TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 8, August 201 4, pp. 5751 ~ 5757   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i8.627 3          5751     Re cei v ed Ma rch 3, 2 014;  Re vised Ma y 7, 2014; Acce pted May 2 5 , 2014   Growing Neural Gas Based MPPT for Wind Generator  using DFIG      J. Priy adarshini*, J. Karthika   Sri Krishn a Col l eg e of Engi ne erin g and T e ch nol og y, Kun i a m uthur, Coim b a tore - 641 00 8   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : darshu 3 8 9 1 @ gmai l.com       A b st r a ct  T h is pa per pr e s ents G r ow ing  Neur al G a s (G NG ) base d  a  max i mu m p o w e r poi nt trackin g  (MPPT )   techni qu e for  a hi gh  perfor m ance w i n d  g e n e rator us ing  D F IG .  It is used  in var i ab le s p eed w i n d  e ner gy  convers i on sy stem. Here, tw o back to  back conv er te rs is used a nd con necte d  to the stato r ,  corresp ond in gl y F O C and VO C is d one  on  mac h i ne a nd s upp ly sid e  co n v erter. Consta nt voltag e ov er  the   grid  is  obtai ne d thro ug h dc  li nk vo ltage.  F o r  Vari abl e s pee d w i nd  e nergy   convers i on  sys tem t he  maxi mu m  pow er poi nt trackin g  (MPPT )  is a ve ry imp o rtant requ ire m e n t in ord e r to maxi mi z e  th e efficiency. H e r e   Neur al Netw or k has bee n train ed to lear n  the turb ine c haracter i stic i.e torque vers u s  w i nd speed  and   mac h i ne s pee d .  It has be en i m p l e m e n ted  to  obtai n  max i mum pow er  poi n t  tracking for v a ryin g w i nd s p eed.   And fina lly co mparis on has  be en mad e  w i th and w i thout gro w ing neur al g a s .      Ke y w ords :  MPPT, DFIG,  FOC, VOC,  GNG     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h ts reser ve d .       1. Introduc tion  Due to  ene rg y cri s is, u s e   of ren e wable  ene rg y for  el ectri c ity gen e r ation  ha s in crea sed.  Ren e wable e nergi es have low  e n viron m ental  impa ct  and thu s  it is  the be st sol u tion for  gro w in g   deman d. And the Wind  energy meet s the increa sed d e man d  that could  not be offere d by  conve n tional  method s el ectricity gen erat ion [1, 2].  Re cent te chn o lo gy in wi nd e n e rgy  conve r si on   system h a s le d to cost redu ction compa r ed to  that of non ren e wable  energy sou r ces.   In ca se of g r i d  co nne cted  system s, inte rf ace i s   req u ired to e n sure  good p o wer  quality.  The inte rface  may con s i s t o f  a power el e c troni c  conv erter, trans f ormer, filter, etc [1]. They play a   very importan t  role in mode rn win d  ene rg y conversion  system (WE C S).  WT s are  cla s sified into tw o main c a tegories  [3]:   a)  Fixed spe ed  WT s;   b)  Variabl e sp ee d WT s.   Fixed speed  WT s a r e e quipp ed  with  indu ct ion g enerator  (sq u irrel cage i ndu ction   gene rato r SCIG or woun d  rotor ind u ctio n ge nerator   WRIG )  dire ctl y  con n e c ted t o  the  gri d  a n d  a  cap a cito r b a n k  for re active  po wer comp ensation. In I ndu ction  Gen e rato r, syn c h r ono u s spee d  is  fixed; this implies that WT s ca n obtain  maximu m efficien cy at one  wind sp eed  only. As power   electroni cs a r e not  used i n  this  co nfigu r ation, it is not  po ssi ble to  control  neithe r  re active  po wer   con s um ption  nor po we r qu ality.    Figure 1. Block  Diag ram o f  WECS usin g DFIG   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  575 1 –  5757   5752 Variabl e spe ed  WTs a r e  equi pped   with a n  ind u ction  or sy nch r on ou s g enerator  c o nn ec te d  to  th e  gr id  thr o ug h  a p o w e r   co n v e r ter .  T he va r i ab le   s pee d  op er a t io n ,  ma de  po ss ible   by means of  power ele c tro n ics, allows WT s to wo rk  at the maximum conve r sio n  efficien cy over  a wid e  rang e  of win d  spe eds.  No wad a y s dou bly fed  indu ction  ge nerato r s a r e  use d  in  ca se  of  variable  sp e ed win d  en ergy c onve r si o n  system. Fi gure  1 sh ow s the ba si c  block dia g ra m o f   WECS u s ing  DFIG.   Here the wi n d  turbin e is d i rectly conn e c ted  to do ubl y fed inductio n gene rato r. Initially it  works as a m o tor, dra w in g power from th e grid i. e 30%  powe r  is dra w n from the g r id [4]. When  it  rea c he s the  synchrono us  speed it wo rks as the gen erator, su pplyin g  power to th e grid i.e 10 0%  power is give n to grid (30 %  is drawn and 70%  is  gene rated ) . The stato r  of this gene rat o r is  dire ctly co nn ected to  the  grid. T w o  ba ck to ba ck converte rs are   use d . Powe r converte rs  are   use d  to  conv ert eithe r  a c  t o  d c  o r  d c  to  ac. And  alo n g  with t h is  m ppt techniqu e  is  also  u s ed   [5].  MPPT are u s ed to extract  the maximum  availabl e wi nd po wer. Do ubly fed indu ction ge nerator   has vari ou s a d vantage s. They are [6]:  a)  Red u ced cost  of the invert er filters an d EMI filters.  b)  Can o perate in both su per  sync hro nou s  and supe r sy nch r on ou s m ode.   c )   Ba c k  to  ba ck   c o n v er te r  us ed .  d)  At lower cost,  Power-facto r  control  can b e  impleme n te d.  e)  Dynami c  pe rforma nce and  controllability are go od.   f)  Filters a r e u s ed to redu ce  harm oni cs d u e  to converte rs.  g)  System efficiency is imp r oved. And by  using IGB T  inverters, approximatel y 2-3%  efficien cy improveme n t can  be obtaine d.      2. Proposed  Metho d   Figure 2 sho w s the blo c k diagram  of the prop osed m e thod. He re DFIG uses two back to  back conve r ters  co nne cte d  to the rotor which is  the n  con n e c ted  to the grid. And the stato r  is  dire ctly conn ected  to th e  grid. Fi eld  ori ented  co ntrol  and  maximu m po we r tracking  is do ne   on   gene rato r si d e  converte r.  Gro w ing  Neu r al G a s ba se d Maximum   Powe rPoint T r ackin g  i s  u s ed to   track the  max i mum availa b l e po wer from  the win d . Vol t age o r iented  cont rol i s  do ne on  gri d  si d e   conve r ter.       Figure 2. Block  Diag ram o f  Proposed M e thod       3. DFIG Modeling  The gen eral model for  wo und roto r ind u ction ma chi n e is given a s  follows [7]:    3.1. Voltage  Equ a tions   Stator Voltage Equation s :    V qs  = p λ qs  +  λ ds ω  + r s i qs                                                                                                                              (1)     V ds  = p λ ds  –  λ qs ω  + r s i ds                                                                                                                               (2)       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Gro w ing  Neu r al Ga s Base d MPPT for Wind G ene ra tor usin g DFI G  (J. Pri y ad a r shi n i)  5753 Rotor Volta g e  Equations:     V qr  = p λ qr  + ( ω  –  ω )  λ dr  + r r i qr                                                                                                                   (3)     V dr  = p λ dr  - ( ω  –  ω )  λ qr  + r r i dr                                                                                                                    (4)     3.2. Po w e r   Equa tions    P s  = 3/2(V ds i ds  + V qs i qs )                                                                                                                  (5)    Q s  = 3/2(V qs i ds  – V ds i qs )                                                                                                                   (6)    3.3. Torque  Equa tion     T e  = - (3/2 )(p/ 2 )( λ ds i qs  –  λ qs i ds )                                                                                                     (7)    3.4.  Stator Flu x  Linkage Equa tions     λ qs  = (L ls  + L m ) i qs  + L m i qr                                                                                                                             (8)     λ ds  = (L ls  + L m ) i ds  + L m i dr                                                                                                                 (9)     3.5.  Rotor Flux L i nkage Equa tions     λ qr  = (L lr  + L m )i qr  + L m i qs                                                                                                       (10)    λ dr  = (L ls  + L m )i dr  + L m i ds                                                                                                              (11)      4.   Contr o l Method s   4.1.  FOC on G e n e rato r Side Conv erter   Field O r ie nte d  Control  te chni que  is a dopted  control techniq u e  be cau s e  of  its hi gh   perfo rman ce  and also co n t rols the a c tive and rea c tive powe r  flows. Figu re 3  shows the foc  control on ge nerato r  sid e  conve r ter. He re stat o r  pha se currents a r e mea s u r ed  and is converted   to (d,q) syste m . Flux linkage cont rol is  obtaine d thro ugh d-axis co mpone nt and  similarly sp e ed  control is obt ained throug h  q axis cont ro l. He re, DFIG  works in the  dq refe ren c e  frame.   Aligning the d –axis of refe rence fram e to  be along the  stator flux linkage.     λ qs  =  0                                                                                                                                              (12)    And hen ce from (8):     i qs  = -[ L m /(L ls  + L m )] i qr                                                                                                              (13)    For  λ ds  to re main un cha n ged at ze ro, p λ ds  must be  zero. Substit u ting for p λ ds  using (1)   and (2 ) will re sult in:    V ds  = r s i ds                                                                                                                           (14 )   Negl ectin g  st ator  re sista n ce will l ead  to  Vds  = 0  an d  sub s tituting i n  (5 )  and  (6 )  will be  si mplif ied  as  follows :     P s  = 3/2(V qs i qs )                                                                                                (15)    Q s  = 3/2(V qs i ds )                                                                                                      (16)    The above e quation s  sho w  that active and re ac tive  powers of the st ator a r e controlle d   indep ende ntly. PI controllers  alon g wit h  NN  ar e used to co ntrol  these  cu rre nts. The p o w e r   corre s p ond s t o  the refere n c e  spe ed of t he ma chin e i s  obtai ned th rough th e G N G ba sed  MPPT .  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  575 1 –  5757   5754 Actual an d re feren c e  cu rre nts a r e  comp ared  and  pr o duces th e e r ror  signal s a n d  it is ag ain gi ven  to PI controll er. It produ ce s the dq volta ge whi c h i s  a gain conve r te d into  αβ  an d fe d  in  to  s p ac e  vector Pul s e  Width Mo dul ation (PWM).  Output fr om  this is given  as pul se s to machine  si de  c onverter [8].        Figure 3. FO C Te chniq ue  on Gen e rato r Side Conve r ter      4.2.  VOC on Grid  Side Conv er ter   Voltage ori e n t ed co ntrol i s   done o n  g r id  side  conve r te r. The  con s ta nt voltage is  use d  to   inject  po wer to the  grid  fro m  the m a chin e. If voltage i s   redu ce d in  the g r id, the  d c  lin k volta g e  is  given to the grid to maintain the co nstant  voltag e [9]. Here the three p h a se  curre n ts are  measured an d are  conve r ted in to dq co -ordinate  syst em. The refe rence dc lin k  voltage are  set,  the actu al vol t age is m e a s ured  and  co mpared. The  voltage eq uat ions i n  syn c h r ono usly  rotat i ng   dq-axi s  refe re nce fra m e are [7]:    V ds  = V d1  – RI ds  – L(d/dt)I ds  + L ω e I sq                                                                                       (17)    V qs  = V q1  – RI qs  – L(d/dt)I qs  – L ω e I ds                                                                                       (18)        Figure 4. VOC Te chniq ue  on Grid Sid e  Conve r ter    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Gro w ing  Neu r al Ga s Base d MPPT for Wind G ene ra tor usin g DFI G  (J. Pri y ad a r shi n i)  5755 The d - axi s  of  the referen c e fram e i s  ali gned  with  th e gri d  voltag e an gula r  p o s ition  θ e .   Since the am plitude of the grid voltage i s  co nsta nt, V qs   is zero a nd  V ds   is  c ons tant.      V =  V ds  +  0                                                                                                          (19)    The active and reactive powe r will  be proportional  t o   i Nd   and  i Nq   resp ectively. The g r id- side tra n sfo r mer conn ecti on is sta r , the  conv erte r a c tive and rea c ti ve powe r  flow is:    P s  = 3/2V ds I ds                                                                                                                           (20)    Q s  = 3/2V ds I qs                                                                                                                                            (21 )     The  cont rol  schem e h a s sl ightly been   modified  by  addin g  an oth e r  cont rol lo o p  for th e   dc-li n k volta g e , which out puts the di re ct refe ren c e  curre n t In voltage ori ented  current  cont rol  depe nd s on the dc lin k voltage where a s in FO C current co ntrol  depen ds on  the generator  referen c e sp e ed. The com p ared  sign als  are given to  PI controlle rs  and it is used  to generate the  approp riate signal s. Again  the dq  cu rre n ts are co nverted to  αβ , it is given as  the input to the   PWM. Outp ut from the P W M i s  given  as the  pul se s to the gri d   side converte r [10]. In voltage  oriente d  cu rrent cont rol de pend s on the  dc lin k vo ltag e whe r ea s in  FOC  curre n t control dep en ds  on the gen erator refe ren c e spe ed.            5. Gro w i ng  Neur al Gas  Bas e d MPPT   In orde r to in crea se the  out put it is ne ce ssar y to o p e r at e the sy stem  at the optimal  point.  So we  go fo r Gro w in g Ne ural  Ga s ba sed MPPT. T here  are two  main  cont rol s  in t r a cki ng  the   maximum p o w er from  the  wind.  First  approa ch  i s   based o n  torque a nd  se cond a p p r oa ch is  based on the  spee d of the machin e. He re the s pee d control metho d  is ado pted  and the ne ural   netwo rk ha s  to be  spe c ifi c ally trai ned  for a  parti cu l a r  cha r a c teri stic  on  whi c h  it will b e  u s ed.    Neu r al  netwo rk  have th re e layers: inp u t, hidden,  a nd outp u t lay e rs.  The  nu mber of no d e s in  each laye r va ries a nd i s   u s er-d epe nde nt. The  G N G  network  ha s bee n traine d  onlin e a n d  then  use d  offline. Duri ng trai nin g  pha se the i nput to  this n eural  network is win d  spee d and g ene ra tor  spe ed o r  torq ue as  sh own  in Figure 5. And  t he out put is the referen c e  gene rator spee d which   make s the  wi nd tu rbine  to  ope rate  at,  or  clo s e  to, the MPP [1 1], dep endi ng  u pon   alg o rith ms  use d  by the  h i dden  layer a nd the  traini n g  ph ase of th e ne ural  net work,   the  ope rating p o int ge ts   to the MPP.  The n e u r al  n e twork  ha s t o  be  pe riodi cally traine d t o  get th e ex act MPPT  as the   cha r a c teri stics of a  wind t u rbin e al so  chang e with ti me. And no w the inversio n of this tu rbi ne  function  ha s been  imple m ented  onlin e by mea s u r ing th e wi n d  free  sp ee d ba sed  on  the  estimated to rque an d mea s ured ma chi n e spe ed [12].      Figure 5. Block  Diag ram o f  the GNG-ba sed MPPT Al gorithm       6. Results a nd Analy s is   The voltage i s  maintain ed  con s tant over t he grid say 400V. Figure 6 sho w s the voltage  over the  gri d . The a c tive  P and  rea c ti ve Q po we r f l owin g into t he po we r g r i d  are me asu r ed .  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  575 1 –  5757   5756 They sho w  th at the rea c tive power Q is  neari ng  to ze ro and re al po wer i s  abo ut 25 KW. Figu re 7   sho w s the compa r ison of  reference g enerator  with  and with out  GNG. And t he re sult  sho w s  spe ed in cre a s e s  in ca se of  GNG net wo rk and the ma ximum power is obtaine d.            Figure 6. Voltage over the  Grid         Figure 7. Shows the  Comp arison of Ref e ren c e G ene rator with an d without G N G       7. Conclusio n   This pap er p r esents  the wind  tu rbi n e   havi ng  DFI G  conne cted  to the g r id  and the   maximum po wer i s  extra c ted from the  wind  sp e ed  usin g neu ral  netwo rk. T w o  voltage so urce  conve r ters a r e used. O n e  on the  gen e r ator  sid e  a n d  anoth e r  on  the gri d   sid e . The g r id -side   conve r ter i s  controlle d by a voltage orien t ed cont ro l. The d-axi s  voltage compo n e n t is fixed with   grid volta ge,  and th e q - axis voltage  com pon ent  is  ze ro. Th e gen erator  side  co nvert e r i s   controlled  by  a fiel d o r ient ed  cont rol. T he  spe e d  co ntrol  of the  m a chi ne i s  don e in stead  of t he  torque  cont ro l. The inform ation of wind  spe ed is ne cessary to tra c k the maximu m powe r  ove r   a   wide  spe ed range. Th us t he GNG net work  wh i c h h a s be en impl emented tracks the m a xim u m  power.       Referen ces   [1]  Blaa bjer g, F  Io v.  W i nd p o w e r: a p o w e r so urc e  n o w  ena bl ed  by p o w e r el ectronics . Pr oc of  9th Braz ili a n   Po w e r E l ectronics Confer ence  COBEP  07, Blumenau S anta  Catari na,  Brazil.  2007.  ISBN  978-85- 991 95-0 2 -4.   [2]  Eil y a n  Y B i tar,  Ram R a j ago pa l, Pramo d  P K harg onek ar, K a mesh w a r P o o lla, Pr avin  Var a i y a .  Br ingin g   W i nd Ener g y  t o  Market.  IEEE Transactions  on Power System s . 2 012; 2 7 ( 3 ).   [3]  Blaa bjer g, F  Iov, Z  Chen, R T eod orescu.  P o wer electronics  in re newable energy system s.  EPE-PEMC  200 6 Co nferen ce. Portoroz, Slove n ia. 2 006;  17. Numb er: 06E X14 0 5 C , ISBN 1-42 44-0 4 4 9 -5.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Gro w ing  Neu r al Ga s Base d MPPT for Wind G ene ra tor usin g DFI G  (J. Pri y ad a r shi n i)  5757 [4]  Cadirci I, Ermi s M.  Double- Output Inducti on Gener ator O peratin g at Sub-sync h ron o u s and Su per- Synchro n o u s  Spee ds: Stead y-State Optimi z a ti on  an d W i nd-En ergy R e covery.  IEE Proc.B Electric   Po w e r Ap plic ations. 19 92; 13 9(5): 429- 44 2.  [5]  Uctug MY, Eskandarzadeh I, Ince  H.  Mod e ling  a nd O u tp ut Pow e r Opti mi z a t i o n  of  a  W i nd T u rb in e   Driven  Do ub le  Output Ind u cti on Ge nerat or . IEE Proc. Elec tric Po w e r  Ap p licatio ns. 1 9 9 4 ; 14 1(2): 3 3 - 38.   [6]  S Muller, M De ike, RW  De Do nker. Dou b l y  F E D ind u ction  g ener ator s y ste m s for  w i n d  tur b in es.  IEEE  Ind. Appl. Mag. , 2002; 8(3): 26 –33.   [7]  Gilsun g B y eo n, In K w o n  P a rk, Gilsoo Ja ng.  Mod e li ng  and  Contro l o f  a Dou b l y -F e d  Inducti o n   Generator  (DF IG) W i nd Po wer Gen e ratio n   S y stem f o r R e al-time S i mu lat i ons.  J ourn a l   of Electric al  Engi neer in g & T e chno logy . 2 010; 5(1): 6 1 -6 9.  [8]  C Har i ni,  N Kr ishn a Kum a ri,  Dr GS Ra ju.  Analys is of W i nd T u r b in e Dr i v en  Dou b ly F ed In ducti o n   Generator . 1st Internatio na l C onfere n ce o n  Electrical E nerg y  S y stem. 201 1; 246-2 51.   [9]  Ritika Verma,  Amol Barve.  Vector contro l o f  a Grid Interfa c e  W i nd- DF IG Hybri d  Syste m  w i th SOF C   F uel cell.  Inter natio nal Jo urn a l of Emergi n g  Rese arch in  Manag ement  &  T e chnol og y  ISSN: 2278- 935 9. 201 3; 96 -104.   [10]  Lun a A, Lima  F KA, Rodrí guez P, W a tanabe EH, T eod orescu R.  Co mpariso n  of Po w e r C ontr o l   Strategies for  DF IG W i nd  T u rbin es.  IEEE tra n sactions.  200 8.   [11]  JS T hongam,  P Bouc hard,   H  Ezzaid i, M Ou hrouc he.  Artific i al ne ural netw o rk-bas ed max i mu m  p o w e r  poi nt trackin g  control f o r  varia b le s p e e d  w i nd  ener g y  convers i on   systems.  Proc . 18th IEEE  Internatio na l C onfere n ce o n  Contro l Appl ica t ions. 200 9.   [12]  M Cirrinci one,  M Pucci, G Vitale. Gro w i ng N eur a l  Gas (GNG)-Based ma xi mum po w e r p o i nt tracking   for high p e rfor mance  w i nd g e nerator  w i t h  an  inducti on mac h in e.  IEEE Ind. Appl. Mag.,  20 11; 47(2).     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.