دراسة مقارنة بين متحكمي الضبابي والعصبوني لضبط زوايا ميل شفرات التوربين الريحي

الملخص

تواجه التوربينات الريحية تحديات كبيرة بسبب التغيرات السريعة وغير المتوقعة في سرعة الرياح، مما يؤثر سلباً على استقرار الشبكة الكهربائية وكفاءة التوربينات. يهدف هذا البحث إلى تصميم وتقييم أنظمة تحكم ذكية بزوايا ميل شفرات التوربين الريحي ذات السرعة الثابتة، المعتمدة على المولد التحريضي ذي القفص السنجابي، وذلك لتحسين الاستقرار الديناميكي للشبكة الكهربائية.

تم تصميم نوعين من أنظمة التحكم باستخدام برنامج MATLAB/Simulink، تعتمد الأنظمة على الفرق بين الاستطاعة المقاسة والاستطاعة المرجعية كإشارة دخل لوحدة التحكم، في حين  يتمثل الخرج في قيمة زاوية ميل الشفرات.

 المتحكم الأول هو المتحكم الضبابي Fuzzy Logic Controller (FLC) الذي يتميز بقدرته على التعامل مع البيانات غير الدقيقة أو الغامضة كمتغيرات سرعة الرياح، حيث تم تصميمه باستخدام دخلين هما: الخطأ ومعدل تغير الخطأ.

المتحكم الثاني يعتمد على الشبكة العصبونية Neural Network (NN) التي تتميز بقدرتها على التعلم الذاتي وذلك باستخدام الأداة nnstart لتوليد وتدريب الشبكات العصبونية على نتائج المتحكم الضبابي.

أظهرت نتائج المحاكاة التي أجريت عند حدوث اضطراب ريحي مفاجئ، تفوق الشبكة العصبونية في تحسين الاستقرار الديناميكي للنظام، حيث انخفضت قيمة مؤشر الأداء  من  9.6(p.u) مع المتحكم الضبابي إلى 8(p.u) مع المتحكم العصبوني، وهذا يشير إلى أنَّ تقلبات طاقة الخرج تم تخفيضها بشكل أكبر لتحقق أفضل استقرار ديناميكي أي  تعزيز قدرة النظام الكهربائي للعودة إلى الحالة المستقرة بعد تعرضه لاضطراب ريحي.