Yuhendri, Muldi (2017) Sistem Kendali Daya Maksimum Pembangkit Listrik Tenaga Angin Menggunakan Very Sparse Matrix Converter Berbasis Kecerdasan Buatan. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2210301013-Disertation.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Pembangkit listrik tenaga angin kurang berkembang di Indonesia, karena kondisi kecepatan angin yang rendah serta kurang ekonomis dibandingkan sumber energi lain. Untuk meningkatkan peran pembangkit listrik tenaga angin di Indonesia perlu dilakukan pengembangan untuk meningkatkan performansi pembangkit. Dalam disertasi ini diusulkan sebuah metode untuk meningkatkan performansi pembangkit listrik tenaga angin yang menggunakan generator tipe Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG).
Peningkatan performansi pembangkit listrik tenaga angin dirancang untuk meningkatkan kualitas daya dan efisiensi pembangkit. Peningkatan kualitas daya dilakukan dengan memilih konverter daya jenis Very Sparse Matrix Converter (VSMC). Konverter ini dipilih karena memiliki keuntungan antara lain tidak menggunakan dc link, dapat menghasilkan gelombang tegangan sinusoidal pada sisi grid dan lebih ekonomis karena jumlah switch aktifnya lebih sedikit dibandingkan matrix konverter lain. Peningkatan efisiensi dirancang dengan mengembangkan sistem kendali daya maksimum atau disebut juga Maximum Power Point Tracking (MPPT), yang terdiri dari kontroller kecepatan dan algoritma MPPT.
Penelitian ini memberikan dua kontribusi, yaitu desain kontroller kecepatan PMSG menggunakan Adaptive Type-2 Fuzzy Sliding Mode Control (AFSMOC) dan desain algoritma MPPT menggunakan metode multiclass Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). Metode AFSMOC dirancang untuk meningkatkan ketahanan Sliding Mode Control (SMC) dalam mengendalikan kecepatan PMSG dengan membuat penguat adaptif pada sliding surface menggunakan Type-2 Fuzzy System (T2FS).
Algoritma MPPT dengan metode LS-SVM dirancang untuk mencari kecepatan referensi pada titik daya maksimum berdasarkan perubahan daya output generator. Kinerja algoritma MPPT ditentukan oleh ukuran step. Algoritma LS-SVM didesain untuk mendapatkan ukuran step yang bervariasi, sehingga dapat mempercepat respon mencapai titik maksimum serta dapat meminimalisir riak kecepatan pada titik maksimum. Algoritma LS-SVM dipilih menggunakan metode RBF kernel dengan encode One vs One dan decode hamming distance. Metode ini dipilih karena lebih akurat dengan overall accuracy 97.19%.
Model pembangkit listrik tenaga angin yang diusulkan menggunakan PMSG 2.5 kW yang terhubung dengan grid 380/220 Volt 50 Hz. Generator digerakan oleh turbin angin horizontal tanpa gearbox dengan jari-jari 2 m dengan koefisien daya maksimum 0.53125 dan Tip Speed Ratio (TSR) optimum 8.09. Model disimulasikan dengan kecepatan angin yang bervariasi melalui simulink dan interface National Intrument Data Acquisition (NIDAQ) USB 6211.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa model yang diusulkan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode lain. Penggunaan LS-SVM untuk algoritma MPPT telah mampu mereduksi error maksimum koefisien daya dari 1.46% pada algoritma PO menjadi 0.047%. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan LS-SVM telah dapat meningkatkan daya output generator. Penggunaan AFSMOC juga telah mampu meningkatkan ketahanan kontroller kecepatan menghadapi gangguan eksternal. Error maksimum kecepatan dapat direduksi dari 1.27% pada SMC menjadi 0.14% pada kondisi transien. Penggunaan VSMC juga telah dapat meningkatkan kualitas daya pembangkit dengan arus dan tegangan sinusoidal pada grid.
=====================================================================================
Wind power generation system is underdeveloped in Indonesia, due to low wind speed conditions and and less economical than other energy sources. To enhance the role of wind power generation system in Indonesia, the development is necessary to improve its performance. This dissertation proposes a method to increase the performance of grid connected-wind power generation system that use Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG).
Improved performance of wind power generation system is designed to improve the power quality and efficiency. The improvement of power quality is done by choosing Very Sparse Matrix Converter (VSMC) as power converter. This converter is chosen due many advantages such as not using dc-link storage, can produce sinusoidal voltage at grid side and more economical because the number of switches less than other matrix converters. The improvement of efficiency is designed by develop the maximum power control or also known as Maximum Power Point Tracking (MPPT), consisting of the speed control and the MPPT algorithm.
This research study provides two contributions, namely design of the PMSG speed control using Adaptive Type-2 Fuzzy Sliding Mode Control (AFSMOC) method and the design of the MPPT algorithm using multiclass Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) method. The AFSMOC is designed to improve the robustness of Sliding Mode Control (SMC) by creating the adaptive gain in sliding using Type-2 Fuzzy System (T2FS).
MPPT algorithm based on LS-SVM method is designed to tracking the reference speed at maximum power point based on the output power of generator. The performance of MPPT algorithm is determined by the step size. LS-SVM algorithm is designed to obtain the variable step size, so it can accelerate the response reaches a maximum point and minimize the speed ripple at maximum point. LS-SVM algorithm is chosen using RBF kernel with One vs One encode and hamming distance decode. This method was chosen because it is more accurate with overall accuracy 97.19%.
The proposed model using PMSG 2.5 kW are connected to grid 380/220 Volt 50 Hz. The PMSG driven by horizontal wind turbine with blade radius 2 m, maximum power coefficient 0.53125 and optimum Tip Speed Ratio (TSR) 8.09. The model was simulated with varying wind speeds through simulink and National Intrument Data Acquisition (NIDAQ) USB 6211.
The simulation results show that the proposed model gives better results than other methods. The use of LS-SVM for MPPT algorithm has been able to reduce the maximum error of power coefficient from 1.46% in PO algorithm become 0.047%. This result indicate that the use of LS-SVM has been able to increase the generator output power. The use of AFSMOC also been able to increase the robustness of the speed controller against external disturbances. In transient conditions, the maximum error of speed can be reduce from 1.27% in SMC method becomes 0.14% in AFSMOC method. The use of VSMC has also been able to improve the power quality of system with sinusoidal grid voltage and grid current.
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pembangkit listrik tenaga angin; MPPT; VSMC; LSSVM; AFSMOC; Wind power generation system |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7872 Electric current converters, Electric inverters. T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL521.3 Automatic Control |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20001-(S3) PhD Thesis |
| Depositing User: | MULDI YUHENDRI |
| Date Deposited: | 07 Apr 2017 06:11 |
| Last Modified: | 06 Mar 2019 08:23 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/3202 |
Actions (login required)
 |
View Item |