I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n   ( I J RA )   Vo l.   7 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 8 ,   p p .   59 ~ 66   I SS N:  2089 - 4856 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r a. v 7 i1 . p p 59 - 66           59       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JR A /in d ex   M a x im u m  Win Energ y  Ex traction by  Using  N eura l Net w o rk   Es ti m a tion  and P redictive  Co ntrol  o Bo o st Conv erte r       M a hd i H eida ri   De p a rte m e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Zab o l Ira n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   12 , 2 01 7   R ev i s ed   Dec   2 0 ,   2 01 7   A cc ep ted   J an   6 ,   2 0 1 8       T h is  p a p e p r o p o se a   n e w   m e th o d   t o   e x trac m a x i m u m   e n e rg y   fro m   w in d   tu rb i n e   sy ste m s.  T h e   a rti f icia n e u ra n e tw o rk   (A NN is  u se d   to   e stim a te  th e   w in d   sp e e d   b a se d   o n   th e   ro t o s p e e d   a n d   th e   o u t p u p o w e r.   In   a d d it i o n   t o   A N N,  a   p re d ictiv e   c o n tro ll e is  u se d   to   m a x i m ize   th e   e ff icie n c y   o th e   b o o st   c o n v e rter.  T h e   m e th o d   h a b e e n   d e v e lo p e d   a n d   a n a ly z e d   b y   u ti li z i n g   a   tu rb i n e   d irec tl y   d riv e n   p e rm a n e n t - m a g n e s y n c h ro n o u s   g e n e ra to ( P M S G ).   T h e   si m u latio n   re su lt v e rify   t h e   p e rf o r m a n c e   o f   th e   p ro p o se d   m e th o d .   Re su lt sh o w   th a th is  m e th o d   m a x i m ize w in d   e n e rg y   e x trac ti o n   w it h   m o re   a c c u ra c y   a n d   fa stn e ss .   K ey w o r d :   B o o s co n v er ter   Neu r al  n et w o r k   P m s g   P r ed ictiv co n tr o ller   W in d   tu r b in e   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma h d i H eid ar i   Dep ar te m en t o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   Un i v er s it y   o f   Z ab o l,   B o n j ar   R o ad ,   Z ab o l,  I r an .   E m ail:  m . h eid ar i @ u o z. ac . ir       1.   I NT RO D UCT I O N   No w ad a y s   d e v elo p ed   co u n tr i es  p lace   g r ea i m p o r tan ce   o n   u s in g   r e n e w ab le  e n er g y   s o u r ce s   d u e   to   th eir   m an y   ad v an ta g es.  As a  r en e w ab le  an d   n o n - p o llu tin g   e n er g y   s o u r ce ,   w in d   p o w er   h a s   an   i m p o r ta n t r o le  i n   r ed u cin g   h ar m f u e m is s io n s   an d   th i m p ac o f   cli m ate  c h an g e.   Si n ce ,   f o s s il  f u els  li k co al  an d   o il  ar e   s u b j ec ted   to   ter r ib le  p r ice  v o l atilit y ,   g r ea ter   u s e   o f   w i n d   en er g y   m a k es   u s   le s s   d ep en d en t   o n   tr ad itio n a f u e ls   [ 1 ] .   Du r in g   la s d ec a y ,   w i n d   t u r b in s y s te m s   h a v b ee n   i m p r o v ed   w it h   v ar iab le  s p ee d   tu r b in es  a n d   d ir ec tl y   co n n ec ted   g e n er ato r s .   Var iab le  s p ee d   w i n d   tu r b i n es  n o o n l y   r ed u ce   p o w er   o s cillatio n s   a n d   m ec h a n ical   s tr ess e s ,   b u t a ls o   i n cr ea s o u tp u t p o w er   an d   e f f icien c y   o f   t h s y s te m .   B ec au s o f   s ig n i f ica n p r o g r ess   i n   th s e m ico n d u c to r   d ev ices  a n d   p o w er   elec tr o n ic s   tech n iq u es,   w i n d   p o w er   b ec o m es   m u c h   m o r e   attr ac ti v i n   elec tr ical  p o w er   s y s te m s   [ 2 ] .   B y   u s in g   t h m et h o d s   o f   m ax i m u m   p o w er   p o in t   tr ac k i n g   f o r   co n v er s io n   s y s te m s   o f   w in d - t u r b in e n er g y ,   e f f icie n c y   o f   w i nd - t u r b in e   g en er ato r s   is   i n cr ea s ed   [ 3 ] [ 4 ] .   I n   o r d er   to   tr ac k   m a x i m u m   p o w er   p o in in   w i n d   tu r b i n es   f o r   d if f er en w i n d   s p ee d s ,   tu r b in s p ee d   m u s b ch an g ea b le  t h r o u g h   b r o ad   r an g [ 5 ] .   I n   th is   ca s e,   we  n ee d   to   s ep ar ate   g en er atio n   s id f r o m   th d e m an d   s id e.   So   th t h r ee   p h ase  o u tp u v o lta g o f   g e n er ato r   s h o u ld   b r ec tif ied   an d   th v o lta g o f   d b u s   s h o u ld   b ad j u s ted .   I n   th p o w er - s p ee d   ch ar ac ter is tic  cu r v o f   t h tu r b in th er is   o n l y   a   ce r tain   lo ad   t h at  co r r esp o n d s   t o   th m a x i m u m   p o w er   o f   tu r b in e.   So   i n   o r d er   to   o b tain   m a x i m u m   p o w er ,   lo ad   s h o u ld   b ch an g ed ,   b u t h is   i s   i m p o s s ib le.   I n   o r d er   to   o v er co m th i s   p r o b le m ,   an   i n ter f ac p ar is   co n s id er ed   to   u tili ze   th m ax i m u m   tu r b i n ca p ac it y   f o r   co n s ta n p o w er   an d   d if f er en e n v ir o n m e n tal  co n d itio n .   T h is   in ter f a ce   p ar t is a  m ax i m u m   p o w er   p o in t tr ac k er   w h ich   i n cl u d es a   DC /DC   co n v er ter   an d   co n tr o ller   [ 6 ] .   Dev elo p ed   alg o r ith m s   f o r   co n tr o ller s   ca n   b clu s ter ed   in to   th r ee   co n tr o m e th o d s ,   w h ich   ar n a m ed   tip   s p ee d   r atio   ( T SR )   co n tr o [ 7 ] ,   [ 8 ]   an d   [ 9 ] ,   p o w er   s i g n al   f ee d b ac k   ( P SF )   co n tr o [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ]   an d   [ 1 2 ]   an d   h ill - cli m b   s ea r ch   ( HC S)  co n tr o [ 1 3 ] .   H o w ev er ,   th er ar lo o f   p r o p o s ed   m et h o d s   in   t h liter atu r e.   I n   [ 1 4 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  7 ,   No .   1 ,     Ma r ch   20 1 8   :   59     66   60   ar tif icial   n e u r al  n et w o r k   ( A N N)   is   co m b in ed   w it h   p ar ticle   s w ar m   o p ti m izat io n   ( P SO)   to   u s t h m a x i m u p o w er   p o in tr ac k i n g   ( MP P T )   b y   co n tr o lli n g   th r o to r   s p ee d   o f   th w in d   g e n er ato r .   I n   [ 1 5 ]   v ar iab le - s p ee d   w i n d - g e n er ato r   m a x i m u m   p o w er   p o i n tr ac k in g   ( MP PT )   b ased   o n   ad ap tiv e   n e u r o - f u zz y   i n f er en ce   s y s te m   ( A NFI S)  is   p r esen ted .   T h o p t i m al  s p ee d   r o tatio n   is   p r ed icted   b y   u s i n g   t h v ar iatio n   o f   t h e   w i n d   s p ee d   as  th e   in p u t a n d   i m p le m e n tatio n   o f   A N FIS  m o d el.   I n   [ 1 6 ]   m ax i m u m   p o w er   p o in tr ac k i n g   ( MP PT )   tech n iq u f o r   h ig h - p er f o r m a n ce   w in d   g en er ato r s   w it h   in d u ctio n   g e n er ato r s   b as ed   o n   th g r o w i n g   n e u tr al  g a s   ( G NG)   n et w o r k   i s   p r esen te d .   A   GN n et w o r k   h as  b ee n   tr ain ed   o f f l in to   lear n   th s p ec if icatio n   o f   t u r b in e   s u r f ac to r q u v er s u s   w i n d   a n d   m ac h i n s p ee d s   an d   h as  b ee n   u s ed   o n lin to   o b tain   th w i n d   tan g en t ial  s p ee d   o n   th b asis   o f   th es ti m ated   to r q u an d   m ea s u r ed   m ac h in s p ee d   ( s u r f ac f u n ctio n   in v er s io n ) .   I n   th is   p ap er ,   th MP P T   alg o r ith m   is   b ased   o n   th s lo p o f   th e   w i n d - t u r b in m ec h an ical  p o w er   v er s u s   r o tatio n   s p ee d .   T h A N esti m ato r   an d   th p r e d ictiv co n tr o ller   o f   th b o o s co n v er ter   ar e   i m p le m en ted   to g et h er   f o r   im p r o v in g   th ac c u r ac y   an d   f ast n ess   co m p ar ed   to   tr ad it io n al  m et h o d s .   T h u n ce r tai n tie s   in   t h w i n d   tu r b in s y s te m   ar est i m a ted   b y   n e u r al - n et w o r k   a n d   th d u t y   c y cle  o f   d c/d co n v er ter   is   d eter m i n ed   b y   p r ed ictiv co n tr o ller .   T h p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s in   s ec tio n   2 ,   t h w i n d   tu r b in an d   its   ch ar ac ter i s tic s   ar d escr ib ed .   I n   s ec tio n   3   th p r o p o s ed   m eth o d   is   illu s tr ated .   Fin all y ,   Si m u latio n   an d   r es u lts   ar d o n in   s ec tio n   4 .       2.   DE SCR I P T I O O F   WI ND  T URB I N E   T h m ain   p ar ts   o f   t h w i n d   co n v er s io n   s y s te m s   ar e:  w i n d   tu r b i n e,   g e n er ato r ,   r ec tif i er ,   d c/d c   co n v er ter ,   an d   co n tr o l u n it.   Fo r   w in d   t u r b in e,   th w i n d   p o w er   ca n   b ex p r es s ed   as  E q u at io n   ( 1 ) .     3 2 1 w w i n d AV P   ( 1 )     W h er ρ   is   th air   d en s it y ,   is   th tu r b in b lad s w ee p   ar ea   an d   V w   is   th w i n d   s p ee d .   I f   th f r ictio n   b e   n eg lec ted ,   m ec h a n ical  c h ar ac t er is tics   o f   t u r b in ca n   b o b t ain ed   as E q u atio n   (2 - 4 ) .     dt d J T T L o a d m     ( 2 )     dt d J P P L o a d m     ( 3 )     3 ) , ( 5 . 0 V A C P p m     ( 4 )     W h er T m   i s   t h m ec h an ica t o r q u o f   t h t u r b in e,   T load   is   t h lo ad   to r q u e,   J   is   t h in er tia   o f   t h to tal   s y s te m ,   ω   is   th a n g u lar   s p ee d   o f   t h r o to r ,   P m   is   th m ec h a n ical  p o w er   o f   tu r b i n e,   i s   t h e   w in d   s p ee d ,   C p   is   th t u r b in p o w er   co e f f ic ien t,  λ   is   t h b lad t ip   s p ee d   r atio   an d   β  is   t h b lad p itch   a n g le.   I n   ( 4 ) ,   λ   is   d ef i n ed   as  E q u atio n   ( 5 ) .     w V r   ( 5 )     W h er r   is   th w i n d - t u r b in b l ad len g t h   an d   ω   is   t h w i n d   t u r b in r o tatio n   s p ee d .   C p   i s   th f u n ctio n   o f   th tip   s p ee d   r atio   λ   an d   t h b lad p itch   an g le  β   a s   s h o w n   i n   E q u atio n   ( 6 ) .   T h t y p ical  f u n ctio n   is   [ 1 6 ] Fig u r 1   s h o w s   t h at  at  d i f f er e n t b lad an g les,  t h p o w er   co ef f icien v ar y   w it h   tip   s p ee d   r atio   [ 1 7 ] .     3 1 0 0 3 5 . 0 08 . 0 1 1 0 0 6 8 . 0 21 5 4 . 0 1 1 6 5 1 7 6 . 0 ) , ( i i i p w h e r e C   ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       Ma ximu W in d   E n erg E xtra ctio n   b Usi n g   N eu r a l Netw o r E s tima tio n   a n d   P r ed ictive    ( Ma h d i H eid a r i )   61   I f   β  is   at  g i v en   v al u e,   C p   h a s   m a x i m u m   v al u o f   C p m ax   a n d   λ opt   is   co r r esp o n d in g   to   t h e   tip   s p ee d   r atio .   I n   o r d er   to   o b tain   th e   b est  p o w er   co e f f icie n t,  w co u ld   o b tain   a n   o p ti m al   li n b y   co n n ec ti n g   λ opt   p o in t s   as sh o w n   i n   Fi g u r 2 .   I f   C P   i s   m ax i m a l,  th w i n d   tu r b i n o u t p u t p o w er   w ill b m a x i m ized .             Fig u r 1 . W in d   tu r b in p o w er   co ef f icie n t o f   w in d   tu r b in [ 1 7 ]     Fig u r 2 .   P o w er   ch ar ac ter is tic  o f   w i n d   tu r b i n [1 7 ]       3.   P RO P O SE WI ND  G E N E RATI O SYS T E M   a nd   CO NT RO L   P R I NC I P L E   I n   th i s   s ec tio n ,   it  is   e x p lai n ed   th r esu lts   o f   r esear ch   an d   at  th s a m ti m is   g iv e n   t h e   co m p r e h en s iv e   d is c u s s io n .   R e s u lt s   ca n   b p r ese n ted   i n   f i g u r es,  g r ap h s ,   tab le s   a n d   o th er s   t h at  m a k t h r ea d er   u n d er s ta n d   ea s il y   [ 3 ] ,   [ 9 ] .   T h d is cu s s io n   ca n   b m ad in   s ev er al  s u b - ch ap ter s .   I n   w i n d   g en er atio n   s y s te m s ,   th o u tp u t p o w er   v ar ies b y   t h e   w in d   v elo cit y .   I n   o r d er   to   o b tain   t h m a x i m u m   p o w er ,   w i n d   g e n er atio n   s y s te m   s h o u ld   o p er ate  in   v ar iab le  s p ee d   s tate.   T o   o p er ate  in   th is   ca s e,   it  is   n ec e s s ar y   to   s ep ar ate  th g e n er atio n   p ar o f   th s y s te m   f r o m   t h co n s u m p tio n   p ar t.   So ,   th r ee   p h as v o ltag o f   P MSG  g en er ato r   is   r ec tif ied   b y   th e   AC /D C   r ec tif ier .     Fro m   t h E q u atio n   ( 4 )   an d   ( 5 ) ,   it  ca n   b s ee n   th at   t h m a x i m u m   tu r b i n p o w er   an d   t h e   co r r esp o n d in g   t u r b in r o to r   s p ee d   ar p r o p o r tio n al  to   w i n d   v elo cit y .   He n ce   t h w i n d   tu r b in g en er atio n   s y s te m   co u ld   b co n tr o lled   b y   ch a n g i n g   th r o to r   s p ee d   p r o p o r ti o n al  to   w in d   s p ee d   to   o b tain   m a x i m u m   p o w er .   T h er ef o r e,   th w i n d   v elo cit y   h as  a n   i m p o r tan r o le  in   th MP PT   alg o r ith m .   T h d y n a m ics  o f   w i n d   tu r b in g en er atio n   s y s te m   is   d escr ib ed   as   Eq u atio n   ( 7 ) .     dt d dt d J dt d J d dP d dP r r r r r m r e 2 2   ( 7 )     W h er J   is   th s y s te m   in er tia  a n d   P e   is   g en er ato r   p o w er .   Fig u r 3   p r esen ts   th p r o p o s ed   w in d   t u r b in d r iv e n   P MSG  an d   its   co n tr o ller .   T h is   s y s te m   in clu d es  a   P MSG  d r iv en   b y   w i n d   tu r b i n e,   an   AC / DC   r ec ti f ier ,   a n   ar t if icial  n e u r al  n e t w o r k   es ti m at o r ,   b o o s co n v er ter   an d   its   p r ed ictiv co n tr o ller .   F ir s tl y ,   th e   A NN  e s ti m ato r   p r ed icts   t h w i n d   s p ee d .   T h en ,   b as ed   o n   th e   o b tain ed   w i n d   s p ee d ,   th w i n d   t u r b in d r iv es th P MSG.   Fin a ll y ,   t h p r ed ictiv co n tr o ller   co n tr o ls   t h d u t y   c y c le  b o o s co n v er ter   to   o b tain   th m ax i m u m   e f f icie n c y .       W i n d   T u r b i n e P M S G A C / D C   R c t i f i e r B o o s t   C o n v e r t e r   &   M P C   C o n t r o l l e r L O A D A N N   E s t i m a t o r P m ω r V w     Fig u r 3 .   T h p r o p o s ed   w i n d   g en er atio n   s y s te m   a n d   its   co n t r o ller   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  7 ,   No .   1 ,     Ma r ch   20 1 8   :   59     66   62   3 . 1 .   Wind   Velo cit y   E s t i m a t io by   ANN   T h p r o p o s ed   n eu r al  n et w o r k   is   u s ed   to   esti m ate  th f a s an d   ac cu r ate  v elo cit y   o f   w i n d   to   av o id   u s i n g   t h m ec h a n ical   s e n s o r   ( an e m o m eter ) .   I n   t h i s   m et h o d ,   P m   an d   ω r   ar in p u ts   o f   t h n e u r al  n e t w o r k   w h ic h   is   o b tain ed   f r o m   m ec h a n ical   ch ar ac ter is t ic  o f   t u r b in ac co r d in g   to   eq u atio n   ( 4 )   an d   n e u r al  n et w o r k   i s   co n f i g u r ed   w ith   2   lin ea r   n e u r o n s   a s   i n p u t   la y er ,   5   s ig m o id   n e u r o n s   in   h id d en   la y er   an d   1   n eu r o n     in   o u tp u t la y er .   I n   o r d er   to   tr ain   th e   n e u r al  n et w o r k ,   t h m et h o d   o f   b ac k   p r o p ag atio n   w it h   L e v en b er g - Ma r q u ar d b ac k   p r o p ag atio n   tr ain i n g   f u n ctio n   a n d   m ea n   s q u ar er r o r   ( MSE )   w ith   1 0 0 0   s a m p les  o f   r o to r   s p ee d   an d   o u tp u p o w er   ar u s ed .   Als o ,   w i n d   v elo cit y   s a m p les   ar u s ed   as  tar g et  o f   t h A NN  tr ai n i n g     as sh o w n   i n   Fi g u r 4 .           Fig u r 4 .   T h p r o p o s ed   a r tif ici al  n eu r al  n et w o r k       3 . 2 .   P re dict iv C o ntr o ller  Desig f o B o o s t   C o nv er t er   T h p r ed ictiv m o d el  o f   co n tr o ller   is   i m p le m en ted   to   esti m ate  th f u t u r b eh a v io r   o f   th co n tr o lled   v ar iab les  s o   th a p r o p er   co n tr o ac tio n s   co u ld   b d eter m in e d   [ 1 8 ]   an d   [ 1 9 ] .   A   D C /D C   b o o s co n v er ter   is   u s ed   to   co n tr o th V dc   in   o r d er   to   e x tr ac th e   m a x i m u m   p o w er   f r o m   t h s y s te m .   I n   p r ed icti v e   co n tr o ller ,   o u tp u v o ltag e   o f   co n v er ter   is   co m p a r ed   w it h   r ef er en ce   v alu e   an d   i s   u s ed   to   o b tai n   t h m a x i m u m   p o w er   p o in b ased   o n   th s lo p m et h o d .   T h en ,   co n tr o v o ltag i s   p r o d u ce d   f o r   PW co n tr o ller   a n d   co n tr o o f   d u t y   c y cle.   On o f   th m o s t   i n ter esti n g   ad v a n ta g es  o f   t h is   co n tr o ller   i s   s i m p l ic it y   o f   co n tr o a n d   i m p le m e n ta tio n   t h at   is   lead s   to   f ast   r esp o n s e   an d   ex ac t   tr ac k i n g   as   s h o w n   in   E q u atio n   ( 8 ) .   As  it   ca n   b s ee n   f r o m   t h F ig u r 5 ,   t h o p er atio n   o f   th co n v er ter   ca n   b d escr ib ed   as f o llo w s   w h e n   th s w itc h   is   clo s ed   ( S=1 ) .     2 1 1 RC v dt dv C i C i dt dv L v dt di o o dc L dc dc L   ( 8 )           Fig u r 5 .   B o o s t c o n v er ter   [ 20 ]       W h en   t h s w itc h   is   o p en ed   ( S =0 )   as sh o w n   i n   E q u atio n   ( 9 ) ,   w h av e:     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       Ma ximu W in d   E n erg E xtra ctio n   b Usi n g   N eu r a l Netw o r E s tima tio n   a n d   P r ed ictive    ( Ma h d i H eid a r i )   63   2 2 1 1 RC v C i dt dv C i C i dt dv L v L v dt di o L o dc L dc o dc L   ( 9 )     Dis cr ete  f o r m   o f   th s y s te m   ca n   b w r itte n   as  s h o w n   in   E q u a tio n   ( 1 0 ) .     ) ( ) 1 ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) 1 ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 1 ( 2 1 1 2 2 1 1 k v RC T k v k i C T k v k i C T k v k v L T k i k i k v RC T k i C T k v k i C T k v k i C T k v v L T k v L T k i k i o S o dc S dc L S dc dc S L L o S L S o dc S dc L S dc o S dc S L L   ( 1 0 )     T h co s t f u n ctio n   f o r   s tates o f   o p en   an d   clo s s w itc h   is   d ef i n ed   in   E q u atio n   ( 1 1 ) .     2 2 1 1 , 0 ) 1 ( . ) 1 ( . i k i w v k v w J S L B S o A S   ( 1 1 )     T h co s f u n ctio n   w il b ca l cu lated   f o r   all  th s w itc h i n g   s tates;  f o r   t h n e x s tep   th p r o p er   co n tr o ac tio n   w il l b ap p lied .       4.   SI M UL AT I O R E S UL T S   T h p r o p o s ed   w i n d   g en er atio n   s y s te m   i s   s i m u la ted   b y   u s in g   MA T L A B /SIM U L I NK.   T h p ar a m eter s   o f   w in d   t u r b in ar e:  No m i n al  p o w er   1 2 KW ,   No m i n al   w i n d   v e lo cit y   1 2   m /s ,   t u r b in r ad iu s   r m =3 m ,   C p m ax =0 . 6 6 5 ,   λ opt =1 0 . 9 7   an d   p itch   a n g le= 0   d eg .   Ge n er ato r   p ar a m eter s   ar e:  No m i n al  p o w e r   1 3 . 7   KW ,   th r ee - p h ase,   P h ase  r esis ta n ce   R s =0 . 0 4 9 5   Ω ,   p h ase  in d u cta n ce   L s = 0 . 8 3 1   m H,   f l u x   lin k ag ψ  0 . 4 3 5   V. s . ,   n u m b er   o f   p o les P =5 ,   to tal  in er tia  o f   tu r b in an d   g e n er ato r : J   0 . 0 3 2   k g * m 2 .   As  it  h as   b ee n   e x p lain ed   i n   p er v io u s   s ec tio n ,   f ir s tl y   th e   A N esti m ate s   t h w i n d   v el o cit y .   T h p er f o r m a n ce   o f   t h n e u r al  n et w o r k   is   s h o w n   i n   F ig u r 6 .   W h av r u n   th e   A NN  n et w o r k   an d   t h e s ti m ated   w i n d   v elo cit y   o f   1 4 . 6   m /s   i s   o b tain ed .   T h is   f ig u r s h o w   t h a d esire d   p er f o r m a n ce   o f   ANN  esti m ato r .   Af ter   tr ain i n g   a n d   r u n n in g   t h ANN   esti m ato r ,   as  it  i s   s h o w n   i n   Fi g u r 7 ,   t h p r o p o s ed   w in d   g e n er atio n   s y s te m   a n d   its   co n tr o ller   is   i m p le m e n ted   i n   SIM U L I NK.             Fig u r 6 . P er f o r m a n ce   o f   t h ANN   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  7 ,   No .   1 ,     Ma r ch   20 1 8   :   59     66   64       Fig u r 7 .   Vie w   o f   i m p le m e n te d   s y s te m   i n   M A T L A B /Si m u li n k       T h s i m u latio n   r esu lts   ar s h o w n   i n   F ig u r es  8   to   1 0 .   Fig u r 8   s h o w s   th o u tp u o f   th w i n d   g en er atio n   s y s te m   f o r   0 . 1   T .   Fig u r 8 ( a)   is   th e   elec tr ical   t o r q u o f   t h t u r b in e   an d   th e   Fig u r 8 ( b )   is   t h e   m ec h a n ical   to r q u e   an d   F ig u r e   8 ( c)   is   th r o to r   s p ee d .   As  it  co u ld   b s ee n   t h to r q u f o llo w s   t h r o to r   s p ee d .   Mo r eo v er   Fig u r 9   s h o w s   t h W in d   s p ee d ,   R o to r   s p ee d ,   P itch   an g le,   E lectr ical  to r q u e,   an d   m ec h a n ical   T o r q u o f   th tu r b in g en er ati o n   s y s te m .   Fig u r 1 0   s h o w   th o u t p u o f   t h g e n er ato r   in cl u d es  o u tp u v o lta g e   ( r m s ) ,   lin c u r r en ( r m s )   an d   o u tp u p o w er   P ac .   Hen ce ,   b y   a n al y z in g   t h ese  f i g u r es,  it  ca n   b o b s er v ed   th at  th e   tu r b in o p er ates  w it h   C p   cl o s to   th o p ti m al  v alu e.   Mo r eo v er   th d u t y   c y cle  o f   th b o o s co n v er te r   is   o p tim ized .   T h s im u latio n   r esu lt s   s h o w   t h at  th p r o p o s ed   s y s te m   ca n   tr ac k   t h m a x i m u m   p o w er   p o in t   ex ac tl y .           Fig u r 8 .   Ou tp u t o f   th w i n d   g en er atio n   s y s te m   ( a)   T e : e lectr ical  T o r q u e,   ( b )   T m : M ec h a n ic al  T o r q u an d   ( c)   r o to r   s p ee d       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       Ma ximu W in d   E n erg E xtra ctio n   b Usi n g   N eu r a l Netw o r E s tima tio n   a n d   P r ed ictive    ( Ma h d i H eid a r i )   65       Fig u r 9 .   ( a)   W in d   s p ee d   ( r ad / s ) ,   ( b )   R o to r   s p ee d   ( r a d /s ) ,   ( c)   P itch   an g le  ( d eg ) ,   ( d )   E lectr ic al  to r q u T e   an d   ( e)   m ec h a n ical  T o r q u T m           Fig u r 1 0 .   Ou tp u t o f   t h g e n er ato r   ( a)   Ou tp u t v o ltag ( r m s ) ,   ( b )   L in cu r r en t ( r m s ) ,   ( c)   o u tp u t p o w er   P ac   an d   ( d )   r o to r   s p ee d       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   th ANN  e s ti m ato r   an d   th p r ed icti v co n tr o ller   o f   t h b o o s co n v er ter   is   p r esen ted   to g eth er .   n e u r al  n et w o r k   is   u s ed   to   e s ti m atio n   o f   w i n d   v e l o cit y .   T h n e u r al  n et w o r k s   i n p u ts   ar r o to r   s p ee d   an d   th o u tp u p o w er .   T h esti m ated   w in d   s p ee d   is   th o u tp u o f   th ANN  th at  is   u s ed   in   t h w i n d   g en er atio n   s y s te m .   Mo r eo v er ,   p r ed ictiv co n tr o ller   is   u s ed   to   m a x i m ize  t h e f f icie n c y   o f   t h b o o s co n v er ter .   T h e   s i m u lat io n   r es u lt s   p r o v ed   t h e   p er f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s e d   m et h o d .   C o m p a r ed   to   t h tr ad itio n al  co n tr o l   s tr ateg ie s ,   th p r o p o s ed   m et h o d   h as  h ig h er   p er f o r m an ce   f o r   ex tr ac tio n   o f   m ec h a n ical  p o w er   an d   is   co m p ar ati v el y   ea s y   a n d   h i g h   p r ac tical  v alu w ith   ea s y   h ar d war i m p le m e n tatio n .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  7 ,   No .   1 ,     Ma r ch   20 1 8   :   59     66   66   RE F E R E NC E S   [1 ]   L .   H.  Ha n se n ,   e a l. ,   " Co n c e p t u a su rv e y   o f   g e n e ra to rs  a n d   p o w e e lec tro n ics   f o w in d   tu r b i n e s,"   Rep .   No .   8 7 5 5 0 2 7 4 3 1 ,   2 0 0 2 .   [2 ]   S .   A .   G a w ish ,   e a l. ,   " V o lt a g e   S tab il iza ti o n   o f   a   W in d   T u rb in e   w it h   S TAT COM  Us in g   In te ll ig e n Co n tr o l   T e c h n iq u e s,"   In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica En g in e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s ( IJ EE I) ,   v o l.   4 ,   p p .   2 4 - 3 4 ,   2 0 1 6 .   [3 ]   M.  - F .   T sa i,   e a l. ,   " A   No v e M P P T   Co n tr o De sig n   f o W in d - T u rb in e   G e n e ra ti o n   S y ste m Us in g   Ne u ra Ne t w o rk   Co m p e n sa to r, "   IECON  2 0 1 2 - 3 8 t h   An n u a C o n fer e n c e   o n   IEE I n d u stri a El e c tro n ics   S o c iety ,   IE EE ,   p p .   3 5 2 1 - 3 5 2 6 ,   2 0 1 2 .   [4 ]   A .   Zar e ,   e a l. ,   " A d a p ti v e   Ro b u st  Co n tro o f   V a riab le  S p e e d   W in d   T u rb i n e   G e n e ra to r , Bu ll e ti n   o El e c trica l   En g i n e e rin g   a n d   I n fo rm a ti c s ,   v o l.   4 ,   p p .   1 9 6 - 2 0 3 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   D.  V .   N.  A n a n th ,   e a l. ,   " F lu x   B a se d   S e n so rles S p e e d   S e n sin g   a n d   Re a a n d   Re a c ti v e   P o w e F lo w   Co n tro w it h   L o o k - u p   T a b le  b a se d   M a x im u m   P o w e P o i n T ra c k in g   Tec h n iq u e   f o G rid   Co n n e c ted   Do u b ly   F e d   In d u c ti o n   G e n e r a to r ,"   In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica E n g i n e e rin g   a n d   I n fo rm a ti c s ( IJ EE I) ,   v o l .   3 ,   p p .   2 3 9 - 2 6 0 ,   2 0 1 5 .   [6 ]   R.   A li k ,   e a l. ,   " A   R e v ie w   o n   P e rtu rb   a n d   Ob se rv e   M a x i m u m   P o w e P o i n T ra c k in g   in   P h o t o v o lt a ic  S y st e m ,"   T EL KOM NIKA  ( T e lec o mm u n ica t io n   C o mp u ti n g   E lec tro n ics   a n d   C o n tro l) ,   v o l .   1 3 ,   p p .   7 4 5 - 7 5 1 ,   2 0 1 5 .   [7 ]   S .   Bh o w m i k ,   e a l. ,   " P e rf o rm a n c e   Op ti m iza ti o n   f o Do u b ly   F e d   W in d   P o w e G e n e ra ti o n   S y ste m s, "   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stry   A p p li c a ti o n s v o l.   3 5 ,   p p .   9 4 9 - 9 5 8 ,   1 9 9 9 .   [8 ]   M .   Ch in c h il la,  e a l. ,   " Co n tr o o f   P e rm a n e n t - M a g n e Ge n e ra to rs  Ap p li e d   to   V a riab le - S p e e d   W in d - E n e rg y   S y ste m s   Co n n e c ted   to   th e   G rid , "   IEE T ra n sa c ti o n s o n   E n e rg y   Co n v e rs io n ,   v o l.   2 1 ,   p p .   1 3 0 - 1 3 5 ,   2 0 0 6 .   [9 ]   H.  L i,   e a l. ,   " N e u ra l - Ne t w o rk - Ba se d   S e n so rles M a x i m u m   W i n d   En e rg y   C a p tu re   W it h   Co m p e n sa ted   P o w e Co e ff icie n t, "   IEE T ra n s a c ti o n o n   I n d u stry   Ap p li c a t io n s,   v o l.   4 1 ,   p p .   1 5 4 8 - 1 5 5 6 ,   2 0 0 5 .   [1 0 ]   R,   Ch e d i d ,   e a l. ,   " In tell ig e n C o n tr o o f   a   Clas o f   W in d   En e rg y   Co n v e rsio n   S y ste m s,"   IEE T ra n sa c ti o n o n   En e rg y   Co n v e rs io n ,   v o l .   1 4 ,   p p .   1 5 9 7 - 1 6 0 4 ,   1 9 9 9 .   [1 1 ]   R.   Hill o o w a la,  e a l. ,   " Ru le - Ba se d   F u z z y   L o g ic  Co n tro ll e f o a   P W M   In v e rter  in   a   S tan d   A lo n e   W in d   En e rg y   Co n v e rsio n   S c h e m e , "   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stry   A p p li c a ti o n s ,   v o l.   3 2 ,   p p .   5 7 - 6 5 ,   1 9 9 6 .   [1 2 ]   K.  T a n ,   e a l. ,   " Op ti m u m   Co n tro S trate g ies   in   En e rg y   Co n v e rs io n   o f   P M S G   W i n d   T u rb in e   S y ste m   W it h o u t   M e c h a n ica S e n so rs,"   IEE T ra n sa c ti o n o n   En e rg y   C o n v e rs io n ,   v o l.   1 9 ,   iss.  2 ,   p p .   3 9 2 - 3 9 9 ,   2 0 0 4 .   [1 3 ]   M .   G .   S i m o e s,  e t   a l. ,   " F u z z y   L o g ic  Ba se d   In telli g e n Co n tro o f   a   V a riab le  S p e e d   Ca g e   M a c h in e   Wi n d   G e n e ra ti o n   S y st e m , "   IEE T ra n sa c ti o n o n   P o we r E lec tro n ics ,   v o l .   1 2 ,   p p .   8 7 - 9 5 ,   1 9 9 7 .   [1 4 ]   C.   - Y.  L e e ,   e a l. ,   " Ne u ra Ne tw o rk a n d   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n   Ba se d   M P P T   f o S m a ll   W in d   P o w e G e n e r a to r, "   W o rld   Aca d e my   o S c ien c e ,   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l.   6 0 ,   p p .   1 7 - 2 3 ,   2 0 0 9 .   [ 1 5 ]   A .   M e h a rra r,   e a l. ,   " A   V a riab le  S p e e d   W in d   G e n e ra to M a x i m u m   P o w e T r a c k in g   Ba s e d   o n   A d a p tativ e   Ne u ro - F u z z y   In f e re n c e   S y ste m , "   Exp e rt  S y ste ms   wit h   Ap p li c a ti o n s,   v o l .   3 8 ,   p p .   7 6 5 9 - 7 6 6 4 ,   2 0 1 1 .   [1 6 ]   M .   P u c c i,   e a l. ,   " Ne u ra M P P T   Co n tr o o f   W in d   Ge n e ra to rs  W it h   In d u c ti o n   M a c h in e W it h o u S p e e d   S e n so rs,"   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tro n ics ,   v o l.   5 8 ,   p p .   3 7 - 4 7 ,   2 0 1 1 .   [1 7 ]   D.  L iu ,   e a l. ,   " M P P T   Co n tro S t ra teg y   f o O ff - G rid   W in d   P o w e S y ste m , "   T h e   2 n d   In ter n a ti o n a S y mp o si u o n   Po we r E lec tro n ics   f o Distrib u ted   Ge n e ra ti o n   S y ste ms ,   IEE E ,   p p .   7 5 9 - 7 6 4 ,   2 0 1 0 .   [1 8 ]   S .   Ko u r o ,   e a l. ,   " M o d e P re d ictiv e   Co n tro l A   S im p le  a n d   P o w e rfu M e th o d   t o   Co n tr o P o w e Co n v e rters , "   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tr o n ics ,   v o l .   5 6 ,   p p .   1 8 2 6 - 1 8 3 8 ,   2 0 0 9 .   [1 9 ]   J.  Ro d r ig u e z ,   e a l. " P re d ictiv e   Cu rre n C o n tr o o f   a   Vo lt a g e   S o u rc e   In v e rter,"   IEE T r a n sa c ti o n o n   In d u stri a l   El e c tro n ics ,   v o l.   5 4 ,   p p .   4 9 5 - 5 0 3 ,   2 0 0 7 .   [2 0 ]       M .   H.  Ra sh i d ,   " P o w e e lec t ro n ics c ircu i ts,   d e v ice s,  a n d   a p p li c a ti o n s,"   In d ia Pea rs o n   Ed u c a ti o n ,   2 0 0 9 .       B I O G RAP H Y   O F   AUTHO R         M a h d HEIDA RI  w a s   b o rn   in   Z a b o l,   Ira n .   He   re c e iv e d   h is  M . S c .   f ro m   Ch a m ra n   Un iv e rsit y ,   A h v a z ,   Ira n ,   in   2 0 0 8 .   He   is  c u rr e n tl y   F a c u lt y   m e m b e o f   Un iv e r sity   o f   Zab o l,   Zab o l,   Ira n .   His   re se a rc h   in tere sts in c lu d e   p o w e e lec tro n ics ,   re n e w a b le en e rg y ,   p o w e q u a li t y ,   Driv e   s y ste m a n d   F A C T S   d e v ice s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.