IM駆動の太陽光発電給水ポンプシステムの改良された制御のループ実装の設計とプロセッサー

Scientific Reports volume 12、記事番号: 4688 (2022) この記事を引用

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近年、太陽光発電送水システム（PVWPS）の効率の向上は、よりクリーンな電気エネルギーの生産に基づいて動作するため、研究者の大きな関心を集めています。 この論文では、誘導機 (IM) に適用される損失最小化技術を組み込んだファジー ロジック コントローラーに基づく新しいアプローチを PVWPS アプリケーション向けに開発します。 提案された制御は、IM 損失を最小限に抑えることによって最適な磁束の大きさを選択します。 さらに、可変ステップサイズの摂動と観察方法が導入されています。 提案された制御の適合性は、吸収電流の低減によって承認されます。 したがって、モーターの損失が最小限に抑えられ、効率が向上します。 提案された制御戦略を損失最小化を行わない方法と比較します。 比較結果は、電気速度、吸収電流、流水、発生磁束に関する損失の最小化に基づいた提案手法の有効性を示しています。 提案された方法の実験的テストとして、プロセッサインザループ (PIL) テストが実行されます。 これは、生成された C コードを STM32F4 ディスカバリー ボードに実装することで構成されます。 組み込みボードから得られた結果は、数値シミュレーション結果と同様です。

再生可能エネルギー源、特に太陽光発電技術は、揚水システム用の化石燃料に代わるよりクリーンなソリューションとなり得ます1、2。 太陽光発電による揚水システムは、電気が利用できない僻地で大きな注目を集めています3,4。

PV ポンプ用途では、さまざまな種類のエンジンが利用されます。 PVWPS の原始段階は DC モーターに基づいています。 これらのモーターは制御と実装が簡単ですが、コメンテーターとブラシのため定期的なメンテナンスが必要です5。 この欠点を克服するために、ブラシの不在、高効率、信頼性を特徴とするブラシレス永久磁石モーターが導入されました6。 IM に基づく PVWPS は、このタイプのモーターは信頼性が高く、低コストでメンテナンスフリーであり、制御戦略により多くの可能性を与えるため、他のモーターと比較して優れた性能を示しています7。 間接磁場指向制御 (IFOC) 手法と直接トルク制御 (DTC) 手法がよく使用されます8。

IFOC は、広範囲にわたる IM 速度の変更を可能にするために Blaschke と Hasse によって開発されました9,10。 固定子電流は 2 つの成分に分離され、1 つは磁束を生成し、もう 1 つは d-q 座標系への変換を利用してトルクを生成します。 これにより、定常状態と動的状態の両方で磁束とトルクを独立して制御できます。 軸 (d) は回転子磁束空間ベクトルと位置合わせされており、これには回転子磁束空間ベクトルの q 軸成分が常に 0 であることが含まれます。 FOC は良好で高速な応答 11,12 を提供しますが、この方法は複雑であり、パラメーターの変動の影響を受けます 13。 これらの欠点を克服するために、Takashi と Noguchi14 によって DTC が導入されました。このコマンドは高い動的パフォーマンスを示し、堅牢でパラメーターの変動の影響を受けにくいものです。 DTC では、電磁トルクとステータ磁束の制御は、対応する推定値からステータ磁束とトルクを減算することによって行われます。 結果はヒステリシス コンパレータに導入され、固定子の磁束とトルクを同時に制御するための適切な電圧ベクトルが生成されます。

この制御戦略の主な不都合は、固定子磁束および電磁トルク調整にヒステリシス調整器を使用するため、トルクと磁束のリップルが大きいことです15,42。 マルチレベルコンバータはリップルを最小限に抑えるために使用されますが、電源スイッチの数により効率が低下します16。 何人かの著者が空間ベクトル変調 (SWM)17、スライディング モード制御 (SMC)18 を使用しています。この技術は堅牢ですが、望ましくないチャタリング効果が現れます 19。 多くの研究者は、コントローラーのパフォーマンスを向上させるために人工知能技術を使用しました。その中には、(1) ニューラル ネットワーク、この制御戦略の実装には高速プロセッサが必要です 20、(2) 遺伝的アルゴリズム 21。

ファジー制御は堅牢であり、非線形制御戦略に適しており、正確なモデルの知識を必要としません。 これは、ヒステリシス コントローラーとスイッチング選択テーブルの代わりにファジー ロジック ブロックを使用して、磁束とトルクのリップルを低減することにあります。 FLC に基づく DTC がより優れたパフォーマンスを提供することを示すことは価値があります 22 が、エンジンの効率を最大化するには十分ではないため、制御ループには最適化手法が必要です。

これまでの研究のほとんどでは、著者らは基準磁束として一定の磁束を選択しています 23、24、25、26 が、この基準の選択は最適な動作を表すものではありません。

高性能で効率的なモータードライブには、高速かつ正確な速度応答が必要です。 一方で、動作によっては制御が最適でない場合があり、そのため駆動システムの効率を最適化することができません。 システムの動作中に可変磁束基準を使用すると、より優れたパフォーマンスを達成できます。

多くの著者が、in27 などのさまざまな負荷条件でエンジンの効率を向上させるための損失を最小限に抑えるサーチ コントローラー (SC) を提案しました。 この手法は、d 軸電流の基準または固定子磁束基準を反復することによって入力電力を測定し、最小化することにあります。 ただし、このアプローチではエアギャップ磁束に存在する振動によってトルクリップルが発生し、この方法の実装には時間がかかり、計算リソースが大量に消費されます。 粒子群の最適化も効率を向上させるために使用されます 28 が、この技術は極小値に閉じ込められる可能性があり、制御パラメータの不適切な選択につながる可能性があります 29。

本稿では、モータ損失を低減して最適な磁束を選択するためのFDTCに関する手法を提案する。 この組み合わせにより、各動作点で最適な流束レベルを使用して機能することが保証され、提案された PV 送水システムの効率が向上します。 したがって、PV の揚水用途には非常に便利であると思われます。

さらに、提案手法の実験検証として、STM32F4 ボードを使用したプロセッサのループテストを実行します。 このコアの主な利点は、実装が簡単であること、低コストであること、および複雑なプログラムを開発する必要がないことです30。 さらに、FT232RL USB-UART コンバータ ボードは、コンピュータ上に仮想シリアル ポート (COM ポート) を確立するために、外部通信インターフェイスを確保するために STM32F4 と関連付けられています。 この方法により、高いボーレートでのデータ送信が可能になります。

提案された技術を使用した PVWPS の性能を、さまざまな動作条件下で損失を最小化しない PV システムと比較します。 得られた結果は、固定子電流と銅損の最小化、磁束と揚水の最適化の点で、提案されたPV揚水システムの方が優れていることを示しています。

この文書の残りの部分は次のように構成されています。提案されたシステムのモデリングは「太陽光発電システムのモデリング」セクションで説明されています。 「研究対象システムの制御戦略」セクションでは、FDTC、提案された制御戦略、および MPPT 手法について詳しく説明します。 研究結果については「シミュレーション結果」セクションで説明します。 「STM32F4 ディスカバリ ボードを使用した PIL テスト」セクションでは、ループ テストにおけるプロセッサが示されています。 この文書の結論は「結論」セクションに示されています。

図 1 に提案する独立型 PV 揚水システムのシステム構成を示す。 このシステムは、IM ベースの遠心ポンプ、PV アレイ、2 つの電力コンバータ [昇圧コンバータおよび電圧源インバータ (VSI)] で構成されています。 このセクションでは、研究された PV 揚水システムのモデル化が示されます。

提案するシステムの説明。

この作品では単ダイオードモデルの太陽電池を採用しています。 太陽電池の特性は次のように表されます31,32,33。

適応を実行するには、ブースト コンバータが使用されます。 DC-DC コンバータの入力電圧と出力電圧の関係は次の式で与えられます 34:

DC-AC コンバータの動作を特徴付ける方程式は、次のように表されます 35,41。

IM の数学的モデルは、次の方程式 5、40 によって参照フレーム (α、β) で記述できます。

そして発生する電磁トルク:

ここで \(l_{s }\),\(l_{r}\) : ステータとロータのインダクタンス、M: 相互インダクタンス、\(R_{s }\),\(I_{s }\): ステータ抵抗、固定子電流、\(R_{r}\)、\(I_{r }\): 回転子抵抗と回転子電流、\(\phi_{s}\) 、\(V_{s}\) : 固定子磁束と固定子電圧、\(\phi_{r}\)、\(V_{r}\) : 回転子磁束と回転子電圧。

IM 速度の 2 乗に比例する遠心ポンプの負荷トルクは、次の式で決定できます。

提案された水ポンプ システムの制御は 3 つの異なるサブセクションに分かれています。 最初のセクションでは MPPT 手法について説明します。 2 番目の部分では、IM を駆動するためのファジー ロジック コントローラーに基づく直接トルク制御について説明します。 さらに、3 番目の部分では、基準磁束の決定を可能にする FLC に基づく DTC に関連する技術について説明します。

この研究では、最大電力点の追跡に可変ステップ サイズ P&O 技術が採用されています。 高速トラッキングと低振動が特徴です (図 2)37,38,39。

可変ステップ サイズ P&O 法のフローチャート。

DTC の主なアイデアは、機械の磁束とトルクを直接制御することですが、電磁トルクと固定子の磁束調整にヒステリシス レギュレーターを使用すると、大きなトルクと磁束リップルが発生します。 したがって、DTC 法を強化するためにファジィ技術が導入されます (図 7)。FLC は適切なインバータ ベクトル状態を開発できます。

固定子磁束成分は次のように表すことができます。

推定電磁トルクは次のように記述できます。

さらに、固定子の磁束角度と振幅は次の式で与えられます。

FLC は通常、次の 4 つの主要なステップで構成されます。

このステップ中に、入力はメンバーシップ関数 (MF) と言語用語を通じてファジー変数に変換されます。

図 3 に示すように、最初の入力 (εφ) の 3 つのメンバーシップ関数は、負 (N)、正 (P)、およびゼロ (Z) です。

εφ のファジー メンバーシップ関数。

2 番目の入力 (\(\varepsilon\)Tem) の 5 つのメンバーシップ関数は、図 4 に示すように、負の大 (NL)、負の小 (NS)、ゼロ (Z)、正の小 (PS)、および正の大 (PL) です。

\(\varepsilon\)Tem のファジー メンバーシップ関数。

固定子磁束軌道は、図5に示すように、ファジーセットが二等辺三角形のメンバーシップ関数で表される12のセクターで構成されます。

θs のファジー メンバーシップ関数。

表 1 は、入力のメンバーシップ関数を使用して決定され、適切なスイッチング状態を選択する 180 のファジー ルールをグループ化しています。

推論方法はマムダニの手法を使用して実行されます。 i 番目のルール (\(\alpha_{i}\)) の重み係数は次の式で与えられます。

ここで \(\mu Ai \left( {e\varphi } \right)\),\(\mu Bi\left( {eT} \right) ,\) \(\mu Ci\left( \theta \right) \) : 磁束、トルク、固定子磁束角度の誤差メンバーシップ値。

図 6 は、式 (1) で示される max メソッドを使用してファジー値から取得された鮮明な値を示しています。 (20)。

出力のメンバーシップ関数。

モータの効率を向上させることで流量を増加させ、一日の揚水量を増加させることができます（図7）。 次の手法の目的は、損失の最小化に基づく戦略を直接トルク制御法と関連付けることです。

PV 揚水システムの制御方式。

磁束の値がモーターの効率にとって重要であることはよく知られています。 磁束の値が高いと、磁気飽和回路だけでなく鉄損も増加します。 逆に、磁束レベルが低いとジュール損失が大きくなります。

したがって、IM での損失の低減は磁束レベルの選択に直接関係します。

提案されたアプローチは、固定子巻線を流れる電流に関連する機械のジュール損失のモデル化に基づいています。 これは、ローター磁束の値を最適に調整し、モーター損失を最小限に抑えて効率を向上させることにあります。 ジュール損失は次のように表すことができます (コア損失は無視されます)。

総ジュール損失は次の式で求められます。

電流が減少すると、ジュール損失が減少します。

電磁トルク \(C_{em}\) とローター磁束 \(\phi_{r}\) は、d–q 座標系で次のように計算されます。

方程式から。 (25–26–27)、ジュール損失は次のとおりです。

電磁トルク \(C_{em}\) とローター磁束 \(\phi_{r}\) は、リファレンス (d,q) で次のように計算されます。

方程式を解くことにより、 (30) から、最適な回転子磁束と最小限の損失の両方を保証する最適な固定子電流を見つけることができます。

したがって、最適な固定子電流は次のように表されます。

どこ

提案された手法の堅牢性とパフォーマンスを評価するために、MATLAB/Simulink ソフトウェアを使用してさまざまなシミュレーションが実行されます。 研究対象のシステムは、直列に接続された 230 W の 8 枚の CSUN 235-60P パネルで構成されています (表 2)。 遠心ポンプは、表 3 に示すパラメータによって特徴付けられる IM によって駆動されます。PV ポンプ システムのコンポーネントを表 4 に示します。

このセクションでは、一定の流束基準を持つ FDTC を使用する PV 送水システムを、同じ動作条件における最適流束 (FDTCO) に基づく提案されたシステムと比較します。 両方の PV システムの性能は、次のケースを考慮してテストされます。

このセクションでは、日射量 1000 W/m2 に応じた提案ポンプ システムの起動状態を示します。 図 8e は電気速度の応答を示しています。 提案された手法は、FDTC と比較して優れた立ち上がり時間を提供し、FDTC では定常状態に 1.93 秒で到達するのに対し、定常状態に到達するのは 1.04 秒です。 図 8f は、両方の制御戦略でポンプで送られる水を示しています。 FDTCO によって揚水量が増加することがわかり、これは IM によって変換されるエネルギーの向上を説明します。 図 8g と図 8h は、吸収された固定子電流を示しています。 FDTC を使用した場合、始動電流は 20 A ですが、提案された制御戦略では始動電流が 10 A となり、ジュール損失の低減につながります。 図 8i と 8j は、展開された固定子磁束を示しています。 FDTC に基づく PVPWS は 1.2 Wb の一定の基準磁束の下で動作しますが、提案された方法では基準磁束は 1A であり、これにより PV システムの効率が向上します。

(a) 日射量 (b) 抽出電力 (c) デューティ サイクル (d) DC リンク電圧 (e) ローター速度 (f) 揚水 (g) FDTC の固定子相電流 (h) FDTCO の固定子相電流 (i) FLC を使用した磁束応答 (j) FDTCO を使用した磁束応答 (k) FDTC を使用した固定子磁束軌跡 (l) FDTCO を使用した固定子磁束軌跡。

日射量は、3 秒で 1000 から 700 W/m2 まで変化し、6 秒で 500 W/m2 まで変化します (図 8a)。 図 8b は、1000 W/m2、700 W/m2、および 500 W/m2 に対応する PV 電力を示しています。 図 8c と 8d は、それぞれデューティ サイクルと DC リンク電圧を示しています。 図8eはIMの電気速度を示しており、提案された技術はFDTCに基づくPVシステムと比較して速度と応答時​​間が優れていることがわかります。 図 8f は、さまざまなレベルの放射照度に対して FDTC と FDTCO を使用して得られた汲み上げ水の量を示しています。 FDTCOを使用すると、FDTCよりも多くの揚水量を得ることができます。 図 8g と 8h は、FDTC 法と提案された制御戦略を使用してシミュレートされた電流応答を示しています。 提案された制御手法を使用すると、電流振幅が最小限に抑えられ、銅損が減少し、システム効率が向上します。 したがって、高い開始電流は機械の性能の低下を引き起こす可能性があります。 図8jは、損失を最小限に抑える最適な磁束を選択するために開発された磁束応答の変化を示しており、提案された手法はその性能を示しています。 図８ｉとは対照的に、磁束は一定であり、最適な動作を示していない。 図 8k と 8l は、固定子磁束軌道の変化を示しています。 図 8l は、最適な磁束の展開を示し、提案された制御戦略の主なアイデアを説明しています。

日射量の急激な変化が適用され、最初の放射照度は 1000 W/m2 で、1.5 秒後に 500 W/m2 に急激に減少します (図 9a)。 図 9b は、1000 W/m2 および 500 W/m2 に対応する PV パネルから抽出された PV 電力を示しています。 図 9c と 9d は、それぞれデューティ サイクルと DC リンク電圧を示しています。 図９ｅから、提案された方法はより良い応答時間を提供する。 図 9f は、両方の制御戦略で得られた揚水量を示しています。 FDTCO を使用すると、揚水量は FDTC を使用する場合よりも多くなります。放射照度が 1000 W/m2 の場合、揚水量は 0.01 m3/s ですが、FDTC の場合、揚水量は 0.009 m3/s です。 さらに、放射照度が 500 W/m2 の場合、FDTCO の揚水量は 0.0079 m3/s ですが、FDTC の揚水量は 0.0077 m3/s です。 図9gと9h。 FDTC 法と提案された制御戦略を使用してシミュレートされた電流応答を示します。 提案された制御戦略は、突然の放射照度変化の下で電流振幅の減少を示しており、これが銅損の減少につながることがわかります。 図 9j は、損失を最小限に抑える最適な磁束を選択するために開発された磁束応答の変化を示しています。したがって、提案された手法はその性能を示しています。放射照度が 500 W/m2 の場合、0.83Wb。 図 9i とは対照的に、磁束は 1.2 Wb で一定であり、最適な機能を表していません。 図 9k と 9l は、固定子磁束軌道の変化を示しています。 図 9l は、最適な流束の開発を示し、提案された制御戦略の主なアイデアと提案された水ポンプ システムの改善を説明します。

(a) 日射量 (b) 抽出電力 (c) デューティ サイクル (d) DC リンク電圧 (e) ローター速度 (f) 水流量 (g) FDTC の固定子相電流 (h) FDTCO の固定子相電流 (i) FLC を使用した磁束応答 (j) FDTCO を使用した磁束応答 (k) FDTC を使用した固定子磁束軌跡 (l) FDTCO を使用した固定子磁束軌跡。

磁束値、電流振幅、揚水量に関する両技術の比較分析を表 5 に示します。これは、提案技術に基づく PVWPS が揚水流量の増加に応じて高い性能を発揮し、振幅電流と損失を最小限に抑えていることを示しています。最適な磁束の選択。

提案された制御戦略を検証およびテストするために、STM32F4 ボードに基づく PIL テストが実行されます。 これは、組み込みボードにロードされて実行されるコードを生成することで構成されます。 このボードには、1M バイトのフラッシュ メモリ、168 MHz のクロック周波数、浮動小数点ユニット、DSP 命令、192 K バイトの SRAM を備えた 32 ビット マイクロコントローラが含まれています。 このテストでは、STM32F4 ディスカバリー ハードウェア ボードに基づいて生成されたコードを組み込んだ開発された PIL ブロックが制御システム内に作成され、Simulink ソフトウェアに導入されます。 STM32F4 ボードを使用して PIL テストを構成できる手順を図 10 に示します。

STM32F407 MCU を使用して PIL テストをパラメータ化する手順。

STM32F4 を使用した協調シミュレーション PIL テストは、提案された手法を検証するための低コストの手法として利用できます。 この論文では、最適な基準磁束を提供する最適化ブロックが STMicroelectronics Discovery ボード (STM32F4) で実行されます。

後者と Simulink は同様の周期で実行され、協調シミュレーション プロセスで PVWPS の提案手法を使用して情報を交換します。 図 12 は、STM32F4 における最適化手法サブシステムの実装を示しています。

この協調シミュレーションでは、提案された最適基準流束の手法のみが表示されています。これは、PV 送水システムの制御動作を示すこの研究の主な制御変数であるためです。

図 11a、b は、日射量の変動および突然の変化の下で提案された方法の PIL テストの結果を示しています。 数値シミュレーション結果は、PIL 協調シミュレーション テストを通じて得られたものと同様の動作を示し、提案された制御戦略が強力であることを示しています (図 12)。 したがって、協調シミュレーション PIL プロセスは、さまざまな制御戦略のハードウェア実装を検証するための実験セットアップとして利用できます。

磁束応答の PIL テスト結果。

STM32F4 ボードを使用した最適な基準磁束ブロックの PIL テスト。

ここでは、PVPWS アプリケーション向けの改良された DTC 戦略を紹介します。 提案された技術は、最適な磁束値でモーターを動作させることを目的とした FLC に基づいています。 シミュレーションは、提案された制御戦略の性能を評価するために Matlab/Simulink で実行され、さまざまな動作条件下で一定の磁束基準を使用した FDTC と比較されました。 STM32F4 ボードに基づく協調シミュレーション PIL 検証が実行されました。 数値シミュレーションの結果は、PIL 協調シミュレーション テストで得られたものと同様の動作を示しており、制御戦略を評価するための優れた実装、実験セットアップ、および低コストの手法として使用できます。

得られた結果によると、主な改善点は次のとおりです。

ステーター電流が減少し、その結果モーター損失が最小限に抑えられます。

ローター磁束の最適化

さまざまな運転条件下で揚水量が増加します

提案された PV 揚水システムの効率が向上しました。

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研究支援プロジェクト番号 (RSP-2022/167)、キング・サウド大学、リヤド、サウジアラビア。

このプロジェクトは、サウジアラビア、リヤドのキング・サウード大学から資金提供を受けています。

プラズマおよびエネルギー変換研究所、ENSEIHT、トゥールーズ大学、トゥールーズ、フランス

ムスタファ・エルルーハ

LEMTA、ロレーヌ大学、ヴァンドゥーヴル レ ナンシー、フランス

クエンティン・コム

ENSA、SMBA大学、フェズ、モロッコ

サード・モタヒル

キング・サウード大学理学部統計運用研究部、リヤド、11451、サウジアラビア

SS アスカル

マンスーラ大学理学部数学学科、マンスーラ、35516、エジプト

モハメド・アブホーワシュ

ミシガン州立大学工学部計算数学科学工学部 (CMSE)、イースト ランシング、ミシガン州、48824、米国

モハメド・アブホーワシュ

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MEは新しい制御戦略を提案し、それを実行しました。 ME、QC、SM が主な原稿テキストを書きました。 MEとCQが図を作成しました。 SM、SSA、MAが作品を監修した。 著者全員が最終原稿を確認し、承認しました。

ムスタファ・エローハへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Errouha、M.、Combe、Q.、Motahhir、S. 他。 IM駆動の太陽光発電給水ポンプシステムの改良された制御のループ実装の設計とプロセッサ。 Sci Rep 12、4688 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-08252-7

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受信日: 2021 年 9 月 27 日

受理日: 2022 年 3 月 4 日

公開日: 2022 年 3 月 18 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08252-7

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灌漑科学 (2023)

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