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Model Predictive Control for DFIG to Improve the LVRT Capability under Severe Asymmetrical Grid Faults
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85166267126
DOI 10.1109/PRECEDE57319.2023.10174594
Año 2023
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Low-voltage ride-through (LVRT) capability of the doubly fed induction generator (DFIG) is seen as insufficient under severe grid faults due to it being prone to suffering from overcurrent. Especially in the asymmetrical grid faults, large oscillations of electromagnetic torque and output power of DFIG will also be caused. To suppress electromagnetic torque oscillation and improve DFIG system LVRT capability, the rotor current reference value should be set to follow the stator flux under severe asymmetrical grid faults. However, the stator flux contains AC components in the synchronous reference frame under asymmetrical grid faults. The classical proportional-integral controller cannot accurately track AC references. To solve this problem, a model predictive control (MPC) method for the DFIG rotor-side converter in the stationary reference frame was proposed in this paper. With this proposal, the tracking accuracy of the rotor current reference value has been considerably improved under asymmetrical grid faults. Thus, the electronic torque oscillation has been reduced to a large extent, and the DFIG system LVRT capability was improved. Finally, simulations verified the effectiveness of the proposed method.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Gu, Jiateng - Shandong University - China
2 Zhang, Zhenbin Hombre Shandong University - China
3 Li, Zhen - Shandong University - China
4 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad San Sebastián - Chile

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Financiamiento



Fuente
National Key Research and Development Program of China
Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo

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Agradecimientos



Agradecimiento
The corresponding author of this work is Dr. Zhenbin Zhang (e-mail: zbz@sdu.edu.cn). This work is financially supported in part by National Key R&D Program of China (2022YFB4201700). J. Rodriguez acknowledges the support of ANID through projects FB0008, 1210208, and 1221293.

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