پایدارسازی ولتاژ شین ریزشبکه جریان مستقیم با کنترل نحوه شارژ و دشارژ ذخیره‌سازهای موجود در ریزشبکه به روش ANFIS

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی برق، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران.

10.22059/ses.2025.390599.1123

چکیده

در این مقاله پایدارسازی ریز شبکه DC مورد بررسی قرار گرفته است. ریز شبکه مورد بررسی به صورت جزیره‌ایی عمل می‌کند و منبع تولید پراکنده مورد استفاده در آن از نوع خورشیدی است. ریزشبکه مورد بررسی از چهار بخش عمده تشکیل شده که عبارتند از: منبع تصادفی، بار تصادفی، بار تعادلی و پایدارساز. مهمترین قسمت این مدار شاخه پایدارساز است، که از شاخه باتری، شاخه ابرخازن و شاخه تخلیه ولتاژ مازاد تشکیل می‌شود. روشهای مختلفی برای کنترل و پایدارسازی ولتاژ ریز شبکه از جمله استفاده از کنترل کننده PI و کنترل فازی وجود دارد. در این مقاله به منظور کاهش ریپل ولتاژ و پایدارسازی ریزشبکه، بهینه‌سازی توابع عضویت کنترل کننده فازی با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر آموزش و یادگیری (TLBO) انجام شده است. خروجی‌های بهینه شده کنترل‌کننده فازی با الگوریتم TLBO موجب بهینه‌سازی در نرخ کلیدزنی سه شاخه پایدارساز می‌شوند و در نهایت منجر به کاهش ریپل ولتاژ، کاهش شارژ و دشارژ باتری و افزایش عمر باتری‌ها در ریزشبکه خواهند شد. در این مقاله مدل ریز شبکه مورد بررسی در نرم افزار Matlab/Simulink شبیه‌سازی شده و سه روش کنترلی PI، فازی و فازی بهینه شده توسط الگوریتم مبتنی بر آموزش و یادگیری مورد بررسی و مقایسه قرار گرفته‌اند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Bus Voltage Stabilization of DC Microgrid by Controlling the Charging and Discharging of Energy Storage Devices Using ANFIS

نویسندگان [English]

  • Ali Nahavandi
  • Hossein Ahmadi Vahed
Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Malayer University, Malayer, Iran.
چکیده [English]

In this paper, stabilization of a DC microgrid is investigated. The examined microgrid operates in an islanded mode, with a solar-based distributed generation source. The microgrid consists of four main components: a stochastic source, a stochastic load, a balancing load, and a stabilizer. The most crucial part of this circuit is the stabilizer branch, which includes a battery branch, a supercapacitor branch, and a voltage excess discharge branch. Various methods exist for controlling and stabilizing the voltage of microgrid, including the use of PI controllers and fuzzy control. In this paper, to reduce voltage ripple and stabilize the microgrid, the optimization of the membership functions of the fuzzy controller is performed using the Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm. The optimized outputs of the fuzzy controller with the TLBO algorithm lead to improvement in the switching rates of the three stabilizer branches, ultimately resulting in reduced voltage ripple, decreased battery charge and discharge cycles, and increased battery lifespan that is used in microgrid. The model of the examined microgrid is simulated in Matlab/Simulink, and three control methods—PI, fuzzy, and fuzzy optimized by TLBO algorithm—are investigated and compared.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Microgrid
  • Distributed Generation Source
  • Fuzzy Controller
  • Teaching Learning Based Optimization (TLBO) Algorithm