Поиск оптимальных функций принадлежности нечетких множеств для оптимизации систем управления ветроэнергетической установкой

gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2009; 14: 210.

9. Timofeev E.V. Analiz ehffektivnosti resursnogo obespecheniya proizvodstva sel'skohozyaj stvennoj produkcii

matematicheskimi metodami [Effectiveness analysis of resource support of agricultural production by mathematical methods]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2007; 79: 74-

78. 10.Timofeev E.V. Infokommunikacionnaya sistema dlya monitoringa i upravleniya sel'skohozyajstvennyh agregatov. Materialy mezhdunarodnogo agropromyshlennogo

kongressa "Sel'skoe hozyajstvo - drajver rossijskoj ehkonomiki" [Information and communication system for monitoring and control of agricultural tractor/implement systems. Proc. Int. Agro-Ind. Cong "Agriculture as the driver of Russian economy"]. Saint Petersburg: 2016: 261-262.

УДК 621.311.24, 620.9, 004.8 DOI 10.24411/0131-5226-2018-10031

ПОИСК ОПТИМАЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УСТАНОВКОЙ

Н.В. Зубова, канд. техн. наук; В.Д. Рудых

Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, Россия

Ветроэнергетика является бурно развивающейся и перспективной отраслью возобновляемой энергетики. Энергия ветра с каждым годом занимает всё большую долю в общемировом производстве электроэнергии, так как данный источник энергии находится в свободном доступе, нескончаем и безвреден для окружающей среды. Одним из ее недостатков остается необходимость повышения конкурентоспособности энергии, получаемой от ветра, по отношению к энергии, получаемой из традиционных источников топлива. На сегодняшний день это достигается совершенствованием систем управления. Все чаще в работах отечественных и зарубежных ученых встречается разработка новых интеллектуальных способов управления, которые позволяют регулировать выработку ветроэнергетических установок в зависимости от тех или иных условий ее работы. К таким способам управления относятся, в том числе, и контроллеры, в основу которых заложены алгоритмы на основе нечеткой логики, управляющие различными контурами ветроустановок. В данной статье рассмотрена идея поиска оптимальных функций принадлежности для нечетких множеств входных и выходных переменных, используемых в алгоритмах на основе нечеткой логики для повышения энергоэффективности ветроэнергетической установки. В результате проведенного исследования было установлено, что использование симметричных гауссовских функций принадлежности дает наиболее быстрый результат сходимости в точку оптимальной мощности.

Ключевые слова: энергия ветра; ветроэнергетическая установка; нечеткая логика; функция принадлежности; энергоэффективность.

SEARCH FOR OPTIMAL MEMBERSHIP FUNCTIONS OF FUZZY SETS FOR OPTIMISATION OF WIND TURBINE CONTROL SYSTEMS

N.V. Zubova, Cand. Sc. (Engineering), V.D. Rudih

Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia

Wind industry is a rapidly developing and promising part of renewable energy sector. Every year wind energy takes an increasing share in the global electricity production, since this source of energy is freely available, inexhaustible and environmentally friendly. One of its drawbacks remains the need to improve the competitiveness of energy received from the wind, as opposed to the energy generated from traditional fuel sources. Today this is achieved by improving the control systems. Increasingly frequently, the publications of Russian and foreign scientists describe the development of new intelligent control methods, which allow to adjust the power output of wind turbines depending on various operating conditions. In particular, such control methods include controllers based on algorithms of the fuzzy logic, which control various contours of wind turbines. This article considers the idea of searching for the optimal membership functions for the fuzzy sets of input and output variables, which are used in the algorithms based on fuzzy logic to improve the energy efficiency of the wind turbine. The study revealed that the use of symmetric Gaussian membership functions gave the fastest result of convergence to the maximum power point.

Keywords: wind energy; wind turbine; fuzzy logic; membership function; energy efficiency.

Введение

На сегодняшний день

ветроэнергетика активно развивается в разных странах. Основные компоновки гондол, оборудование, преобразователи для ветроэнергетических установок (ВЭУ) - все в достаточной мере изучено. Поэтому в основном исследования в этой области сейчас направлены на повышение эффективности работы ВЭУ, чтобы снизить стоимость энергии, получаемой от неё, тем самым сделав ВЭУ конкурентоспособной по отношению к станциям и установкам, работающим на традиционном топливе (уголь, газ, дизель).

Наибольший интерес представляет разработка новых интеллектуальных способов управления, которые позволят регулировать выработку ВЭУ в зависимости от тех или иных условий работы. Такими способами управления являются

контроллеры на основе нечеткой логики, позволяющие управлять различными контурами ВЭУ, а именно - поворотом

гондолы на ветер, изменением угла заклинения лопасти, изменением скорости вращения ротора, изменением длины лопасти. Эти устройства показали себя с лучшей стороны по сравнению со стандартными PI- и PID- контроллерами, так как имеют регулировочную характеристику наиболее близкую к желаемой [1].

Далее в статье более детально представлены результаты поиска

оптимальных функций принадлежности, которые используют контроллеры для изменения скорости вращения ротора ВЭУ в программном пакете

FuzzyLogicToolbox/Simulink/Matlab.

Материалы и методы

В любом процессе управление имеет две основные цели: защита и

оптимизация работы. Применительно к ВЭУ контроль наиболее важен во всех вопросах, так как в данном случае мы имеем дело с постоянно изменяющимся, прерывистым и непредсказуемым характером ветра. Кроме того, конкретные задачи системы

управления ВЭУ различаются в соответствии с рабочим режимом (рис. 1) [2].

Рис. 1. Энергетическая характеристика ВЭУ

В зоне 2 работы ВЭУ используется изменение скорости вращения ротора, как управляющего воздействия, для

максимизации захватываемой энергии ветра, что повышает энергоэффективность ВЭУ. Это возможно благодаря постоянному ускорению или замедлению вращения генератора, таким образом,

достигается оптимальное значение

быстроходности. При номинальной скорости ветра (зона 3) система управления ограничивает скорость вращения генератора. Таким образом, управление генератором в основном касается оптимизации

преобразования энергии ветра. Иногда это означает, что крутящий момент

генератора изменяется вместе со скоростью ветра и в некоторых случаях может вызвать дополнительную механическую нагрузку на привод.

В данной статье предлагается определить наиболее оптимальные функции принадлежности нечетких множеств входных и выходных переменных, которые используются в алгоритмах нечеткой логики контуров управления ВЭУ для изменения скорости вращения ротора.

Аппарат нечеткой логики в настоящее время широко используется для решения задачи повышения энергоэффективности режимов работы ВЭУ. Алгоритмы показали отличную способность к поддержанию стабильности параметров сети и повысили

качество вырабатываемой энергии. На сегодняшний день предложено несколько алгоритмов нечеткого вывода. В данной статье исследования проведены на примере алгоритма Мамдани, основные отличия которого от прочих алгоритмов приведены ниже:

Активизация осуществляется по методу тт-активизации.

Аккумуляция для объединения нечетких множеств, соответствующих термам подзаключений, относящихся к одним и тем же выходным лингвистическим переменным производится по формуле [3]:

^А^ (Х) = тах( ^ ( ^ V B (^

Дефаззификация выходных переменных производится по методу центра тяжести или центра площади [3].

Блок схема нечеткого контроллера представлена на рисунке 2.

Рис. 2. Блок-схема реализации алгоритма на основе нечеткого вывода для регулирования скорости генератора (ДРо -изменение выходной

мощности,ДLюr- шаг изменения скорости генератора,Дюг-изменение скорости генератора на выходе)

На рисунке 3 показано множество энергетических характеристик ВЭУ в зависимости от скорости вращения ветроколеса и скорости ветра.

Ро

Изменение Ро.

связанное с изменением

скорости ветра ^сР

с т= ^у \ V«'

(х

[в г 1 ^ч \ \1\н2

\ У\чЗ ^

1 ч Vw4

(Он Ми

Скорость генератора wг

Рис. 3. Зависимость выходной мощности от скорости генератора при разных скоростях ветра

Следует отметить, что рабочая точка, при которой вырабатываемая мощность максимальна, для каждой скорости ветра имеет свое положение. Основная цель регулирования - привести генератор ветровой турбины в эту рабочую точку. Изменение функции принадлежности позволит достигнуть максимально возможной мощности при каждой скорости ветра.

В работе [4] предложен алгоритм на основе нечеткой логики для максимизации выработки ВЭУ. Для определенных значений скорости ветра по алгоритму отыскивается оптимальная скорость генератора, пока система не придет в точку максимальной выработки энергии. Например, при скорости ветра Vw4 выходная мощность будет находиться в точке А, если скорость генератора юг1. На основе нечеткого логического вывода будет изменяться скорость генератора, пока не достигнет скорости юг2, где выходная мощность максимальна (точка В). Если скорость ветра увеличится до Vw2, выходная мощность переместится в точку С и тогда по алгоритму будет перемещаться рабочая точка в положение D, изменяя скорость генератора до юг4. Стратегия для снижения скорости ветра подобна. Если скорость ветра снижается до Vw3, выходная мощность изменяется и устанавливается в рабочей

точке Е. Скорость генератора будет снижаться до оптимального значения согЗ (точка Б), где выходная мощность максимальна.

Входные переменные, изменение выходной мощности АРо и последующее изменение скорости генератора Ьсог, сначала преобразуются в соответствующие нечеткие множества с человеческими описательными и интуитивными значениями, такими как термы большой, средний, малый и нулевой. Это происходит в "блоке фаззификации", где переменные АРо (изменение выходной мощности),Дюг(изменение скорости

генератора) и LДюr(дальнейшее изменение скорости генератора) описываются соответствующими функциями

принадлежности.

Результаты и обсуждение

В проведенном исследовании рассматривались применительно к выше приведенному алгоритму кусочно-линейная функция (рис. 4), синусоидальная (рис. 5), гауссовская (рис. 6) [6]. Правила логического вывода построены по принципу: "если последнее изменение выходной мощности АРо во время поиска максимальной мощности было положительным и большим и последнее изменение желаемой скорости генератора LДюr было положительным, тогда сохраняем отслеживание

максимальной мощности в том же самом положительном направлении с большим увеличением Дюг". Правила, подобные этим, включены в блок "таблица правил" и приведены в таблице 1.

В конечном итоге, выходные нечеткие множества, указывающие изменение скорости генератора Дюг поступают в "дефаззификатор", где преобразуются в действительные значения [5]. Это значит, что выходные значения, такие как БОЛЬШОЙ, СРЕДНИЙ, МАЛЫЙ переводятся в числа, которые указывают

Технологии и технические средства механизированного производства продукции _растениеводства и животноводства_

измеримые (нормированные) значения скорости генератора.

Таблица 1

Правила для алгоритма на основе нечеткой логики

Р гЕ N

PVB PVB PVB МУВ

РВЮ PBIG PVB NBIG

PMED PMED PBIG NMED

PSMA PSMA PMED NSMA

гЕ гЕ гЕ гЕ

ШМА ШМА NMED PSMA

NMED NMED NBIG PMED

NBIG NBIG NVB PBIG

NVB NVB NVB РУВ

Выбор оптимальной функции которой вырабатываемая мощность принадлежности заключается в наиболее максимальна. быстром достижении рабочей точки, при

Рис. 4. Кусочно-линейные (треугольные) функции принадлежности входных величин ДР0, LДwr, и выходной величины Дwr для алгоритма на основе нечеткой логики, управляющего изменением

скорости вращения ротора

Рис. 5. Сигмоидальные функции принадлежности входных величин ДР0, LДwr,

и выходной величины Дwr

Рис. 6. Гауссовские функции принадлежности входных величин ДР0, LДwr,

и выходной величины Дwr

Опытным путем в программной среде FuzzyLogicToolbox/Simulink/Matlab получено, что при одинаковых входных переменных, наиболее оптимальное изменение скорости генератора Дюг на выходе достигается при использовании симметричной гауссовской функции принадлежности. Данный результат показывает, что используя данную функцию, система сможет прийти в точку максимальной выработки быстрее всего.

Выводы

Достоинства нечеткого регулирования очевидны. Оно обеспечивает необходимый размер шага при поиске, что обеспечивает быструю сходимость, также регулятор может

принимать неточные и искаженные сигналы. Контроллеры на нечеткой логике, функции принадлежности нечетких множеств входных и выходных переменных которых заданы гауссовским распределением, будут обеспечивать максимальную

энергоэффективность ветроустановок,

благодаря быстрому отслеживанию точки максимальной мощности.

Данное исследование поддержано Российским фондом фундаментальных исследований, проект N0.16-38-60080 "Нейро-нечеткие модели и алгоритмы управления ветроэнергетической установкой для повышения её энергоэффективности".

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Удалов С.Н. Возобновляемая энергетика: учеб.пособие - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. 607 с.

2. Зубова Н. В. Повышение режимной управляемости ветроэнергетических установок с изменяемой геометрией лопастей регуляторами на нечеткой логике: дис. ... канд. техн. наук / Новосибирск, 2014. 190 с.

3. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде МА^АБ и FuzzyTECH.СПб.: БХВ-Петербург. 2005. с.736.

4. Evgenije Adzic et al. Maximum Power Search in Wind Turbine Based on Fuzzy Logic Control/ Evgenije Adzic, Zoran Ivanovic, Milan Adzic, Vladimir Katic //Acta Polytechnica Hungarica, Vol. 6, No. 1. - 2009. - p.131- 149.

5. Simoes, M. Godoy, Bimal K. Bose, Ronald J. Spiegel. Fuzzy logic based intelligent control of a variable speed cage machine wind generation system. Power Electronics, IEEE Transactions on. 1997; 12; 1: 87-95.

REFERENCES

1.Udalov S.N. Vozobnovlyaemaya ehnergetika: ucheb.posobie [Renewable energy sector. Teaching aid]. Novosibirsk: Novosibirsk State Technical University Publ. 2016: 607.

2.Zubova N. V. Povyshenie rezhimnoj upravlyaemosti vetroehnergeticheskih ustanovok s izmenyaemoj geometriej lopastej regulyatorami na nechetkoj logike: dis. ... kand. tekhn. Nauk [Increase of performance controllability of wind power plants with variable geometry of blades by regulators on fuzzy logic. Cand. Sc. (Engineering) thesis]. Novosibirsk, 2014: 190.

3.Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i FuzzyTECH [Fuzzy modelling in the MATLAB and FuzzyTECH environment]. Saint Petersburg: BHV- Peterburg, 2005: 736.

4.Adzic Evgenije, Ivanovic Zoran, Adzic Milan, Katic Vladimir. Maximum Power Search in Wind Turbine Based on Fuzzy Logic Control. Acta Polytechnica Hungarica. 2009; 6; 1:131-149. 5.Simoes, M. Godoy, Bimal K. Bose, Ronald J. Spiegel. Fuzzy logic based intelligent control of a variable speed cage machine wind generation system. Power Electronics, IEEE Transactions on. 1997; 12; 1: 87-95.

УДК 621.311.25, 620.9 DOI 10.24411/0131-5226-2018-10032

ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ ЧУКОТСКОГО АВТОНОМНОГО

ОКРУГА

Н.В. Зубова, канд. техн. наук; В. А. Шевченко

Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, Россия

Многие населенные пункты северного региона России удалены от сетей централизованного электроснабжения, поэтому возникают сложности с обеспечением их электроэнергией. Так, например, на территории Чукотского автономного округа находится много изолированных населенных пунктов, электроснабжение которых осуществляется от дизельных электростанций. Из-за сурового климата и удаленности объектов электроснабжения доставка топлива затруднена, что, в свою очередь, сказывается на ценах на электроэнергию. Кроме того, в связи с бурным развитием проектов по добыче полезных ископаемых, требуется ввод новых мощностей. Возобновляемые источники энергии, в том числе и солнечная энергия, являются перспективным направлением в энергетике, но для грамотного и наиболее выгодного использования солнечной энергии надо сначала определить ресурсы этой энергии. В данной статье приведены результаты расчета потенциала солнечной энергии для Чукотского автономного округа. Использованы метеоданные из базы данных NASA. Определен валовый потенциал солнечной энергии Чукотского автономного округа, который составил 2165,15ГВт ч. Технический потенциал солнечной энергии представляет собой сумму технических потенциалов тепловой и электрической энергии. Значение технического потенциала тепловой энергии составило 8820 МВтч. Для определения технического потенциала электрической энергии приняты значения параметров фотоэлектрических солнечных батарей, характеризующие современный технический уровень. Технический потенциал электрической энергии равен 531 МВтч. Также определен экономический потенциал тепловой и электрической энергии от солнечного излучения. В ходе расчета было установлено, что при издержках на эксплуатацию, составляющих 5% от стоимости установки, тепловая система окупается в течение 14 лет, а электрическая - 29 лет. В идеальном случае, когда издержки на эксплуатацию равны нулю, тепловая система окупается в