TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 11, Novembe r   2014, pp. 75 4 9  ~ 755 7   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i11.60 02          7549     Re cei v ed Ma rch 2 2 , 2014;  Re vised July   30, 2014; Accepted Augu st  15, 2014   Fuzzy Sliding Mode Control for DFIG-based Wind  Energy Conversion Optimization       Han Yao z he n* 1,2 , Liu Xiangjie 1   1 School of Co n t rol and C o mp uter Engi ne erin g, North  Chi na  Electric Po w e r Univers i t y , Be ij ing, Ch ina   2 School of Infor m ation Sci enc e and El ectrica l  Engi neer in g, Shan do ng Jia o t ong Un iversit y , Jinan, Chi n a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : h y z 125 @16 3 . com      A b st r a ct   T h is  study pro poses a  fu zz y   slid ing  mod e  contro l  stra te gy to  re al i z e win d  en e r g y  conve r si on  opti m i z at ion   ba sed on dou bly- fed  i nducti on g ener ator  (DF IG) . Its operati o n a l p o i n ts in  part i al  loa d   z o ne  c a n   be electronically controlled.  Chatte ring in wind  energy  conv ersion sliding mode cont rol system is  greatly   allev i ate d  b a se d on fu zz y  sw i t ching  gai n a d j u stme n t. T he  purp o ses i n clu d in g the  max i mu pow er p o int   tracking, d e co upli ng c ontro of active  an d r eactive  pow er  of fed i n d u ctio n ge ner at ion  s ystem  are fu lfil led.   F i tful an d r and om w i nd  sp ee ds ar mat h e m atical   mod e l ed.   Si mulati on  re sults ver i fied    effectiveness  a n d   feasib ility  of  t h e pr op osed  co ntrol st rate gy    und er th e tw o t y pes  of w i nd  s pee and  i ndic a te th at the  w hol e   control syste m   has better ro bu stness aga inst  uncer ta inties  a nd can g uar ant ee the p o w e r quality.      Ke y w ords : DIF G,  w i nd ener gy convers i on  opti m i z at ion,  sl idin mod e , fu z z y  g a in a d j u stme nt        Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  The i n crea si ng e n e r gy  deman d, tog e ther wi th the harmful  effec t  of foss il fuel  exploitation  o n  the  clim ate  and  e n viron m ent, ar a m ong  the  m a in fa ctors th at have  bo osted   worl dwi de int e re st in  ren e w abl e en ergi es. Amon g  a   variety  of   rene wa ble-en ergy   re sou r ces,     wind  po we r  is drawin g  the  most  attention   from  a ll over the wo rld. Un der a n  advanced wi nd   energy gro w th proje c tion,  cou p led with  ambiti ou s en ergy savin g , wind po we r could be suppl ying  29.1% of the  wo rld ele c tri c ity by 2030  [1]. On  account of the  distin ct  advan tages, in clu d i ng  flexible powe r  co ntrol, co mpetitive durabilit y, and low conve r ter volume, DF IGs have b e e n   widely ap plie d in the wi nd -turbi ne ge ne ration  syst em s, com p a r ed  with othe r sol u tions  su ch a s   fixed-sp eed i ndu ction ge n e rato rs o r  the   ones  with fully rated conve r ters [2].  No w the mo st hot conte n ts abo ut wi nd  ene rgy conversion  system (WECS )  unde resea r ch are  [3] the innovation on the ge nerato r drive  train and p o w er el ect r oni cs, the research   for ne w mate rials  and d e signs fo r the  wind tu rbin es , the use of  sign al ob se rvation theo ry to  estimate pa rameters o r  variabl es of int e re st, and th e developm e n t and de sig n  of novel co ntrol  strategi es.   The m a in  co ntrol  obje c tive of va riable   spe ed  WE CS is  po we r ext r actio n  m a ximization.   For reali z ing t h is go al, the  so-call ed turb ine ti p sp eed  ratio shoul d b e  maintain ed  at its optimum  value in  de spite of  win d   variation s Neverthele s s,  control i s   not  always aime d at  ca pturin g a s   much  en ergy  as  po ssi ble.  In fact, in p r e v ious ly  rated wind sp eed,  t he  captu r ed power nee ds to  be limited. A l though  there  are  both  m e ch ani cal a n d   ele c tri c al  constraints, th e mo re  seve re  probl em s are  commonly o n  the generator and the co nv erter. The r efore, re gulat ion of the power  prod uced by  the gene rat o r is u s u a lly con s ide r ed.  Sliding mo de co ntrolle r with intere sting   cha r a c teri stics make it attractive to de al with  these  kinds of sy stem, which rely on a ran dom  sou r ce a s  th e win d , have  nonlin ear b ehavior and   operate u nde r extern al di sturb a n c e s  a nd  uncertaintie s   in the model  para m eters [4-5]. High er o r de r slidin g m ode alg o rithm s  are eve n  used  whi c h have  a c hieve d  outst andin g  co ntro l effects [6 -7]. However, in  stard a rd slidi ng mod e  there  are l a rg er  chattering  and  for hig her  orde slidin g  mode m a ss com p licate d  paramete r s are  need ed calcu l ated offline.  A fuzzy sli d in g mo de  co ntroller for a  win d  po we r syst em with  a   twofol d o b je ctives,  stator  rea c tive po wer  regul ation  to co mpe n sate the g r id  power fa ctor,  and  maximi ze th e extra c ted  power by tra cki ng  a to rqu e  refere nce t o  control  the  point of op eration   within  the  partial  lo ad   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 11, Novem ber 20 14:  75 49 – 755 7   7550 zon e  i s  de sig ned i n  this p aper.  The  propo sed  c ontrol  sch e me provide  a suita b le comp romi se   betwe en sim p licity and ro bustn ess, dri v e train me ch anical stre sse s  and  conve r sion effici en cy.      2. WECS Model  2.1. Analy s is  of Wind Tur bine Char ac teristic   This pap er concentrate  o n  g r id-co nne cted  WE CS with slip po wer   r e c o v e ry   wh os config uratio n can   op erate  at  different sp eed b u gen erate s  el ect r i c ity at the  co nstant f r equ e n cy  and voltage fixed by the grid and, adeq u a tely cont roll ed, allows po wer  conve r si on maximizat i on  and me cha n i c al st re ss all e viation. Spe c ially a si m p l e  topology h a s be en sele cted a s  a ca se of  study. A sch e m atic diag ra m of this c onf iguratio n is shown in Figu re 1.  As it ca n be  o b se rved, both  stat or  and  ro tor ci rcuits p r ovide po we r to the g r id, del ivering   thus mo re p o w er th an the  rated a nd in crea sing th e e fficiency. The  powe r is di rectly delivered   from the stat or si de an d throu gh a bi di rectio nal  con v erter fro m  the roto r si de . The co nverter  con s i s ts of an  unco n troll ed  bridg e  re ctifie r, a  smo o thin g rea c tor, a n d  a line-co m m utated inverter,  who s e firin g  angle  can be  modified to contro l the g enerator torq ue and, hen ce, the syste m   operation spe ed and the o p e ration p o int.          Figure 1. WE CS-DFIG Co nfiguratio n       In fact, the mech ani cal po wer th at a wi nd turbi ne  ca n ca pture i s  l e ss than the  available   power in the  wind a nd it ca n be written a s   23 0.5 ( , ) tl p p PB C v                                                                         (1)    Whe r e is the  air de nsity, v re pre s ent the wind spe e d,  l B is the bla de l e ngth, and p C  is the  power  coeffi cient of the  turbine, whi c h de pen ds  on the shap e and the g eometry of the  blade s.Thi s   coefficient i s   a  nonli nea r fu nc tion  of the  pitch  an gle  of the bl ade s p , and th e tip   spe ed ratio,  rm l g b Bk v  , where rm is the  mech ani cal rotation sp ee d of the gen e rato r roto and gb k the ge a r  b o x rel a tion. Wh en  the pit c h  angl e i s  maintain ed  fixed, th e 3 12 () ( 1 ) c p Cc c e    has a uni que  maximum, for opt   as it can be  see n  in Figu re 2.        Figure 2. Power  Coeffici e n () p C     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Fuzzy Sliding  Mode Co ntro l for DFIG-ba s ed  Wind En erg y  Co nversion… (Han Y aozhen 7551 As is indi cat ed in Figu re  3, with re spec t to po wer ge neratio n, two regi o n s can b e   disting u ished  in the useful  operat ion ra nge of the tu rbine.  Within  the partial l o ad zone, that  is   betwe en  cu t i n v  (m inimum win d  speed at which the turb ine start s  ge neratin g) an d  the rated   spe ed  ra te d v , it is  desi r abl e to maximize the  extracti on of  the energy a v ailable in the wind. The  control in thi s  zone i s  usually perfo rm ed ele c tr o n ically, maintain ing the pitch angle fixed.  The  other u s eful region, kn own  as t he full load zon e , is defined betwe en  ra te d v  and  cu t o u t v  (limit wind  spe ed, up fro m  whi c h the t u rbin e shoul d  be turn ed of f  to prevent d a mage s). Wit h in this  zon e   th e   extraction  of power i s  limited to the rate d val ue, whi c h can  be a c complished by  controlling ei ther  the pitch angl e of the blades or the ele c tri c al va riabl es of the DFIG[8]. The study in this pape con c e n trate s  on the partial  load zone.         Figure 3. Win d  Turbi ne Op eration Z one       2.2. Reduc e d  D y namic  Model   The DFIG m odel i s  a mul t ivariable n o n linea r an d strong  cou p lin g syste m  un der th ree   pha se statio nary co ordi n a te frame w o r k. In  ord e r to adjust active and  rea c tive power  indep ende ntly, the generat or mod e l und er the tw o ph ase rotating coordi nate is d edu ced [9].  Voltage math ematical e q u a tion is:     () () ds s d s d s s qs qs s q s q s s ds dr r d r d r s r m qr qr r q r q r s r m dr uR i uR i uR i p uR i p                                                                   (2)    Flux linkage is:     ds s d s m dr qs s q s m qr dr r d r m ds qr r q r m qs Li L i Li L i Li L i Li L i                                                                                           (3)    Whe r e the va riable s   u i R  repre s ent voltage,  curre n t, elect r ic  resi stan ce  and flux. Subscript s   s r d q  re pre s e n t th e stato r   and  rotor  com pon ent, qua dratu r com pon en ts, Mo reove r , s is the  freque ncy of  the  g r id (in ra d/s), p  is the  nu mber  of pol pairs,  s L and r L  are the  self-in d u ctan ce of the windin g s, and  m L  is the mutual indu ctan ce bet we en win d ing s .   The la st eq ua tion acco unts for the m e ch anical  dynami cs  of the rotating pa rts,  whi c can   be den oted b y   1 () rm t e TT J                                                                                        (4)    Whe r J rep r ese n ts the i n ertia of the  whole  rotating  parts,  e T is  the electri c al re si stant  torque of  the DFIG, an t T  is the torq ue pro d u c ed  by the wind o n  the blade (refe rred to the high  spe e d   shaft with the  help of the gear box relati on co nsta nt). these to rque s can be in dicated as:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 11, Novem ber 20 14:  75 49 – 755 7   7552 1.5 ( ) e m qs dr ds qr Tp L i i i i                                                                    (5)    32 () 2 lt t gb BC v T k                                                                              (6)    Whe r e () t C is the torqu e  co effici ent of the turbine, define d  as () p C The WECS descri bed previously   can  be si mplifie d by ma king  som e  ele c trical a n d   geomet rical consi deration s , regarding the relati ve al ignment bet ween the rotati ng frame s  an d   the spatial flu x es, an negl ecting  the  sta t or re si stan ce , A 3-ord e r m odel  whi c h  is ade quate  fo th e  co n t ro l de s i gn  pr oc ess   c a n b e  de du c e d  [1 0 ].  T h is d e scription  co nsi s ts of t h ree  different ial  equatio ns a c cou n ting for  electri c al dyn a mics of  the rotor a nd the  dynamics of  the mech ani cal  rotational spe ed.      1 1 3 1 (, ) 2 ms r s s qr s d r r m s qr qr ee e rs s dr s q r r m s dr dr ee ms rm t r m q r ss LU R L L ii p i u LL L RL L ii p i u LL pL U Tv i JL                                              (7)    Whe r e s U  is the  grid lin e voltage an 2 es r m LL L L . The stator  cu rrents  can b e   algeb rai c ally  cal c ulate d  kn owin g the rot o r cu rrents.     m qs qr s sm ds d r ss s L ii L UL ii LL                                                                                   (8)    Whe n  the  ge nerato r  i s  o p e r ating  on the   point wh ere  the po we r extractio n  i s  ma ximum ( max pp CC , opt ), the co rrespondi ng torq ue can b e  ex pre s sed  as  a  function  of the squa red  rotational spe ed.    5 ma x 22 0 33 () 2 lp o p t rm r m rm gb opt BC Tk k                                                                (9)    Eventually, th e stator rea c tive powe r  ca n  be expre s se d as:     2 33 22 sm s s dr ss s UL U Qi LL                                                                           (10)    A propo sal  control  strateg y  is desi gne to accomp lish two  sim u ltaneo us o b j ectives  simply, robu stly, and avoid i ng u nne ce ssary me ch ani ca l chatter. O ne of th e aim s   contri bute s   to  comp en sate  the re active  power  nee ds of the g r id,  by re gulatin g the  stator  rea c tive po wer  following  an external reference.  The ot her involves t he extracti on of  power cont rolling  the poi nts   of operatio n so that  eo p t TT for all wind  spe e d s  in the zon e     3. Design of  Fuzz y  Slidin g Mode Co ntroller for WE CS  3.1. Design  of Sliding Mode Con t roll er  In ord e r to   achi eve the  desi r ed  control obje c tives,  the comp o nents of the  slidin variable s  a r cho s e n  as foll ows:  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Fuzzy Sliding  Mode Co ntro l for DFIG-ba s ed  Wind En erg y  Co nversion… (Han Y aozhen 7553 1 3 () 2 ms ref e ref r m q r ss pL U s TT T i L                                                                   (11)    2 3 () ( ) 2 ms s re f s r e f d r ss m LU U sQ Q Q t i LL                                                     (12)    11 1 (, , , ) ( , , , ) qr dr rm qr dr r m qr s f t ii g t ii u                                                           (13)    22 2 ( ,,, ) ( , , , ) qr d r rm qr dr rm dr s f t ii g t ii u                                                          (14)    Whe r e 0 1 32 (. ) ( ( ) ) ( ) 2 ms ms r s m s r m qr s r m r m t e ss r r s r pL U L U R L p L U k f ip T T LL L L J    1 3 (. ) 2 s m s r p UL g L  , 2 3 (.) 2 s m r p UL g L ,  2 3 (.) 2 ms r s ref s rm d r sr pL U R L f Qp i LL      The  slidin g  mode  cont rolle r i s   co mpos ed  by equival ent  co ntrol  an d switching  c o mponent.  Effec t  of the former is  to  m a ke  the  state s  m o ve o n  th e sli dng  ma ni fold an d th e l a tter  is to kee p  sta t es not esca p e  from slid ng  mani fold whe n  the system  encounte r s u n ce rtaintie s.    eq s qr qr qr eq s dr dr dr uu u uu u                                                                                       (15)    Take  no a c co unt of uncert a inties of  1 f 2 f 1 g 2 g , th e equivale nt control comp onet ca n be   get easily fro m   12 0 ss       1 11 1 22 ( , ,, ) ( ,, , ) ( , , , ) ( ,,, ) eq qr q r dr rm qr dr r m eq dr q r dr rm qr dr r m ug t i i f t i i ug t i i f t i i                                                  (16)    Whe n  syste m  uncertainti es exist, swt i chin g co ntro l must be e m ployed to  drive the  escap ed stat es to the slidi ng manifold.  The  switchi n g  controll er i s  desi gne d as (17).     1 11 1 22 (, , , ) ( ) (, , , ) ( ) s qr qr dr rm q r s dr qr dr rm d r ug t i i K s i g n s ug t i i K s i g n s                                                        (17)    Whe r e qr qr qr K  , dr dr dr K  , 0 qr , 0 dr , qr dr are  the  uncert a inties com pone nts   su ch a s  u n -modele d  dyn a mic, pa ram e ters va riatio n and  external di sturb a n c whi c h a r decompo se in (13 ) , (14 ) Stability analysis.Th e  lyapunov functio n  is cho s e n  as:     2 1 0.5 Vs                                                                                          (18)    Then,     1 11 1 1 1 (( ( ) ) ) ( ( ) ) 0 qr qr qr qr qr Vs s s f g g f K s i g n s s K s i g n s s      The Stability proof is the  same for  2 s   3.2. Fuz z y  S w i t ching Gain  Adjustment  The chatterin g  in (17 )  whi c h is u s e d  to comp ensate  unce r taintie s qr dr to guara n tee   sliding  mode existenc conditions  is  mai n ly ca su se by swtchi ng  gain s qr K   dr K . The  chatterin g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 11, Novem ber 20 14:  75 49 – 755 7   7554 can be red u ced  by cha ngi ng qr K dr K  re al-timel y according t o   qr , dr variation.T he fuzzy the o r can b e  ado pted to reali z variation of  qr K dr K  in the light of the experie nces of expert s .   Take  qr K for exa m ple and it is similar to  dr K . T here a r e two fuzzy rule:     If  0 qr qr ss , then qr K s h ould be increas e d                                         (19)    If  0 qr qr ss , then qr K s h ould be dec r eased                                       (20)    Fuzzy sy ste m  abo ut the  relation b e twe en  qr qr s s and  qr K can  b e  de sign ed  with re spe c t to   (19 ) , (20 ) . Th e fuzzy set is defined a s :     qr qr s s = { NB NM ZO  PM PB}  qr K = { NB NM ZO  PM PB}    Whe r NB is negative big ,  NM is ne ga tive middle, ZO is  zero, PM is po sitive middle, PB is  positive big.   The fuzzy rul e s are de scri bed a s   R1 IF qr qr s s is  PB THEN  qr K is  PB.  R2 IF qr qr s s is  PM THEN  qr K is  PM.  R3 IF qr qr s s is ZO THEN  qr K is ZO.   R4 IF qr qr s s is NM  THEN  qr K is NM.   R5 IF qr qr s s is NB THEN  qr K is NB.   The integ r al o f   qr K is em ployed  to estimate u pper b oun d o f   qr K   1 0 ˆ t qr qr K GK d t                                                                                (21)    Whe r e 1 G is prop ortionality co efficient whi c h is  determin ed acco rdin g to experien c e .   Then the la st fuzzy sli d ing  mode control law is a s  form ula (23 ) .       1 11 1 1 22 2 ˆ (, , , ) ( , , , ) ( ) ˆ (, , , ) ( , , , ) ( ) qr q r dr r m qr dr rm qr dr q r dr r m q r dr r m dr u g ti i f ti i K s i g n s u g ti i f ti i K s i g n s                                             (22)      4. Simulation Resul t s   To a s se ss th e de sig ned  controlle rs u n d e r eali s tic co ndition s, T w o  tests  were  condu cted  usin g a full-order m odel  of the WE CS in cludi ng b o th the me cha n ical and th e el ectri c  dyna mi cs,   together with   uncertaintie s   and  distu r ba n c e s . The  fifth-orde r   set  of d i fferential e q u a tions u s ed i n   these  sim u lati ons to  mod e the WE CS is  detailed  as f o llow.  380 Us V , 26 0 s ra d/s, r P5 0 H P , 2 p , 0. 082 s R  , 0. 228 r R  , 0. 0355 s LH , 0. 0355 r LH , 0. 03 57 m LH , 3 1. 22 4 / kg m , 2 3. 66 2 J kgm , 7.3 l Bm , 25 gb k , max 0.4 p C , 7.5 opt , 1 9.5 446 c , 2 12 c , 3 20 c In addition, e x ternal di sturban ce s and  para m eter s v a riation  su ch  as variatio n s  in the  electri c  resi st ances a nd in  the electrom agneti c   indu ctance s  was t a ke n into co n s ide r ation u p  to   8% of their ra ted value s , a nd in the  grid  vo ltage and  freque ncy u p  to 8% and 2 %  of their rat ed  values  respec tively.  The valu es o f  the pa ram e ters for the  co ntrolle rs is fin e ly adju s ted   with the  aid   of dee p   analysi s  of  th sy stem and   re altime sim u lati on s, an the final  choi ce s a r e  the  followin g : 5 qr   2 dr G 1 =16 25,G 1 =382.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Fuzzy Sliding  Mode Co ntro l for DFIG-ba s ed  Wind En erg y  Co nversion… (Han Y aozhen 7555 Mathemati c al  formul as a r e  utilize d  to  de scri be  the  variation of th wind  spee d [ 11], and  built two different win d  sp e ed model s.       4.1. Fitful Wi nd  The math em atical formula  to build the  model of the  fitful wind is  descri bed  as  equatio (23 ) . In this  work, th e ba se  wind  sp eed i s  5m/s. Th e st art-u p  time a nd variatio cycle a r e 3 s  a nd  5s, respe c tively. The inte nsity of the fit f ul wind   is  5 m /s. The  sp e ed vari ation  of the fitful wi nd is  s h ow n  in  F i gu r e  4 .       1 21 2 1 1 2 12 , 2.5 1 cos 2 , b b b tt t vt t t t t t t t t tt t t                                                (23)          Figure 4. Speed Variatio n of Filful Wind   Figure 5. Electri c al To rque  and Torque  R e fe re nc     The el ect r ica l  re sista n t to rque  of the   gene rato e T and the to rqu e  refe ren c b e ing  tracked,  op t T  are depi cted i n  Figu re 5.  The ove r la pping  of bo th cu rves in dicate s the   accompli sh m ent of the first slidin g obj ective. Fi gure  6 pre s ent s the tempo r al  variation s  of the  stator rea c tive power, Q,  and of the re active po we r referen c e, Qref. One cu rve is exa c tly over  the othe r, sh owin g the  su ccessf ul  achi evement of t he  se con d  o b jective. Fig u r e 7  p r e s ent s the   control inp u ts, the rotor voltages  uqr(u p per  box),  an d  udr(lo w er bo x), It is important to highlig ht  the smooth n e ss of the cont rol sig nal s.          Figure 6. Rea c tive Stator Powe r and its  R e fe re nc Figure 7. Con t rol Voltage s uqr an d ud     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 11, Novem ber 20 14:  75 49 – 755 7   7556 4.2. Random  Wind  The m a them atical fo rmul a to b u ild th e mod e l of t he rand om  wind  is  de scribed  a s   equatio n (24 ) . The base  wind velo city is 10m/s.  The intensity of random  wi nd is 3m/s. The  spe ed variati on of the fitful wind is  sho w n in Figure 8.    (0 . 5 , 0 . 5 ) c o s ( ) s b vv u n i f r n d w t v                                                (24)    Whe r s v is i n tensity of  ran dom  wind (m/ s ),  (0 . 5 , 0 . 5 ) un i f rn d is rand o m   sa mpling  value(ran ge  betwe en -0.5  to 0.5) .  Figure 9  indi cate rea c tive po we r tracking  curve  is goo whe n   wind  spee cha nge rand omly. The electri c al t o rqu e  optimi z ation  curv is de scribe d in Figure 10. After the initial  respon se  tim e  it can t r a c k the o p timal t o rqu e   whi c k i s  d e termi ned  by wi nd  sp e ed. The   control  voltage comp onent s uq r, u d r a r depi ct ed in  Figu re  11 an d its pa rtial enla r ge d i s  Fig u re  12  from  whi c h we ca n  see the chattering i s  sm all enou gh for sa tisfying releva nt electri c al code s.          Figure 8. Speed Variatio n of Filful Wind   Fi gure 9. Rea c tive Powe r a nd its Refe re nce           Figure 10. Electri c al To rqu e  and To rqu e   R e fe re nc Figure 11. Co ntrol Voltage s uqr and u d            Figure 12. Partial Enlarg ed  of Control Vo ltages u q r an d udr  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Fuzzy Sliding  Mode Co ntro l for DFIG-ba s ed  Wind En erg y  Co nversion… (Han Y aozhen 7557 5. Conclusio n   Two mai n  o b jective s  of a grid -conn e c ted  varia b le -sp eed WECS  were com p leted  by  slidin g mode  control strate gy with fuzzy  swit chin g gai n adju s tment. Two win d  sp eed mod e ls a r use d  acco rdi ng to the ch ara c teri stics  of wind  that  wind tu rbine  may meet wi th. The re sul t ing  controlle r wa s teste d  afterward thro ugh  extensive  si m u lation s usi n g  a reali s tic a n d  distu r be d full- orde r mod e l. It was sho w n that the control obje c tives were  su cce ssfully atta ined, perfo rm ing  robu stly de sp ite the co nsi d ered  distu r b a n ce s a nd u n certaintie s, an d the in cre a se in the o r de r of  the system. In order to satisfy latest electri c al  codes, next we  will study fuzzy sliding m ode  control for WECS unde r h a rmo n ics gri d  voltage and l i ttle imbalances conditio n s       Ackn o w l e dg ements   This  wo rk i s   partially supp orted by  Nati onal  Natural Scien c e F o u ndation of  Ch ina und er  Grant  609 74 051, G r ant  6 1273 144, a n d  in p a rt by  the  Natural  Scien c e Fou ndation of  B e ijing   unde r Grant 4122 071 to Xiangjie Liu  and A Proje c t of Shandon g Province Higher Ed ucati onal  Scien c and  Technol ogy  Prog ram  un der  Grant J1 2LN29 a nd  Shando ng P r ovincial  Natu ral  Scien c e F o u ndation  und e r  Grant Z R 20 13EEL01 4,  ZR20 13ZEM0 06 to Yao z h en Han, Hairong   Xiao and S hand ong Province T r a n s po rtation In novation Pro g ram  (No. 2012 -33 )  to  Hu  guan sh an.       Referen ces   [1]  GW EC. Global  w i nd  ene rg y   outl ook.  Globa l W i nd En erg y   Cou n cil  Rep o rt. Availa ble :   http:// w w w . g w e c .net/  [2]  Beltran, Br ice,  T a rek Ahmed - Ali, Moh a me d  Ben bouz id. H i gh-or der s lid in g-mod e  co ntrol  of vari ab le- spee d w i n d   tur b in es.  Industria l Electron ics, IEEE Transacti ons on .  20 09; 56(9): 33 14- 33 21.   [3]  H Simpso n, Du mb Rob o ts, 3rd ed.,  Sprin g fie l d: UOS Press, 2004, p p .6-9.   [4]  De Battista, H e rnn, R i card J Mantz. D y na mical v a ria b le  structure contr o ller  for po w e r  regu latio n   o f   w i nd  ener g y  c o nversi on s y ste m s.  Energy Conversion,  IEEE Transactions  on . 200 4; 19(4) : 756-76 3.  [5]  Z hang   Xia n y o n g , W u  Jie, Y a n g  Ju nji an, et  al.  Deco up led  p o w e r  co ntrol  w i t h  sli d in g m ode   for brussl ess  dou bl y-fed ma chin e.  Ac T ae Ner Giae So lar i s Sinic a . 200 7; 128(1): 68- 73.  (In Chines e)   [6]  Hu J,  Nia H,  Hu B,  He  Y, Zhu ZQ. Dir ect  active   an d re a c tive p o w e r  re gul ation  of  DF IG usin g sl id ing - mode co ntrol a ppro a ch . Ener gy Conv ersion, IEEE Transactions on.  201 0; 25(4): 10 28- 10 39.   [7]  Vale ncia ga F ,  CA Evan gel ista. 2-slid in g acti ve an reactiv e  po w e r c ontro l of a  w i n d  e ner g y  c onv ersio n   sy s t e m Co ntro l T heory & App licatio ns, IET 201 0: 4(11): 24 79-2 490.   [8]  C Evang elista,  P Puleston, F  Valenc iag a , LM F r idman. L y apu nov-D esi g n ed Sup e r-T w i s t ing Sli d in g   Mode  Co ntrol  for W i nd  En erg y   Co nversi on  Optimizatio n IEEE  Transactions on industrial electronic s .   201 3; 60(2): 53 8-54 5.  [9]  Abdu lla h MA, Yatim AHM, T an CW , et al.  A revie w   of maximum p o w e r  point tracki ng  alg o rithms fo r   w i nd ener g y   s ystems.  Renew abl e an d Susta i na ble En ergy  Review s.  201 2 ;  16(5): 322 0-3 227.   [10]  Che n  SZ , Ch e ung  NC, W o n g  KC, et  al. I n tegr a l  sl idi ng- mode  dir e ct to rque c ontro l o f  dou bl y-fed   ind u ction  ge ne rators un der  un bal ance d  gr id v o ltag e.  Ener gy  Conv ersion, IEEE Transactions on.  20 10 ;   25(2): 35 6-3 6 8 .   [11]  Beltran  B, El  H a chem i Be nb o u zid  M, Ahme d - Ali T .  Second- order  sli d in g m ode  contr o of  a d oub l y  fe d   ind u ction  ge ne rator drive n   w i nd turb ine.  E n ergy Convers i on, IEEE Transactions  on.  2 0 12; 27( 2): 26 1- 269.   [12]  Che n  H C , Ch e n  PH. Activ e  a nd  Reactiv e  P o w e r C ontro l of  a D oub l y  F e d I nducti on G ene rator.  App lie d   Mathe m atics &  Informati on Sc ienc es . 201 4; 8(1L): 117- 12 4.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.