I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o w er   E ng ineering   ( I J AP E )   Vo l. 8 ,   No . 1 A p r il   201 9 ,   p p .   1 5 9 ~1 7 2   I SS N:  2252 - 879 2   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ap e. v 8 . i1 . p p 1 5 9 - 172          159       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 JA P E   Enha nce m ent  of  po w er sy ste m  p er for m a nc e w ith  w i nd f a r m   disturba nces       M a h m o ud   M .   E l - Sh a r k a w y 1 ,   M a h m o ud   A.   At t ia 2 ,   Al m o a t a Y.   Abdela ziz 3   1, 2 De p a rtm e n o f   El e c tri c a P o w e a n d   M a c h in e s,  A in   S h a m s Un iv e rsity ,   Eg y p t   3 F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   &   T e c h n o lo g y ,   F u tu re   Un iv e rsit y   in   Eg y p t ,   Ca iro ,   Eg y p t       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   2 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J an   2 9 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Feb   12 ,   2 0 1 9       T h is  p a p e d isc u ss e d   h o w   w in d   f a r m   d istu rb a n c e ,   e sp e c ially   win d   sp e e d   v a riab il it y ,   c a n   a ff e c th e   p e rfo rm a n c e   o f   th e   p o w e s y ste m .   A lso ,   it   d isc u ss e d   h o w   b lad e s an g e ls  o f   win d   tu r b i n e   c a n   b e   c o n tro ll e d   t o   in c re a se   th e   e n e rg y   e ff ic a c y   o f   th e   p o w e s y s t e m .   It  sh o w e d   th a th e   o p t im ize d   p it c h   a n g e l   c o n tro ll e u sin g   h a rm o n y   se a rc h   a lg o rit h m   c o u ld   e n h a n c e   b lad e a n g e ls’   a d ju stm e n ts  p e rf o rm a n c e .   F irst  p a rt,   th e   p a p e e x p lai n e d   t h e   a d v a n tag e o d o u b ly   fe d   in d u c ti o n   g e n e ra to in   w in d   tu r b i n e   sy ste m .   P a p e a lso   e n u m e ra te d   th e   m o st  p ro b a b le  w a y to   ta m e   th e   w in d   sp e e d   v a riab il it y   c h a ll e n g e   f o c u sin g   o n   th e   p it c h   a n g le  c o n tro l ler  tec h n i q u e .   A f ter  t h a t,   p a p e r   c o m p a re d   th e   s y ste m   p a ra m e ter `s   re su lt   b e f o re   o p ti m iza ti o n   w it h   v a lu e a f ter  o p ti m ize d   p it c h   a n g le co n tr o ll e g a in   (Kp ).   T h is  c o m p a riso n   w o u ld   b e   h e ld   i n   th re e   c a se s,  c a se   o f   v a riab le  w i n d   sp e e d   w it h   n o rm a o p e ra ti o n   c o n d i ti o n ,   c o n sta n w in d   sp e e d   w it h   li n e   to   g ro u n d   f a u lt   c o n d it i o n   a n d   v a riab le  w in d   sp e e d   w it h   li n e   to   g ro u n d   f a u lt   c o n d it io n .   F i n a ll y ,   It  d e m o n stra ted   th e   M AT LAB/S IM UL INK   m o d e l   u se d   il lu stra ti n g   re su lt a p p e a re d     a n d   c o n c lu s io n .   K ey w o r d s :   Do u b l y   f ed   in d u ct io n   g e n er ato r   P itch   an g le  co n tr o ller   W in d   tu r b in e f f icien c y   Co p y rig h ©   201 9   In s t it 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 m o u d   Ma g ed   A b d el  A ze e m   E l - Sh ar k a wy ,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  P o w er   an d   Ma ch in e s ,   A i n   S h a m s   U n i v esit y ,   1   E ls ar ay a t St . ,   A b b ase y a,   1 1 5 1 7   C air o ,   E g y p t.   E m ail:  m a h m o u d . elsh ar k a wy 1 9 9 1 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n cr ea s ed   g r o w th   o f   e n er g y   d e m an d   co u p led   w it h   f o s s il  f u el  r eso u r ce s   d ep letio n   an d   en v ir o n m en co n ce r n s   h a s   u r g s o ciet y   to   s ea r ch   f o r   an   alter n ate  r en e w a b le  en er g y   s o u r ce s .   Ou o f   a v ailab le  r en e w ab le s ,   W in d   en er g y   h as  p r o v ed   it s elf   as   an   at tr ac tiv s o lu ti o n   f o r   w id g eo g r ap h y   f o r   m a n y   r ea s o n s   [ 1 ] .   I t` s   co n s id er ed   as a g r ee n   en er g y   s o u r ce ,   it  n ee d s   lo w   r u n n in g   co s a n d   it   allo w s   m o r t h a n   9 0 % o f   u s ed   la n d   to   b e   u s ed   f o r   cu l tiv a tio n .   Fix ed   s p ee d   w i n d   t u r b in ( F S W T an d   v ar iab le  s p ee d   w i n d   tu r b in ( V SW T ar t h m o s p o p u lar   t y p es o f   w i n d   tu r b i n es a s   t h e y   ar ab le  to   ex tr ac t o p tim u m   p o w er   w h ich   i m p r o v i n g   o v er all  ef f icien c y .   On o f   t h b est  v ar iab le  s p ee d   w i n d   tu r b in is   t h d o u b l y   f ed   in d u ctio n   g e n er ato r   ( DFI G ) .   DFI is   cu r r en tl y   o n o f   th m o s p o p u lar   w in d   en er g y   e x tr ac tio n   s y s te m   Fi g u r e   1   [2 - 4 ] .   DFI s o lu tio n   h a s   p r o v ed   its el f   a s   o n e   o f   t h m o s t   p r ac tical  w i n d   e n er g y   e x tr ac t io n   s o l u tio n .   W it h   r ed u ce d   C o n v er ter s   r ati n g   ap p r o x im a tel y   ( 2 0 - 3 0 )   o f   th to tal  g e n er ato r   p o w er .   T h is   m ea n s   t h at  th lo s s es  i n   th p o w e r   elec tr o n i c   eq u ip m e n ca n   b r ed u ce d   in   co m p ar is o n   to   FS W T   o r   VS W T .   Sp ee d   v ar iatio n   o f   ( 3 0 %)  ar o u n d   s y n c h r o n o u s   s p ee d   ca n   b o b tain ed   w h ic h   m ea n s   m o r en er g y   ca p t u r ed   f r o m   t h w in d   as  s h o w n   i n   Fi g u r e   2 .   A l s o   it  ca n   tr an s m it  p o w er   f o r   t h g r id   th r o u g h   b o th   s ta to r   an d   r o to r .   Mo r eo v er ,   it  o f f er s   r ed u ce d   m ec h a n ical   s tr es s   o n   th w i n d   tu r b in [ 5 ] .   T h DFI G   allo w s   d ec o u p led   co n tr o l o f   ac tiv &   r ea cti v p o w er   [ 3 ,   6 ,   7 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 9 :   1 5 9     1 7 2   160       Fig u r 1 .   Do u b le  f ed   in d u ct io n   g e n er ato r   ( DFI G )           Fig u r 2 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   d if f er en t t u r b in e s   f o r   P r o d u ce d   E n er g y   at  d i f f er e n w i n d   s p ee d s       2.   WI ND  SP E E VARI AB I L I T Y   Sto ch ast ic  n atu r e   o f   w in d   s p ee d   co m es  f r o m   it s   d ep en d en c y   o n   w ea t h er   a n d   cli m atic   c o n d itio n s .   T h is   co m p r is es   cr u cial  C h alle n g e   f o r   P o w er   E x tr ac ti o n   o p er atio n   [ 2 ,   8 ] .   W in d   Sp ee d   v ar iab ilit y   i s   co n s id er ed   th m ai n   ch alle n g f o r   m a n y   p o w er   s y s te m   i s s u es  i n clu d i n g   P o w er   q u alit y ,   P o w er   f ac to r   an d   v o ltag r e g u la tio n .   Fig u r 3   s h o w s   a   p ar ticu lar   s it in   I r elan d ,   ( 3 6 - h o u r )   ah ea d   w i n d   s p ee d   f o r ec ast   i n   h o u r l y   s tep s   f o r   th r ee   d is ti n ct  d a y s   is   d o n a s   s h o w n   i n   F ig u r e   3 ,   m a k i n g   co m p ar is o n   b et w ee n   t h ac tu al  a n d   f o r ec asted   v alu e s .   I n   g e n er al,   w in d   s p ee d   p r e d ictio n s   ar s ee n   to   b r ea s o n ab le,   w i th   lit tle  f al l - o f f   in   p er f o r m a n ce   f o lo n g er   t i m e   h o r izo n s .   F ig u r 3 b   illu s tr ate s   f air l y   u n u s u al   d ay ,   w h en   lo o k i n g   ( 1 0 h o u r s )   a h ea d   th ac t u al   w i n d   r eso u r ce   is   s i g n if ica n tl y   g r ea te r   th an   p r ed icted   [ 8 ] .           Fig u r 3 .   36 - h o u r   ah ea d   w i n d   s p ee d   p r ed ictio n   ( a,   b   an d   c)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       E n h a n ce me n t o f p o w er sys tem   p erfo r ma n ce   w ith   w in d   fa r d is tu r b a n ce s   ( Ma h mo u d   M.  E l - S h a r ka w y )   161   W in d   s p ee d   v ar iab ilit y   i s s u an d   its   e f f ec o n   p o w er   s y s te m   q u a lit y   h a v m o ti v ated   r ea s er ch er s   t o   o b tain   aso lu tio n   to   th i s   p r o b l e m .   T h er ar e   m a n y   tec h n iq u es  h av b ee n   s t u d ied   to   o v er co m t h is   p r o b le m .   Am o u n g   th e s s o lu tio n s ,   r o to r   an d   s tato r   s id e   co n v er ter s   co n tr o ar p r o d u ce d   [ 9 - 1 0 ] .   A ls o ,   p itch   an g le   co n t r o tech n iq u e   h as  p r o v ed   its e l f   as  o n o f   t h m o s t   e f f ec tiv w in d   s p ee d   co n tr o tec h n iq u es   en h a n ci n g   w i n d   t u r b in p er f o r m an ce .   I t   h as   b ee n   s tu d ied   u s i n g   m an y   o p ti m izatio n   tech n iq u e s   s u ch   as   F u zz y   lo g i c   co n tr o l [ 1 1 ] .   Her ein ,   it  w il l b s tu d ied   b ased   o n   h ar m o n y   s ea r ch   alg o r ith m .     2 . 1 .     P it ch  a ng le  co ntr o ller : -   P itch   an g le  co n tr o ller   en ab le s   o p er ato r   to   ad j u s all  b lad es   at  th e   s a m ti m e   o r   ea ch   o n s ep ar atel y .   B y   p itch in g   t h e   b lad es  to w ar d s   w i n d   m a x i m izi n g   e n er g y   ca p tu r ed   o r   p itch i n g   b lad es  a w a y   d i s ca r d in g   t h e   ex ce s s   p o w er ,   t h b lad es  r e g u late  th e   p o w er   ca p tu r ed   b y   r o to r   k ee p in g   p o w er   a n d   s p ee d   a th eir   r ated   v al u es.   A l s o ,   to   p r o h ib it  an y   m ec h an i ca f ail u r d u e   to   b lad es  o v er   s p ee d   [ 4 ] .   P itch   an g le   co n tr o is   li m ited   to   ab o u t   ( 1 0 °/ s )   d u r in g   n o r m al  o p er atio n   an d   ( 2 0 °/ s )   f o r   e m er g e n cie s   [ 3 ] .   T h ex tr ac ted   w in d   en er g y   is   a f f ec ted   b y   t h e   r o to r   p o w er   co e f f ic ien ( C p )   as  in   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   Dete r m i n atio n   o f   th at  co ef f icie n i s   d ep en d en o n   th ae r o d y n a m ic  p ar am eter s   f o r   ea ch   tu r b i n e.   P er f o r m a n ce   c u r v e s   w h ic h   p r o v id in f o r m a tio n   ab o u e f f ic ien c y   o f   t h t u r b in f o r   d if f er e n w i n d   s p ee d s   an d   v ar io u s   b lad es  an g les  ca n   also   illu s tr ate  th co n d itio n   a w h ic h   m a x i m u m   p o w er   co ef f icie n ( C p )   co u ld   b e   o b tain ed .   T h is   is   s h o w n   in   Fi g u r 4   [ 1 2 ] .   T o   ca lcu late  it  th f o llo w i n g   eq u atio n s   ar u s ed   [ 1 3 ] .                           ( 1 )                                             ( 2 )                                                       ( 3 )                                             ( 4 )     W h er P is   th m ec h an ical  o u tp u p o w er   o f   th tu r b i n ( w ) .   ρ   is   th air   d en s it y   ( ap p r o x i m atel y   1 . 2 2 5   k g / m 3 ) .   A   is   t h s w ep t   ar ea   o f   r o to r   ( m 2 ) .   ν   is   th w i n d   s p ee d   ( m / s ) .   C 1 ,   C 2 , …,   C 7     ar e   th tu r b in e   A er o d y n a m ic.   β   is   th e   p itch   an g le.   λ   is   th e   tu r b i n ti p   s p ee d   r atio .   Fo r m   (3 - 4 )   P er f o r m an ce   cu r v ca n   b e   d r a w n   f o r   d if f er en p itch   an g le  v al u es.a s   s h o w n   in   Fi g u r e   4 .   T h ese  cu r v es   ill u s tr ate  t h m a x i m u m   e n er g y   ex tr ac tio n   p o in t s   an d   s h o w   th a t th p o w er   co ef f icie n t is i n v er s el y   p r o p o r tio n al  to   th p itch   a n g le  v a l u e.           Fig u r 4 .   P o w er   co ef f icie n t v s .   tip   s p ee d   r atio   f o r   v ar io u s   v al u es o f   p itc h   an g le       Fig u r 5   s h o w s   m o d el  o f   p i tch   an g le  co n tr o ller .   A   r e f er e n ce   r ate  o f   c h an g o f   p itc h   i s   g en er ated   u s i n g   P I   co n tr o ller .   T h is   r ef e r en ce   is   li m ited .   A   f ir s o r d er   s y s te m   g i v es  t h d y n a m ic  b eh av io r   o f   s p ee d   co n tr o l o f   p itch   v ar iatio n .   B y   i n teg r at in g   t h v ar iatio n   o f   th an g l e,   p itc h   an g le  i s   o b tain ed   [ 3 ] .   I n   th is   p ap er ,   p itch   a n g le   co n tr o b ased   o n   h ar m o n y   s ea r ch   o p ti m izatio n   tech n iq u w i l b e   co n s id er ed .   S y s te m   i n   Fi g u r 6   w i ll  b s t u d ied   at  t h r ee   ca s es.  T h f ir s ca s w ill   b th s y s te m   at  n o r m a l   co n d itio n ,   in   ca s o f   v ar iab le   w i n d   s p ee d .   Seco n d   o n w ill   b th s y s te m   at  f au l co n d it io n lin to   g r o u n d   f au lt,  i n   ca s o f   co n s tan w i n d   s p ee d .   Fin al l y ,   th e   s y s te m   a f a u lt   co n d itio n ,   li n to   g r o u n d   f au lt,   i n   ca s e   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 9 :   1 5 9     1 7 2   162   v ar iab le  w i n d   s p ee d .   I n   ea ch   ca s o p tim izatio n   o f   b lad a n g le  co n tr o w ill  b ca r r ied   o u b y   th h ar m o n y   s ea r ch   alg o r it h m   ( H A S)  tech i n iq u e.           Fig u r 5 .   P itch   an g le  co n tr o ller   co n f ig u r atio n       3.   DF I G   WI ND  F AR M   M O DE L   I M P L E M E NT AT I O N   AN SI M UL AT I O R E S UL T S [ 1 4 ]   Fig u r 6   s h o w s   w i n d   f ar m   r ep r esen ted   b y   o n ( 1 . 5   MW )   w i n d   tu r b in co n n ec ted   to   1 2 0   k V,   6 0   HZ   f r eq u e n c y   p o w er   s y s te m   t h r o u g h   ( 2 5 0 0 MV A )   T r an s m i s s io n   lin e.   A   s tep   d o w n   tr an s f o r m er   ( 1 2 0 /2 5 )   KV  o f   4 7   MV A   po w er   is   co n n ec te d   to   a   2 5   Kilo -   m e ter s   tr an s m i s s io n   li n e,   w h er th s t u d ied   f au lt  is   s u b j ec ted   in   th m id d le  o f   it.  T h en   to   s tep   d o w n   tr an s f o r m er   ( 2 5 /.5 7 5 )   KV  o f   1 . 5   MV A   p o w er   t h r o u g h   ap p o in o f   co m m o n   co u p li n g   w it h   t h w i n d   tu r b i n an d   a n   ar b itra r y   lo ad   o f   2 0   w at t.  A   d o u b l y - f ed   i n d u ctio n   g en er ato r ,   DFI G,   w h ic h   i s   co n s is tin g   o f   w o u n d   r o to r   in d u ctio n   m ac h in e.   I t s   s tato r   is   d ir ec tl y   co n n ec ted   to   th e   p o w er   g r id   w h ile  r o to r   is   co n n ec ted   to   p o w er   g r id   t h r o u g h   A C / D C / AC   I GB T - b ased   P W co n v er ter s .   D C   B u s   lin k   o f   1 2 0 0 an d   C ap ac ito r   o f   s ize  ( 1 0 0 0 0 e - 6 )   f ar a d .   W ith   s tar ti n g   P itch   a n g le  g ai n   v al u o f   ( Kp =5 0 0 )   an d   m ax i m u m   p itch   a n g le  o f   4 5   d eg r ee   [ 1 4 ] .           Fig u r 6 .   DFI w i n d   f ar m   m o d el  r ep r esen ted   b y   M A T L A B / SIM UL I NK       3 . 1 .     H a r m o ny   s ea rc h a lg o rit h m   [ 1 5 ,   1 6 ]   I t’ s   a   m u s ic - b ased   m eta - h eu r is tic  o p tim izatio n   alg o r ith m .   I w as  in s p ir ed   b y   th im p r o v is atio n   o f   J az m u s ician s   as  s h o w n   in   Fig u r 7 .   I t` s   f ir s tly   p r o p o s ed   b y   Z o n g   W o o   Gee m   in   2 0 0 1 .   Fig u r 7   s h o w s   th an alo g y   b etw ee n   th m u s ic  im p r o v is atio n   an d   th en g in ee r in g   o p tim izatio n   p r o ce s s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       E n h a n ce me n t o f p o w er sys tem   p erfo r ma n ce   w ith   w in d   fa r d is tu r b a n ce s   ( Ma h mo u d   M.  E l - S h a r ka w y )   163       Fig u r 7 .   An alo g y   b et w ee n   t h Mu s ic  i m p r o v is at io n   an d   e n g in ee r i n g   o p ti m izatio n   p r o ce s s       I n   HSA ,   ea ch   d ec is io n   v ar iab le  g en er ates  v alu to   f in d   th b est  h ar m o n y ,   g lo b al  o p tim u m ,   all  to g eth er   as  s h o w n   i n   Fig u r 8 .   HS  alg o r ith m   d o es  n o r eq u ir in itial  v alu es  f o r   th d ec is io n   v ar iab les.  A ls o ,   HS  u s es  s to ch asti r an d o m   s ea r ch   in s tead   o f   g r ad ien s ea r ch .   T h is   r an d o m   s ea r ch   is   b ased   o n   th h ar m o n y   m em o r y   co n s id er in g   r ate  an d   p itch   ad j u s tin g   r ate  s o   th at  d er iv ativ i n f o r m atio n   is   n o t   n ec ess ar y   [ 1 5 - 1 6 ] .           Fig u r 8 .   Har m o n y   s ea r ch   al g o r ith m   o p ti m izatio n   p r o ce s s       3 . 2 .     O bje ct iv f un ct io [ 1 7 ] :   T h o b j ec tiv f u n ctio n   ai m s   t o   m i n i m ize  t h er r o r   o f   v o lta g a n d   ac ti v p o w er .   T h is   m e an s   b ette r   s y s te m   p er f o r m a n ce ,   f a s ter   r esp o n s an d   lo n g er   co n n ec ti o n   ti m b et w ee n   w i n d   tu r b i n an d   g r id .   Ma n y   p er f o r m a n ce   cr i ter ias  ar u s e d   to   r ea ch   o p ti m u m   s o lu tio n .   Fo r   ex a m p le in te g r ated   ab s o lu te  er r o r   ( I A E ) ,   in te g r ated   s q u ar er r o r   ( I SE) ,   I n teg r ated   ti m e - w ei g h ted - s q u ar ed - er r o r   ( I T SE)   an d · in teg r al  ti m e - w eig h ted - ab s o lu te  er r o r   ( I T A E ) .   A ll o f   t h ese  m et h o d s   ar r ep r esen ted   in   th n ex [ 5 - 8 ]   r esp ec tiv el y .                              ( 5 )                               ( 6 )                                   ( 7 )                                ( 8 )     T h u s ed   o b j ec tiv f u n ctio n   is   I SE  in   all  ca lcu latio n s .   I t` s   ch ar ac ter ized   b y   s m all  m ax im u m   o v er s h o o ( Mp )   an d   lo n g   s ettlin g   tim ( T s )   a s   it  w eig h ts   all  er r o r s   eq u ally ,   tim in d ep en d en t .   A lth o u g h   I T SE  m eth o d   ca n   o v er co m h is   d em er it,  b u t it  h as  co m p lex   an aly tic  f o r m u la  an d   lo n g er   tim c o n s u m p tio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 9 :   1 5 9     1 7 2   164   3 . 3 .     Si m ula t io re s ults a nd   a na ly s is : -   T o   f in d   o u th ef f ec o f   b lad an g le  co n tr o o n   p o w er   s y s tem   s tab ilit y   o f   g r id   co n n ec ted   w in d   tu r b in e.   T h Sy s tem   s h o w n   in   Fig u r 6   w ill  b s tu d ied   at  th r ee   d if f er en ca s es.  Firstl y ,   it  w ill  b s tu d ied   at  its   n o r m al  o p er atio n   co n d itio n ,   w ith   n o   f au lt  o cc u r r en ce ,   in   ca s o f   v ar iab le  w in d   s p ee d .   Seco n d ly ,   it  w ill  b s tu d ied   at  f au lt  co n d itio n ,   lin to   g r o u n d   f au lt,  in   th m id d le  o f   th tr an s m is s io n   lin at  co n s tan w in d   s p ee d .   T h ir d ly ,   it  w ill  b s tu d ied   a its   f au lted   co n d itio n ,   s am as  p r ev io u s   ca s s tu d y ,   b u w ith   v ar iab le  w in d   s p ee d .   A   co m p ar is o n   w ill  b d o n in   all  p r ev io u s   ca s s tu d ies  w ith   th o p tim ized   g ain   ( Kp )   o f   th p itch   an g le  co n tr o ll er .   P itch   an g le  co n tr o ller   b ased   o n   HA w ill  b u s ed .   T h L in to   g r o u n d   (L - G)   f au lt  in   th m id d le  o f   tr an s m is s io n   lin is   s u p p o s ed   to   b b etw ee n   ( 2 0   to   2 5 )   s ec o n d s .     3 . 4 .     F irst  ca s e,   no r m a l o pera t io n   a nd   v a ria ble w ind   s peed  ( bef o re   & a f t er )   o pti m iza t io n : -   3 . 4 . 1 .   Wind   s peed  c urv e : -   Fig u r 9   s h o w s   w i n d   s p ee d   cu r v i l lu s tr atin g   it s   v ar iab ili t y   n a tu r e.   D u to   w in d   s p ee d   v ar ian ce   esp ec iall y   a ( s ec   2 7   til s ec   4 4 . 1 1 )   r ed u ce d   en er g y   is   c ap tu r ed   b y   b lad es.  T h is   m a y   lead   to   u n d er   s p ee d   co n d itio n .   T h is   w i n d   s p ee d   w ill  b ap p lied   in   m o d el  o f   Fig u r 6   in   th n e x s ec tio n s   s tu d y i n g   its   e f f ec o n   v o ltag a n d   p o w er   cu r v e s   p er f o r m an ce s   w it h   an d   w it h o u t   o p tim ized   b lad an g le  co n tr o ller   g ain   K p ”  as   s h o w n   in   T ab le  1 .           Fig u r 9 .   W in d   s p ee d   cu r v v e r s u s   ti m       3 . 4 . 1 . 1   Vo lt a g a t   bu s   B 5 7 5   ( P . U)   Fig u r 1 0   s h o w s   v o lta g c u r v es  a b u s   ( B 5 7 5 )   b ef o r an d   af ter   o p ti m izatio n   at  t h eir   r ated   v al u e     ( 1   P . U) .   T h er ar n o   ch an g e s   n o ticed   in   v o lta g c u r v as   th er is   n o   f au lt  o cc u r r ed .   T h w i n d   s p ee d   v ar ie n ce   w il af f ec d eli v er ed   p o w er   to   th g en er ato r   w it h o u a f f ec tin g   v o lta g o f   th e   b u s   a t   co m m o n   co u p li n g     p o in t ( B C C ) .           Fig u r 10 .   Vo ltag ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n   at  w i n d   f ar m   B u s   ( B 5 7 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       E n h a n ce me n t o f p o w er sys tem   p erfo r ma n ce   w ith   w in d   fa r d is tu r b a n ce s   ( Ma h mo u d   M.  E l - S h a r ka w y )   165   3 . 4 . 1 . 2   a c t iv po w er   ( P . U)   Fig u r 1 1   s h o w s   ac tiv p o w er   cu r v es  ( b ef o r &   a f ter )   o p tim izatio n .   F ig u r e   11   s h o w s   p r ef er en ce   o f   p o w er   cu r v a f ter   o p ti m izatio n   o v er   its   v alu e s   w i th o u o p ti m izatio n .   I s h o w s   t h at   th e   o p ti m ized   g ai n   o f   p itc h   an g le  h as  in cr ea s ed   e n er g y   ca p tu r ed   en h a n ci n g   e n er g y   e f f ici en c y .   A l s o ,   it p r ev en ted   p o w e r   cu r v f r o m   f alli n g   at  ti m b et w ee n   ( s ec   1 6 . 7 5   to   s ec   2 0 . 2 2 ) ,   ( s ec   2 1 . 5   t o   s ec   2 3 )   an d   ( s ec   4 4 . 5   to   s ec   4 5 . 2 )   at  w h ic h   th p o w er b ef o r o p ti m izatio n ,   h a s   f alle n   to   v al u es  o f   ( 0 . 2   P . U) ,   ( 0 . 8   P . U)   an d   ( 0 . 7 3   P . U)   r esp ec tiv el y   d u e   to   r ed u ctio n   in   w i n d   s p ee d .   T h ese  o p tim ized   v alu es  o f   b lad es  an g le s   h elp ed   th w i n d   tu r b in to   ac h ie v e   s tab le  an d   r eliab le  o p er atio n .   A ls o ,   it e n h a n ed   its   ab ilit y   to   s ta y   co n n ec ted   to   th e   g r id .           Fig u r 11 .   A cti v p o w er   cu r v e s   ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n         3 . 4 . 1 . 3   Rea ct i v po w er   ( P . U)   Fig u r 1 2   s h o w s   r ea ctiv e   p o w er   cu r v e s   ( b ef o r &   a f ter )   o p t i m izatio n .   I s h o w s   a   s li g h tl y   d if f er e n ce   b et w ee n   t w o   c u r v e s .   A t   ti m e   b et w ee n   ( s ec   1 7   to   s ec   2 0 . 3 )   r ea ctiv p o w er ,   b ef o r o p tim izatio n ,   h a s   b ee n   in j ec ted   to   th e   s y s te m   to   c o m p e n s ate   r ed u ctio n   i n   d eli v er ed   p o w er .   T h r ea cti v p o w er   cu r v e ,   a f ter   o p tim izatio n ,   s h o w s   m o r s ta b le  o p e r atio n   as  o p tim ized   p itch   an g le  co n tr o ller .   A ti m b et w ee n   ( s ec   2 9 . 5   to   s ec   4 4 )   b o th   c u r v e s   s h o w s   r i s in g   u p   to   in j ec t h s y s te m   w it h   r ea ctiv e   p o w er   as   th e   w i n d   s p ee d   s h ar p l y   r ed u ce d   at  th is   ti m e.           Fig u r 12 .   R ea ctiv p o w er   c u r v es ( b ef o r &   a f ter )   o p ti m izati o n         3 . 4 . 1 . 4   P it ch  a ng le  ( deg )   Fig u r 1 3   a n d   T ab le  1   s h o w   p itch   a n g le  c u r v e s   ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n   co n d itio n s .   Fi g u r e   1 3   illu s tr ates  s li g h tl y   c h an g es   b e t w ee n   t w o   c u r v es   esp ec iall y   at  ti m b et w ee n   ( s ec   1 7   to   s e 2 3 . 3 ) .   I s h o w s   d if f er e n b eh av io r   o f   o p tim iz ed   b lad es  an g les  in   o r d er   to   k ee p   en er g y   ca p tu r ed   clo s to   its   r ated   v alu ( 0 . 9   P . U)   d esp ite  o f   r ed u ctio n   in   win d   s p ee d   co n d itio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 9 :   1 5 9     1 7 2   166       Fig u r 13 .   P itch   an g le  c u r v es ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n         T ab le  1 .   P itch   An g le  C o n tr o ller   Gain   “Kp ”  v al u es  w it h   an d   w it h o u t O p ti m izatio n   K p   w i t h o u t   O p t i m i z a t i o n   K p   w i t h   O p t i m i z a t i o n   K p   =   5 0 0   K p   =   9 7 . 0 5 9 3       Seco n d   ca s e,   f a u lt  co n d itio n ,   lin to   g r o u n d   f a u lt  at  t h m i d d le  o f   tr an s m i s s io n   li n e,   an d   co n s tan t   w i n d   s p ee d   ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n .   T h f au lt  o cc u r r en ce   ti m w il b f r o m   ( s ec   2 0   to   s ec   2 5 ) .   T h w i n d   s p ee d   w i ll b k ep t c o n s t an t a t ( 1 5   m /s ec ) .         3 . 4 . 2 .   Wind   s peed  c urv e   Fig u r 1 4   s h o w s   w i n d   s p ee d   cu r v w h ich   i s   s et  to   co n s tan v alu o f   ( 1 5   m /s ec ) .   T h is   ca s e   s h all  h elp   f o r   b etter   u n d er s tan d i n g   f o r   th ef f ec o f   o p ti m ized   p itch   an g le  co n tr o ller   g ain   ( Kp )   o n   b o th   ac tiv a n d   r ea ctiv p o w er   cu r v es  p er f o r m an ce   at  f a u lt  co n d itio n .   T h is   w i n d   s p ee d   w il b ap p lied   i n   m o d el  o f   Fi g u r 6 I n   th n e x s ec tio n s   s t u d y i n g   its   e f f ec o n   v o lta g an d   p o w er   c u r v es  p er f o r m an ce s   w it h   an d   w it h o u o p tim izatio n   o f   b lad an g le  co n tr o l ler   g ai n   “Kp ”  as sh o w n   i n   T a b le  2 .           F ig u r 14 .   W in d   s p ee d   cu r v v er s u s   ti m       3 . 4 . 2 . 1 .   Vo lt a g a t   B us   B 5 7 5   ( P . U)   Fig u r 1 5   s h o w s   v o lta g c u r v es   at  b u s   ( B 5 7 5 )   b ef o r an d   af ter   o p ti m izatio n .   Fi g u r illu s tr ates   asli g h tl y   i m p r o v e m e n i n   v o lt ag cu r v esp ec iall y   d u r i n g   f a u lt.  T h v o ltag c u r v in   ca s e   o f   o p ti m ized   p itch   an g le  co n tr o ller   h as  f alle n   to   ( 0 . 9   P . U)   w h ile  it  h as  f alle n   to   ( 0 . 8   P . U)   in   ca s o f   w i th o u o p ti m izatio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       E n h a n ce me n t o f p o w er sys tem   p erfo r ma n ce   w ith   w in d   fa r d is tu r b a n ce s   ( Ma h mo u d   M.  E l - S h a r ka w y )   167   Ho w e v er ,   v o ltag c u r v af ter   o p tim izatio n   i s   s u b j ec ted   to   h ig h er   d eg r ee   o f   o s cillatio n   th a n   o th er   cu r v e.   T h ese  o s cillatio n   ca n   b d ec r ea s ed   b y   in j ec t in g   a n   i m p r o v ed   co n tr o ller   tech n iq u in to   t h s y s te m .           F ig u r 15 .   Vo ltag ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n   at  w i n d   f ar m   B u s   ( B 5 7 5 )       3 . 4 . 2 . 2 .   Act iv po w e ( P . U)   Fig u r 1 6   clar if ies  th ef f ec o f   o p tim ized   p itch   an g le  o n   k ee p in g   th w in d   tu r b in co n n ec ted   th r o u g h   ac cid en tal  d is tu r b an ce   s u ch   as  lin to   g r o u n d   f au lt.  Fig u r e   16   s h o w s   b o th   ac tiv p o w er   cu r v es  ( b ef o r &   af ter )   o p tim izatio n   r is in g   alm o s to   th eir   r ated   v alu o f   ( 1   P . U)   af ter   o v er co m in g   th in er tia  f o r ce s   an d   m ec h an ical  lo s s es.  T h en ,   p o w er   cu r v b ef o r o p tim izatio n   h as  co llap s ed   at  tim ( 8 . 3   s ec )   to   ze r o   v alu e .   T h is   h ap p en ed   b ec au s o f   th w in d   tu r b in p r o tectio n   th r esh o ld   w h ich   cu t - o f f   th e   tu r b in as  it  r ea ch ed   o v er   cu r r en co n d itio n .   On   th o th er   h an d ,   ac tiv p o w er   cu r v af ter   o p tim izatio n   o s cillates  ab o v th r ated   v alu ( b etw ee n   1 . 5 /0 . 5   P . U)   v alu es  at  tim b etw ee n   ( s ec   8   to   s ec   1 4 ) .   T h en ,   th cu r v s ettled   d o w n   till   th tim o f   f au lt  o cc u r r en ce .   I t` s   s h o w n   th at  th p o w er   cu r v h as  r aised   at  f au lt  tim ( s ec   2 0   to   s ec   2 5 )   h elp in g   w in d   tu r b in to   s tay   co n n ec ted   an d   r id th r o u g h   f au lt.  T h p o w er   cu r v o f   o p tim ized   p itch   an g le  is   s u b j ec ted   to   h ig h er   d eg r ee   o f   o s cillatio n   w h ich   it  ca n   b r ed u ce d   b y   in j ec tin g   an   im p r o v ed   co n tr o ller   tech n iq u in to   th s y s tem .           F ig u r 16 .   A cti v p o w er   cu r v e s   ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n       3 . 4 . 2 . 3 .   Rea ct iv P o w er   ( P . U)   Fig u r 1 7   s h o w s   r ea ctiv p o wer   cu r v es  ( b e f o r &   a f ter )   o p tim izat io n .   I s h o w s   r ea cti v p o w er   c u r v e   b ef o r o p tim izatio n   at  ze r o   v a lu til th tu r b i n is   tr ip p ed   o u f r o m   g r id   at  ti m ( 8 . 3   s ec )   d u to   o v er   s p ee d   co n d itio n .   A l s o ,   t h f i g u r s h o w s   th e   af ter   o p ti m izat io n   cu r v o f   r ea cti v p o w er   i n cr ea s ed   at  f au lt  ti m e   b et w ee n   ( s ec   2 0   to   s ec   2 5 )   to   v alu o f   ( 0 . 9   P . U) .   R ea ctiv p o w er   is   i n j ec ted   at  f au l ti m to   co m p en s ate  cu r r en ab s o r b ed   at   f au l ted   P o in t.  F i g u r 17  d ec lar ed   th ef f ec o f   o p ti m ized   g ai n   ( Kp )   o f   p itch   an g le  i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 9 :   1 5 9     1 7 2   168   k ee p in g   t h w i n d   t u r b in co n n ec ted   to   th g r id   a n d   r id in g   th r o u g h   f a u lt  o cc u r r ed .   Ho w e v er ,   it  s h o w s   h i g h   o s cillatio n   i n   r ea cti v p o w er   cu r v e,   a f ter   o p ti m iza tio n   ca s e,   w h ic h   i s   ca n   b d i m i n is h ed   b y   i n j ec tin g   a n   i m p r o v ed   co n tr o ller   tech n iq u e   in to   th s y s te m .           F ig u r 17 .   R ea ctiv p o w er   c u r v es ( b ef o r &   a f ter )   o p ti m izati o n       3 . 4 . 2 . 4 .   P it ch  a ng le  ( deg )   Fig u r 1 8   an d   T ab le  2   s h o p itch   a n g le  c u r v e s   ( b ef o r &   a f ter )   o p ti m izatio n .   Mo r co n tr o llab le   v ar iatio n   i n   b lad es  an g le s   h a s   b ee n   in d icate d   in   p itc h   a n g le  c u r v a f ter   o p ti m izatio n   ( Kp =1 3 . 8 6 2 4 ) .   T h is   s h all   en h a n ce   i ts   s tab ilit y .   A l s o ,   it  s h o w s   t h at  lo w er   v al u es   o f   p itc h   a n g le s   allo w ed   m o r en er g y   ca p tu r ed   b y   w i n d   tu r b in i m p r o v i n g   i ts   p er f o r m an ce .   Op ti m ized   p itc h   an g le  g ai n   ( Kp )   p r o h ib ited   th p o w er   cu r v f r o m   co llap s in g   to   ze r o   at  th e   f a u lt   ti m h elp i n g   t h w i n d   t u r b in e   to   s ta y   O f o r   lo n g er   ti m e.   T h is   w ill   h elp   w in d   f ar m   o p er ato r   to   r id th r o u g h   s y s te m   f a u lts   a n d   to   f u lf ill t h g r id   co d r eq u ir em e n ts .           F ig u r 18 .   P itch   an g le  c u r v es ( b ef o r &   af ter )   o p ti m izatio n       T ab le  2 .   P itch   An g le  C o n tr o ller   Gain   “Kp ”  Valu e s   w it h   an d   w it h o u Op ti m iza tio n   K p   w i t h o u t   O p t i m i z a t i o n   K p   w i t h   O p t i m i z a t i o n   K p   =   5 0 0   K p   =   1 3 . 8 6 2 4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.