarea unui model de generare a
vitezei vântului. În acest fel se poate testa comportamentul sist emului la rafale de vânt și
eficiența de căutare a punctului de maxim pentru un algoritm de M PPT [4PE]. Viteza vântului
este compusă din două componente:
) ( ) ( ) ( t v t v t vturb avg wind + = (4)
unde v avg (t) este componenta de joasă frecvență a vântului și v turb (t) reprezintă turbulențele
vântului (componenta de înaltă frecvență).
În spectrul Van der Hoven (Figura 5) pot fi identificate component ele din (4). Se poate
vedea că turbulențele își schimbă valorile cu o perioadă de ordinul m inutelor și secundelor, iar
componenta continuă se schimbă pe o perioadă de ordinul orelor, zilelor.
Distribu ția valorii medii a vitezei vântului poate fi descrisă printr- o distribuție de
probabilitate de tip Weibull. Această distribuție arată viteza m edie și viteza medie cea mai
probabilă. Ecuația care descrie distribuția Weibull este [5PE]:

k
avg C t vk
avg
wind eCt v
Ckv p) / ) ( (1) () (−−
⋅


⋅ =
(5)
unde k este un parametru de ajustare a caracteristicii iar C este un param etru de scalare.

Figura 5 Densitatea de putere a vântului-Van der Ho ven
În [6PE] autorii demonstrează că o funcție de tip Kaimal apli cată unei surse de zgomot
alb poate obține rezultate similare turbulențelor. O altă funcți e care este acceptată în literatura de
specialitate este cea de tip von Karman. Funcția Kaimal imită mai bine măsurătorile turbulențelor
din atmosferă în timp ce von Karman este mai aplicabilă pentru tur bulen țele din tunelurile de
vânt. Ecuațiile care descriu cele două tipuri de funcții sunt prezentate în:
Kaimal: 3 / 5
11
2) / 61 (/ 4 ) (
UL nUL n nS n
uu
uu
⋅ ⋅ +⋅ ⋅=⋅
σ (6)
von Karman:
( )6 / 52
22
2
/ 8 . 70 1/ 4 ) (

⋅ ⋅ +⋅ ⋅=⋅
UL nUL n nS n
uu
uu
σ
(7)
unde U este valoarea vitezei medie a vântului , L 1u =2.329· L 2u și L 2u scalări ale înălțimii.
Scalările înățimi sunt calculate în felul următor:

≥<=m z mm z zLu30 , 150 30 , 5
1

Figura 6 Spectrul normalizat Kaimal și von Karman.
Viteza măsurată de un anemometru este diferită față de vitez a văzută de rotorul turbinei
datorită aerodinamicii palelor, inerției rotorului și influenței palelor asupr a masei de aer. În [4PE]
autorii afirmă faptul că vântul este mediat până la 20% în fața turbinei. Modelul care a fost
folosit pentru generarea vitezei vântului este prezentat în Figu ra 7 iar în Figura 8 este prezentat
rezultatul simulării.

Figura 7 Schema ă pentru modelarea vântului

Figura 8 Simulare viteză vânt.

2. Modelare redresor și invertor
Topologia de putere are un rol important în procesul de extragere al energiei. În acest
capitol vor fi prezentate posibile topologii de putere pentru WECS. Cu cât puterea sistemului
este mai mare cu atât complexitatea de implementare va crește. De obicei, un sistem de conversie
a energiei eoliene este format dintr-un redresor , un convertor r idicător (are funcția de controler
de tip MPPT) și un invertor. Pe baza criteriilor prezentate la fi nalul capitolului va fi aleasă o
topologie de putere.
În [7PE] autorii propun o topologie de putere cu costuri reduse, pentru imple mentarea
unui WECS. Partea de putere este compusă dintr-un redresor necomandat ș i un invertor
comandat cu modulație PWM sinusoidală. Singurul avantaj al acestei topol ogii este costul redus
dar dezavantajele sunt numeroase: numai o parte din puterea disponibilă la intrarea sistemului
eolian poate fi convertită în putere electrică, distorsiunile cure ntului de ieșire sunt foarte mari și
tensiunea de ieșire a redresorului este limitată inferior de funcționarea invertorului în parametri
normali. Topologia este prezentată în Figura 9.

Figura 9 Redresor necomandat și invertor în punte.
Pentru a crește capabilitatea de extragere a energiei di sponibile la intrarea sistemului, în
[1PE], Figura 10a), a fost introdus un convertor de putere între redres or și invertor. Acest
convertor este văzut ca și o sursă de current care modulează cur entul de la ieșire. Are ca și
avantaje: mărește capibilitatea de extragere a energiei și elimină nevoie de a avea un condensator
electrolitic. Ca și dezavantaj au rămas distorsiunile (THD) mari ale curentului de ieșire care fac
imposibilă vinderea acestui produs pe piață. Prin utilizarea topologie i din Figura 10b), [8PE],
sistemul realizează performanțe ridicate (THD redus și ca pabilitate mare de extragere a energiei)
prin metode de control simple (nu are nevoie să citească turația și viteza ma șinii).

a) Sursă de curent b) Sursă de tensiune
Figura 10Redresor necomandat cu convertor boost: a) sursă de tensiune, b) sursă de curent.

Pentru nivele de putere mai mari se folosesc structuri în care redresoarele sunt
comandate. În [9PE] ,Figura 11 ,autorii au folosit atât un redresor cât și un invertor trifazat.
Acest tip de sistem are nevoie de o structură de control foarte c omplex dar în același timp are cea
mai bună capabilitate de extragere a energiei. Alte convertoa re de putere folosite la puteri mari
sunt: redresor Viena [10PE], convertor multi-nivel [11PE] și convertor de tip matricial [12PE].
Un concept folosit în aplicații care au nevoie de redresoare, est e de a folosi câte un convertor
pentru fiecare fază, [13PE] Figura 12.

Figura 11 Redresor trifazat comandat și invertor tr ifazat.

Figura 12Redresor cu convertor pe fiecare fază.
Topologiile discutate anterior au fost simulate și pe baza rezul tatelor obținute și a
concluziilor oferite în bibliografia citată s-a constatat că t opologia adecvată pentru acest sistem
este cea prezentată în Figura 10b).

3. Topologii de control și de MPPT
Pentru a extrage puterea maximă disponibilă a turbinei eoliene, es te nevoie ca etajul de
putere al mașinii să aibă un controler de tip MPPT. Topologia de contr ol influențează costurile și
dinamica sistemului. Metoda de control este în strânsă legătură c u algoritmul de MPPT. O
clasificare a algoritmilor de MPPT este prezentată în Tabel 1.
Tabel 1 Algoritmi de MPPT

a) Controlul raportului variației vitezei
b) Controlul tabelar al puterii (PSF)

c) Controlul turației optime
d) Perturbă și observă (HCL)
Primul algoritm de control este bazat pe controlul raportului varia ției vitezei (Tabel 1a)
care pe baza ecuației (3) este calculată o referință de viteză care este dată mai departe sistemului
de control, [14PE]. Deoarece este nevoie de o buclă de viteză, sistem ul trebuie să aibă un
traductor de viteză care implicit duce la creșterea costuri lor. Citirea vântului nu este tot timpul
exactă (datorită influenței palelor și a aerodinamicii rotorului ) și necesită un anemometru care
cresc costurile sistemului. Dinamica sistemului este bună.
Cel de-al doilea algoritm prezentat în Tabel 1b), [14PE], este cel bazat pe controlul
tabelar al puterii. Acest tip de control necesită cunoașterea loc ului caracteristicilor de putere-
viteză (Figura 2) care se pot obține prin simulări sau experime ntări practice în condiții bine
definite. Acest lucru prezintă un dezavantaj foarte mare. Pentru o anumită viteză există o singură
putere optimă. În caz că puterea citită de la convertor este ma i mică decât puterea citită din
memorie, mașina încetinește iar în caz că puterea convertorului e ste mai mare decât puterea citită
din memorie, mașina accelerează. Acest sistem nu necesită ci tirea vitezei vântului și nici a
vitezei mașinii electrice (doar dacă se aplică o metodă de control sensorle ss).

O metodă de control care necesită citirea vântului, vitezei și a turației din sistem este
prezentată în Tabel 1c), [15PE]. Controlul turației optime are acel eași performanțe ca și metoda
prezentată înainte. Acestă metodă are costuri ridicate de im plementare deoarece trebuiesc citiți
trei parametri importanți: viteza vântului, turație și viteză. Avantajul este că nu trebuie știute
caracteristicile dinainte și metoda poate fi aplicată oricăr ui tip de sistem. Înlocuind (3) în (1) se
obține puterea sistemului în funcție de viteza mașinii electrice:
33
5) , (21
λωβ λ ρ π ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ =p air WECS C R P
(8)
Pentru a obține puterea maximă, sistemul trebuie să lucreze la coeficientul de putere
maxim (C pmax ) și la raportul de variație a vitezei maxim (λ opt ):
3 3
3max 5
max 21ω ω
λρ π ⋅ = ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ =optim
opt p
air KCR P
(9)
Referința de turație se obține prin împărțirea puterii maxime (P max ) la viteza mașinii:
2ω τ ⋅ =optim ref K
(10)
Algoritmul de MPPT care are cea mai mare flexibilitate î n implementare și necesită
costurile cele mai reduse este Hill Climb Search (HCS) [14PE]. Acest algoritm este asemănător
cu un algoritm de tip perturbă și observă (P&O) care este folosi t în aplicații fotovoltaice. Schema
de control este prezentată în Tabel 1c) și diagrama algoritmului este prezentată în Figura 13.

Figura 13 Diagrama bloc a algoritmului HCS.
În capitolul anterior s-a ales topologia de putere formată dintr- un redresor necomandat
trifazat, un convertor ridicător și un invertor monofazat în punte. Deoarece structura de control

nu va include traductor de turație și de viteză atunci sistemul de control se consideră sensorless.
Algoritmii de MPPT adecvați pentru sistemul propus sunt cei pe baza de PSF and HCL. O
schemă bloc a sistemului INNOWECS este prezentată în Figura 14. Un sistem de prototipare
rapidă (dSpace DS1104) este folosit pentru controlul convertorului ridicător. A cest control
cuprinde algoritmul de MPPT și o buclă de tensiune pentru a ajuta siste mul să răspundă mai
repede la schimbările rapide ale vântului. Strucutura de control a inver torului se bazează pe
transformatele Clark și Park care transformă mărimi sinusoida le în mărimi constante care permit
implementarea algoritmilor clasici de control (PI, PID).

Figura 14 Schema bloc a sistemului INNOWECS
4. Simulare sistem eolian cu MPPT
În continuare va fi simulat convertorul mașinii cu algoritmul de MPPT și invertorul.
Deoarece turbulențele vântului sunt componenta de frecvență înaltă a vân tului, sistemul trebuie
să aibă o dinamică bună la schimbarea vitezei vântului. Răspunsul sist emului la variația vitezei
vântului este reprezentat în Figura 15. Algoritmul de MPPT este unul de tip HCL cu trei puncte
de perturbare. Acestă îmbunătățire permite ca algoritmul să nu i a o decizie greșită în caz că
viteza vântului se schimbă brusc. Rezultatul convergenței algoritmul ui MPPT este prezentat în
Figura 16. Într-un sistem real se schimbă atât viteza vântului cât și referința dată de algoritmul de
MPPT. Rezultatul simulări, care indică dinamica buclei de tensiune c ât și timpul de convergență
al algoritmului de MPPT, este prezentat în Figura 17 .

Figura 15 Răspunsul sistemului la tubulențe ale vân tului.

Figura 16 Convergența algoritmului de MPPT în punctul de putere maximă.
Simularea invertorului de putere este prezentată în Figura 18. Controlul folosește o buclă de
tensiune pentru a menține magistrala de tensiune continuă la va loarea de 400V și două bucle de curent
pentru a injecta doar putere activă în rețea.

Figura 17 Răspunsul algoritmului MPPT la variații al e vitezei vântului.

Figura 18 Controlul d-q al invertorului.
Bibliografie
[1PE] D.M. Whaley “Low cost small scale wind power generation,” Phd. Thesis , The University
of Adelaide, Australia, 2009.
[2PE] I. Serban and C. Marinescu “A sensorless method for variable-speed small w ind turbines,”
Renewable Energy, vol. 43, pp. 256-266, 2012

[3PE] A.H.K. Alaboudy, A.A. Daoud, S.S. Desouky and A.A. Salem, “Converter controls and
flicker study of PMSG-based grid connected wind turbines,” Ain Shams Engineering Journal,
pp. 1-17, 2012
[4PE] P.Gavriluta, S. Spataru, I. Mosincat, C. Citro, I. Candela and P. Rodrig uez, “Complete
methodology on generating realistic wind speed profiles based on me asurements,” ICREPQ,
Santiago de Compostela, Spain, 28 th -30 th March, 2012
[5PE] Harri Vihriala, “Control of variable speed wind turbines,” Phd. T hesis, Tampere
University of Technology, 2002
[6PE] J.A. Francesc, “Wind Power Emulator for Energy Storage,” Aalborg University,
Department of Energy Technology, Master theses Report, 2010
[7PE] C. Nayar, H. Dehbonei and L. Chang, “An IGBT Inverter for Interf acing Small Scale
Wind Generators to Single Phase Distributed Power Generation Syste m,” Australian & New
Zealand Solar Energy Society, Perth, Autralia, 30 th November, 2004
[8PE] A. Urtasun, P. Sanchis, I.S. Martin, J. Lopez and L. Marroyo, “Modeling of small wind
turbines based on PMSG with diode bridge for sensorless maximum power tracking ,” Renewable
Energy, vol. 55, pp. 138-149, 2013
[9PE] S. Fan, P. Wang and C. Wen, “A New Sensorless Control Strategy used in Direct-drive
PMSG Wind Power System,” PEDG, Hefei, China, 16 th -18 th June, 2010
[10PE] A. Rajaei, M. Mohamadian and A. Yazdian Varjani, “Vienna-Rec tifier-Based Direct
Torque Control of PMSG for Wind Energy Application,” IEEE TIE, vol. 60(7), pp. 2919 – 2929,
2013
[11PE] S.A. Verne and M.I. Valla, “Direct connection of WECS system to the MV grid with
multilevel converters,” Renewable Energy, vol. 41, pp. 336-344, 2012
[12PE] V. Kumar, R.R. Joshi and R.C. Bansal, “Control of the matrix convert er based WECS for
fault ride-through enhancement,” PEDES, New Delhi, India, 20 th -23 th December, 2010
[13PE] W. Phipps, “New Generation Three-Phase Rectifier,” Phd. Thesi s, University of
Canterbury, Christchurch, New Zealand, 2008
[14PE] Rupp Carriveau, „Fundamental and Advanced Topics in Wind Power,” Intech, 2011
[15PE] M.A. Abdullah, A.H.M. Yatim, C.W. Tan and R. Saidur, “A review of maxi mum power
point tracking algorithms for wind energy systems,” Renewable and Sustainable Energy
Reviews, vol. 16, pp. 3220-3227, 2012