Ada durumda işletilen mikro şebekelerde frekansın bulanık kontrolcü ile regülasyonu
Frequency regulation of islanded microgrids with fuzzy controller design
Yazar: KAZIM YILMAZ
Danışman: PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akıllı şebekeler = Intelligence networks ; Atalet = Inertia ; Benzetim yöntemi = Simulation method ; Mikro şebeke sistemi = Microgrid system

Özet:
Mikro şebekelerde enerji üretim kaynakları, enerji depolama birimleri ve yükler olmak üzere üç ana eleman bulunmaktadır. Enerji üretim kaynakları içerisinde yenilenebilir enerji kaynaklarının oranı gün geçtikçe artmaktadır. Rüzgar türbinleri, güneş panelleri gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının şebekeye bağlanmasında dönüştürücüler kullanılmaktadır. Dönüştürücülerin dönel kütlesinin olmaması nedeniyle şebekedeki atalet miktarı azalmakta ve frekans değişimi daha kolay olmaktadır. Mikro şebekenin güvenli bir şekilde çalışması için gerilim ve frekans belirli değerler arasında olmalıdır. Şebekede üretim ve tüketimde aktif güç dengesizliği durumunda frekans değişimi, reaktif güç dengesizliği durumunda ise gerilim değişimi gözlenir. Mikro şebekede frekansın belirli değerler arasında kalması için düşüm kontrolüne ek olarak sanal atalet benzetim metodu geliştirilmiştir. Sanal atalet benzetim metodu, senkron makinelerin şebekedeki dinamik davranışını dönüştürücülere sanal olarak kazandırmaktadır. Bu tezde sanal senkron generatörün dönüştürücü kontrolünde kullanımı, mikro şebekedeki atalet eksikliğini gidermesinden ve diğer sanal atalet benzetim modellerine göre daha hızlı reaksiyon almasından dolayı tercih edilmiştir. Mikro şebebekede dönüştürücü kontrolünde kullanılan sanal senkron generatör parametrelerinin kontrolüyle mikro şebekeye aktarılan aktif güç anlık olarak ayarlanabilmektedir. Literatürde sanal senkron generatör parametreleri sanal senkron generatörün hızlanmasına ve yavaşlamasına bağlı olarak ayarlanmaktadır. Aktif güç kontrolü sanal senkron generatörün hızlandığı anlarda atalet parametresinin, yavaşladığı anlarda ise sönümleme parametresinin arttırılmasıyla sağlanmaktadır. Bu parametrelerin ve aktif gücün kontrolünde bulanık kontrolcü tercih edilmiştir. Bulanık kontrolcünün doğrusal olmayacak şekilde tasarlanabilmesinden ve literatürde kullanılan yönteme uygun bir şekilde kurallarla tanımlanabilmesinden dolayı mikro şebeke frekans kontrolünde kullanılmıştır. Kullanılan yöntemlere benzer şekilde bulanık kontrolcünün girişleri, sanal senkron generator frekans hatası ve türevi olacak şekilde belirlenmiştir. Atalet ve sönümleme parametreleri ise kontrolcünün çıkışı olarak belirlenmiştir. Literatürde kullanılan kontrolcüler ve iki çıkışlı bulanık kontrolcü ada durumda işletilen bir mikro şebekede yük değişimi koşulunda benzetimi yapılarak SIMULINK/MATLAB ortamında gerçeklenmiştir. Bu kontrolcülerin benzetimi sonucunda mikro şebekede kararlı durum frekans hatası oluşmuştur. Bu frekans hatasının giderilmesi için literatürdeki kullanılan yöntem geliştirilerek bulanık kontrolcüye aktif güç kontrol çıkışı eklenmiştir. Tasarlanan üç çıkışlı bulanık kontrolcü, sanal senkron generatörün hızlandığı bölgelerde aktif güç kontrolü yapmıştır. Sanal senkron generatörün yavaşladığı bölgelerde ise aktif güç kontrolü yapılmayarak sönümleme parametresinin mikro şebeke frekansını baskılamadaki avantajı korunmak istenmiştir. Simülasyon sonucunda iki çıkışlı bulanık kontrolcü, kullanılan diğer kontrolcülere göre mikro şebeke frekans regülasyonunda daha uygun performans sergilemiştir.

Abstract:
Fossil fuels which are coal, natural gas, nuclear are decreasing in the world day by day and distributed energy sources which consist of renewable energy sources are gaining importance. Renewable energies consist of solar, wind, wave, and geothermal. These sources connect to the grid with converters. Therefore, these sources do not have rotating masses and inertia decreased in the interconnected grid of Europe importantly. When power imbalances have occurred in the grid, changing frequency is easier than before. 
A microgrid has three elements. These are energy sources, energy storage units, and loads. In order to feed loads, voltage and frequency must be of a certain quality. In islanded mode microgrid, the frequency must be ± %1 and voltage must be +%10 and -%15. If it does not provide these conditions certain time, the stability of the microgrid may be broken down.
Converters have three types of microgrids. These are grid forming, grid feeding, and grid supporting. Grid forming converters are used to adjust the reference frequency and voltage of the main grid in a microgrid. The primary source of these converters is fuel cells and energy storage units in microgrids. Grid feeding converters adjust the active and reactive powers of load in microgrids. These converters are used for maximum power transfer in distributed generations units. Grid supporting converters can be used to help grid forming and feeding inverters.
A microgrid is governed by hierarchical control which consists of three-layer. These are primary, secondary, and tertiary layers. The tertiary layer provides reference power to each microgrid for producing economic power. When power imbalances have occurred top level. The secondary layer provides restoration frequency and voltage. Tertiary and secondary are used communication units to send information. The primary level provides power-sharing between microgrid units. This layer is not used for communication units. There are two usages for the primary level in the microgrid. These are droop and machine emulation control. Droop control share between distributed generation units according to power production capacity. Machine emulation technique occurred by droop control. Inverters are gained virtual machine property. 
Machine emulation techniques are used for controlling frequency in microgrids. Synchronous machine dynamic equations are used for gaining the capability of converters. Machine emulation capabilities are increased with dynamic equations of the synchronous machine. But, this usage increase complexity and computation effort. Therefore, a virtual synchronous generator which uses a swing equation has an advantage over other types. The swing equation has two parameters that are inertia and damping parameters. One of them is used for representing the rotating mass of the machine with an inertia coefficient. Another one is used to represent damper winding with a damping coefficient. Inertia and damping parameters of the virtual synchronous generator can be used as a variable for frequency regulation in microgrid. Inertia is generally adjusted the amount of power instantly. Damping is used to restrict frequency error with changing power. In the literature, these variables are adjusted by accelerating or decelerating of virtual synchronous generator. These controllers are bang-bang and self-tuning controllers. Bang-bang controller adjusts inertia with constant damping. Self-tuning controllers adjust inertia and damping parameters.
A fuzzy set is developed by Lotfy L. Zadeh in 1965. He implemented elements of the set with belonging. Any element can belong to any of the sets with a certain level without absolute. Fuzzy control can provide multi input multi output structure and its outputs affect certain levels according to change inputs. Therefore, a fuzzy controller is selected in this thesis. A fuzzy controller is designed with inputs that are frequency and derivative of frequency. In order to find accelerating and decelerating virtual synchronous generators, inputs are represented by two triangular membership functions that are positive and negative. Fuzzy inference mechanism is chosen T- S type model. Because it has low computational effort and can take reaction rapidly. Outputs are selected inertia, damping parameters for two outputs fuzzy controller and inertia, damping and power for three outputs fuzzy controller. Outputs are represented with singleton membership functions. Membership functions of inertia and damping are represented with 1 and 10, 0 and 1 respectively. Power has three membership functions with -1, 0, and 1. Inputs and outputs are connected with 4 rules in the fuzzy controller. These rules are represented for accelerating and decelerating regions of the virtual synchronous generator. 
Power adjustment is added to inertia and damping control as distinct from the literature method. Inertia parameter is increased and decreased in accelerating and decelerating conditions of virtual synchronous generator respectively. Damping parameter is increased and decreased in decelerating and accelerating conditions of virtual synchronous generator respectively. Power is adjusted in machine accelerating situations and power is not adjusted in decelerating situations. Therefore, frequency error is wanted to develop with power adjustment in steady-state conditions. 
Simulations are constructed by Simulink/Matlab program. Fuzzy logic interfaces are used for controller design. Two fuzzy controllers are designed by this interface. These are two outputs and three outputs fuzzy controllers. Virtual synchronous generators are used for supporting mode with two outputs fuzzy controller and feeding mode with three outputs controller mode. These modes are compared in islanded microgrids with small and high load-changing conditions.
Two and three outputs fuzzy controllers are compared with bang-bang and self-tuning controllers in an islanded microgrid. Frequency errors are looked low and high load changing conditions. Load is increased with 5 kW, decreased with 5 kW, and increased with 40 kW in the microgrid. According to simulation results, frequency errors of the bang-bang controller are 0.195 Hz, 0.14 Hz, and 0.888 Hz in load-changing conditions. Frequency errors of the self-tuning controller are 0.189 Hz, 0.145 Hz, and 0.867 Hz in load-changing conditions. Frequency errors of two outputs fuzzy controller are 0.18 Hz, 0.141 Hz, and 0.867 Hz in load changing conditions. Frequency errors of the three outputs fuzzy controller are 0.163 Hz, 0.188 Hz, and 0.2 Hz in load changing conditions. 
Bang-bang, self-tuning, and two outputs fuzzy controller are observed to steady-state frequency errors in the microgrid. Three outputs fuzzy controller solved this problem by power control output. At the same time, the transient time of microgrid frequency is improved by this controller. This controller provides good results in load-increasing conditions in a microgrid. Two outputs fuzzy controllers show optimum frequency errors in all load changing conditions. 
Consequently, two outputs fuzzy controller is shown as the most appropriate controller in a microgrid.