Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,068,949

 An efficient model predictive control based on Lyapunov function for doubly fed induction generator fed by a T-type inverter
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Tien A. Nguyen, Kim Anh Nguyen, Pedro Rodriguez-Ayerbe, Van-Quang-Binh Ngo et al.
Nơi đăng: Electrical Engineering - ISSN: 0948-7921/1432-0487 (SCIE,Q2); Số: 103;Từ->đến trang: 663–676;Năm: 2021
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT

ABSTRACT
This paper proposed an efficient model predictive control strategy for a three-level T-type inverter connected to a doubly fed induction generator. A dynamic model is utilized to track the power reference, preserve the DC-link voltage balancing and reduce the inverter switching frequency and common-mode voltage. Unlike the traditional finite control set model predictive control, the stability of the closed-loop system and computational burden reduction are concurrently accomplished as the main contribution to the proposed strategy. At each sampling period, the proposed algorithm only considers the candidate control inputs which satisfy the stability condition taken from a suitable control Lyapunov function for evaluating the optimization problem. Due to model uncertainties and discrete set control input voltages, an attractivity set is employed to determine the stability and converge of the system. Therefore, the lower computation time of the optimization problem is the potential benefit compared with the conventional method. Simulation investigation with different operating conditions of a 2 MW wind turbine is carried out by MATLAB/Simulink. The achieved results confirm the stability guarantees while reducing the computational burden and obtaining the same control performances in comparison with the conventional method.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn