A Nonlinear Control Strategy for Grid-connected and Stand-alone Wind Energy Conversion System

Abstract

Contrary to conventional electric power generators, such as diesel generators and hydroelectric power generators, existing wind energy conversion systems (WECS) are designed to operate in either grid-connected or stand-alone mode only. Dif- ferent controllers are therefore designed for each mode of operation. The trend is that WECS should be able to work in both modes. Very few studies have been done to address this issue. The available control methods use conventional linear PID-based control method. These methods are not always effective for high order multivariable nonlinear systems such as WECS. This thesis presents the devel- opment of a robust nonlinear controller for a hybrid wind energy battery-storage system that can operate in both grid-connected and stand-alone modes using a single unified controller. A new approach is proposed to improve the efficiency and increase the reliability of the hybrid wind turbine system. The proposed con- trol strategy includes power estimation module obtained based on the Th´evenin equivalent model of the grid side subsystem. While ensuring a seamless transition between the two modes, the controller efficiently manages the power distribution between the load, the battery and the grid. Next, an adaptive control algorithm is proposed to overcame parameter change which could occur due to extreme weather conditions such Canadian winter conditions. This algorithm is based on Lyapunov stability theory, which guarantee that the parameters are bounded and the state variables converge asymptotically to steady-state values. Mathematical analysis and results are presented to validate the performance of the proposed techniques. This was successfully applied for both wind-based three-phase power generation systems and single-phase residential applications.

Contrairement aux générateurs d'énergie électrique conventionels, tels que les générateurs diesel et les générateurs hydro-électriques, les systèmes de conversion d'énergie éolienne existants (SCEE) sont conçus uniquement pour fonctionner en mode connecté au réseau ou en mode autonome. Différents contrôleurs sont donc conçus pour chaque mode de fonctionnement. La tendance est que les SCEE devraient être capable de fonctionner dans les deux modes. Très peu d'études ont été réalisées pour résoudre ce problème. Les m'ethodes de contrôle disponibles utilisent les méthodes de contrôle classique basée sur le proportionnel-intégral-dérivé (PID) linéaire. Ces méthodes ne sont pas toujours efficaces pour les systèmes non linéaires multivariées d'ordre élevé tels que les SCEE. Cette thèse présente le développement d'un contrôleur non linéaire robuste pour un systéme hybride d'énergie éolienne avec batterie de stockage pouvant fonctionner à la fois en mode connecté au réseau qu'en mode autonome en utilisant un seul contrôleur unifié. Une nouvelle approche est proposée pour améliorer l’efficacité et la fiabilité du systéme éolienne hybride. La stratégie de contrôle proposée comprend un module d'estimation de la puissance obtenu sur la base du modéle équivalent Thévenin du sous-syst`eme côté réseau. Tout en assurant une transition souple entre les deux modes, le contrôleur gère efficacement la répartition de la puissance entre la charge, la batterie et le réseau. Ensuite, un algorithme de contrôle adaptatif est proposé pour surmonter le problème de changement des paramètres qui pourrait survenir en raison de conditions météorologiques extrêmes telles que les conditions hivernales canadiennes. Cet algorithme est basé sur la théorie de la stabilité de Lyapunov, qui garantit que les paramètres sont bornés et que les variables d'état convergent de manière asymptotique vers des valeurs à l'état d'équilibre. L'analyse mathématique et les résultats sont présentés afin de valider les performances des techniques proposées. Ceci a été appliqué avec succès à la fois pour les systèmes triphasés de production d'énergie éolien et les applications résidentielles monophasées.