Վերջին տարիներին ֆոտոգալվանային ջրի պոմպային համակարգերի (PVWPS) արդյունավետության բարելավումները մեծ հետաքրքրություն են առաջացրել հետազոտողների շրջանում, քանի որ դրանց աշխատանքը հիմնված է մաքուր էլեկտրական էներգիայի արտադրության վրա: հավելվածներ, որոնք ներառում են ինդուկցիոն շարժիչների (IM) նկատմամբ կիրառվող կորուստների նվազագույնի հասցնելու տեխնիկան: Առաջարկվող հսկողությունը ընտրում է հոսքի օպտիմալ մեծությունը՝ նվազագույնի հասցնելով IM կորուստները: Բացի այդ, ներդրվել է նաև փոփոխական աստիճանի խանգարումների դիտարկման մեթոդը: Առաջարկվող հսկողության համապատասխանությունը ճանաչվում է. նվազեցնելով լվացարանի հոսանքը;Հետևաբար, շարժիչի կորուստները նվազագույնի են հասցվում և արդյունավետությունը բարելավվում է: Առաջարկվող հսկողության ռազմավարությունը համեմատվում է առանց կորուստների նվազեցման մեթոդների հետ: Համեմատության արդյունքները ցույց են տալիս առաջարկվող մեթոդի արդյունավետությունը, որը հիմնված է էլեկտրական արագության, կլանված հոսանքի, հոսող կորուստների նվազագույնի վրա: ջուրը և զարգացող հոսքը: Պրոցեսորի օղակում (PIL) թեստը կատարվում է որպես առաջարկվող մեթոդի փորձարարական փորձարկում: Այն ներառում է գեներացված C կոդի ներդրումը STM32F4 հայտնաբերման տախտակի վրա: Ներկառուցվածից ստացված արդյունքները տախտակը նման է թվային մոդելավորման արդյունքներին:
Վերականգնվող էներգիա, հատկապեսարևայինֆոտոգալվանային տեխնոլոգիան կարող է ավելի մաքուր այլընտրանք լինել հանածո վառելիքին ջրի պոմպային համակարգերում1,2: Ֆոտովոլտային պոմպային համակարգերը զգալի ուշադրության են արժանացել հեռավոր շրջաններում, որտեղ էլեկտրաէներգիա չկա3,4:
PV պոմպային ծրագրերում օգտագործվում են տարբեր շարժիչներ: PVWPS-ի առաջնային փուլը հիմնված է DC շարժիչների վրա: Այս շարժիչները հեշտ է կառավարել և իրականացնել, սակայն դրանք կանոնավոր սպասարկում են պահանջում՝ անոտատորների և վրձինների առկայության պատճառով: Այս թերությունը հաղթահարելու համար՝ առանց խոզանակների Ներկայացվել են մշտական մագնիսական շարժիչներ, որոնք բնութագրվում են առանց խոզանակների, բարձր արդյունավետության և հուսալիության6: Համեմատած այլ շարժիչների, IM-ի վրա հիմնված PVWPS-ն ունի ավելի լավ կատարում, քանի որ այս շարժիչը հուսալի է, էժան, առանց սպասարկման և առաջարկում է ավելի շատ հնարավորություններ կառավարման ռազմավարությունների համար7: .Անուղղակի դաշտային կողմնորոշված հսկողության (IFOC) տեխնիկան և ուղղակի ոլորող մոմենտների կառավարման (DTC) մեթոդները սովորաբար օգտագործվում են8:
IFOC-ը մշակվել է Blaschke-ի և Hasse-ի կողմից և թույլ է տալիս փոխել IM արագությունը լայն տիրույթում9,10: Ստատորի հոսանքը բաժանված է երկու մասի, մեկը առաջացնում է մագնիսական հոսք, իսկ մյուսը առաջացնում է ոլորող մոմենտ՝ վերածելով dq կոորդինատային համակարգի: Սա թույլ է տալիս Հոսքի և ոլորող մոմենտների անկախ կառավարումը կայուն և դինամիկ պայմաններում: Առանցքը (d) հավասարեցված է ռոտորային հոսքի տարածության վեկտորի հետ, որը ներառում է ռոտորային հոսքի տարածության վեկտորի q առանցքի բաղադրիչը միշտ զրո է: FOC ապահովում է լավ և ավելի արագ արձագանք11: ,12, սակայն, այս մեթոդը բարդ է և ենթակա է պարամետրերի տատանումների13: Այս թերությունները հաղթահարելու համար Takashi-ն և Noguchi14-ը ներկայացրել են DTC-ն, որն ունի բարձր դինամիկ արդյունավետություն և կայուն է և ավելի քիչ զգայուն է պարամետրերի փոփոխություններին: DTC-ում էլեկտրամագնիսական ոլորող մոմենտը և ստատորի հոսքը վերահսկվում են ստատորի հոսքը և ոլորող մոմենտը հանելով համապատասխան գնահատումներից: Արդյունքը սնվում է հիստերեզի համեմատիչի մեջ՝ վերահսկելու համար համապատասխան լարման վեկտոր ստեղծելու համար:ինչպես ստատորի հոսքը, այնպես էլ ոլորող մոմենտը:
Այս կառավարման ռազմավարության հիմնական անհարմարությունը մեծ ոլորող մոմենտների և հոսքի տատանումներն են՝ ստատորի հոսքի և էլեկտրամագնիսական ոլորող մոմենտ կարգավորելու համար հիստերեզի կարգավորիչների օգտագործման պատճառով15,42: Բազմաստիճան փոխարկիչներն օգտագործվում են ծածանքը նվազագույնի հասցնելու համար, սակայն արդյունավետությունը նվազեցվում է հոսանքի անջատիչների քանակով16: Մի քանի հեղինակներ օգտագործել են տիեզերական վեկտորային մոդուլյացիան (SWM)17, սահող ռեժիմի կառավարումը (SMC)18, որոնք հզոր տեխնիկա են, բայց տառապում են անցանկալի ցնցող էֆեկտներից19: Շատ հետազոտողներ օգտագործել են արհեստական ինտելեկտի տեխնիկան կարգավորիչի աշխատանքը բարելավելու համար, այդ թվում՝ (1) նյարդային ցանցեր, կառավարման ռազմավարություն, որի իրականացման համար պահանջվում են բարձր արագությամբ պրոցեսորներ20 և (2) գենետիկական ալգորիթմներ21:
Fuzzy կառավարումը ամուր է, հարմար է ոչ գծային կառավարման ռազմավարությունների համար և չի պահանջում ճշգրիտ մոդելի իմացություն: Այն ներառում է հիստերետիկ կարգավորիչների և անջատիչների ընտրության աղյուսակների օգտագործումը անորոշ տրամաբանության բլոկների օգտագործումը` հոսքը և ոլորող մոմենտը նվազեցնելու համար: Հարկ է նշել, որ FLC-ի վրա հիմնված DTC-ներն ապահովում են ավելի լավ կատարողականություն22, բայց բավարար չեն շարժիչի արդյունավետությունը առավելագույնի հասցնելու համար, ուստի պահանջվում են կառավարման օղակի օպտիմալացման տեխնիկա:
Նախորդ հետազոտությունների մեծ մասում հեղինակներն ընտրել են մշտական հոսքը որպես հղման հոսք, սակայն հղումի այս ընտրությունը չի ներկայացնում օպտիմալ պրակտիկա:
Բարձր արդյունավետությամբ, բարձր արդյունավետությամբ շարժիչի շարժիչները պահանջում են արագ և ճշգրիտ արձագանք: Մյուս կողմից, որոշ գործողությունների դեպքում կառավարումը կարող է օպտիմալ չլինել, ուստի շարժիչի համակարգի արդյունավետությունը հնարավոր չէ օպտիմալացնել: Ավելի լավ կատարում կարելի է ձեռք բերել օգտագործելով փոփոխական հոսքի հղում համակարգի շահագործման ընթացքում:
Շատ հեղինակներ առաջարկել են որոնման կարգավորիչ (SC), որը նվազագույնի է հասցնում կորուստները տարբեր ծանրաբեռնվածության պայմաններում (օրինակ՝ in27)՝ շարժիչի արդյունավետությունը բարելավելու համար: Տեխնիկան բաղկացած է մուտքային հզորությունը չափելուց և նվազագույնի հասցնելուց d առանցքի հոսանքի կրկնվող հղման կամ ստատորի հոսքի միջոցով: հղում: Այնուամենայնիվ, այս մեթոդը ներկայացնում է ոլորող մոմենտ ալիք՝ օդի բացվածքի հոսքի մեջ առկա տատանումների պատճառով, և այս մեթոդի իրականացումը ժամանակատար է և հաշվողական ռեսուրսների ինտենսիվ: Մասնիկների երամի օպտիմալացումը նույնպես օգտագործվում է արդյունավետությունը բարելավելու համար28, սակայն այս տեխնիկան կարող է խրվել տեղական նվազագույնի մեջ, ինչը հանգեցնում է կառավարման պարամետրերի վատ ընտրության29:
Այս փաստաթղթում առաջարկվում է FDTC-ի հետ կապված տեխնիկա՝ օպտիմալ մագնիսական հոսքի ընտրության համար՝ նվազեցնելով շարժիչի կորուստները: Այս համակցությունը ապահովում է հոսքի օպտիմալ մակարդակը յուրաքանչյուր աշխատանքային կետում օգտագործելու հնարավորություն՝ դրանով իսկ բարձրացնելով առաջարկվող ֆոտոգալվանային ջրի պոմպային համակարգի արդյունավետությունը: Հետևաբար, կարծես թե շատ հարմար է ֆոտոգալվանային ջրի պոմպային ծրագրերի համար:
Ավելին, առաջարկվող մեթոդի պրոցեսորային թեստը կատարվում է STM32F4 տախտակի միջոցով որպես փորձնական վավերացում: Այս միջուկի հիմնական առավելություններն են իրականացման պարզությունը, ցածր արժեքը և բարդ ծրագրեր մշակելու անհրաժեշտությունը 30: , FT232RL USB-UART փոխակերպման տախտակը կապված է STM32F4-ի հետ, որը երաշխավորում է արտաքին կապի ինտերֆեյս՝ համակարգչի վրա վիրտուալ սերիական պորտ (COM պորտ) ստեղծելու համար: Այս մեթոդը թույլ է տալիս տվյալների փոխանցումը բարձր արագությամբ:
PVWPS-ի աշխատանքը՝ օգտագործելով առաջարկվող տեխնիկան, համեմատվում է ՖՎ համակարգերի հետ՝ առանց կորուստների նվազագույնի հասցնելու տարբեր աշխատանքային պայմաններում: Ստացված արդյունքները ցույց են տալիս, որ առաջարկվող ֆոտոգալվանային ջրի պոմպային համակարգը ավելի լավ է նվազագույնի հասցնել ստատորի հոսանքի և պղնձի կորուստները, օպտիմալացնել հոսքը և ջուրը մղել:
Աշխատանքի մնացած մասը կազմված է հետևյալ կերպ. Առաջարկվող համակարգի մոդելավորումը տրված է «Ֆոտովոլտային համակարգերի մոդելավորում» բաժնում: «Ուսումնասիրված համակարգի կառավարման ռազմավարությունը» բաժնում, FDTC-ն, առաջարկվող կառավարման ռազմավարությունը և MPPT տեխնիկան են. մանրամասն նկարագրված է: Գտածոները քննարկվում են «Սիմուլյացիայի արդյունքներ» բաժնում: «PIL-ի փորձարկում STM32F4 հայտնաբերման տախտակի հետ» բաժնում նկարագրված է պրոցեսորի ցիկլում փորձարկումը: Այս հոդվածի եզրակացությունները ներկայացված են « Եզրակացություններ» բաժինը։
Նկար 1-ը ցույց է տալիս առաջարկվող համակարգի կոնֆիգուրացիան ինքնուրույն ՖՎ ջրի պոմպային համակարգի համար: Համակարգը բաղկացած է IM-ի վրա հիմնված կենտրոնախույս պոմպից, ֆոտոգալվանային զանգվածից, էներգիայի երկու փոխարկիչից [ուժեղացման փոխարկիչ և լարման աղբյուրի ինվերտոր (VSI)]: Այս բաժնում: , ներկայացված է ուսումնասիրված ֆոտովոլտային ջրի պոմպային համակարգի մոդելավորումը։
Այս փաստաթուղթը ընդունում է մեկ դիոդային մոդելըարևայինՖոտովոլտային բջիջներ: ՖՎ բջիջների բնութագրերը նշվում են 31, 32 և 33 թվերով:
Հարմարեցումը կատարելու համար օգտագործվում է խթանող փոխարկիչ: DC-DC փոխարկիչի մուտքային և ելքային լարումների միջև կապը տրված է ստորև բերված 34-րդ հավասարմամբ.
IM-ի մաթեմատիկական մոդելը կարելի է նկարագրել հղման համակարգում (α, β) հետևյալ 5,40 հավասարումներով.
Որտեղ \(l_{s }\),\(l_{r}\): ստատորի և ռոտորի ինդուկտիվությունը, M. փոխադարձ ինդուկտիվությունը, \(R_{s }\), \(I_{s }\): ստատորի դիմադրություն և ստատորի հոսանք, \(R_{r}\), \(I_{r }\): ռոտորի դիմադրություն և ռոտորի հոսանք, \(\phi_{s}\), \(V_{s}\): ստատորի հոսք և ստատոր լարում, \(\phi_{r}\), \(V_{r}\): ռոտորի հոսքը և ռոտորի լարումը:
Կենտրոնախույս պոմպի բեռնվածության ոլորող մոմենտը, որը համաչափ է IM արագության քառակուսու վրա, կարող է որոշվել հետևյալով.
Առաջարկվող ջրի պոմպային համակարգի կառավարումը բաժանված է երեք տարբեր ենթաբաժինների: Առաջին մասը վերաբերում է MPPT տեխնոլոգիային: Երկրորդ մասը վերաբերում է IM-ի վարմանը` հիմնված մշուշոտ տրամաբանության կարգավորիչի ուղղակի ոլորող մոմենտ հսկողության վրա: Ավելին, III բաժինը նկարագրում է մի տեխնիկա, որը վերաբերում է. FLC-ի վրա հիմնված DTC, որը թույլ է տալիս որոշել հղման հոսքերը:
Այս աշխատանքում օգտագործվում է փոփոխական քայլ P&O տեխնիկան հետևելու առավելագույն հզորության կետին: Այն բնութագրվում է արագ հետևումով և ցածր տատանումներով (Նկար 2)37,38,39:
DTC-ի հիմնական գաղափարը մեքենայի հոսքն ու ոլորող մոմենտն ուղղակիորեն վերահսկելն է, սակայն էլեկտրամագնիսական ոլորող մոմենտ ստեղծելու և ստատորի հոսքի կարգավորման համար հիստերեզի կարգավորիչների օգտագործումը հանգեցնում է մեծ ոլորող մոմենտների և հոսքի ալիքների: Հետևաբար, ներդրվում է պղտորման տեխնիկան ուժեղացնելու համար: DTC մեթոդը (նկ. 7), և FLC-ն կարող է զարգացնել բավարար ինվերտորային վեկտորային վիճակներ:
Այս քայլում մուտքագրումը փոխակերպվում է անորոշ փոփոխականների՝ անդամակցության ֆունկցիաների (MF) և լեզվական տերմինների միջոցով:
Առաջին մուտքի (εφ) անդամակցության երեք գործառույթներն են բացասական (N), դրական (P) և զրո (Z), ինչպես ցույց է տրված Նկար 3-ում:
Երկրորդ մուտքի (\(\varepsilon\)Tem) անդամակցության հինգ գործառույթներն են՝ Բացասական մեծ (NL) Բացասական փոքր (NS) Զրո (Z) Դրական փոքր (PS) և Դրական մեծ (PL), ինչպես ցույց է տրված Նկար 4-ում:
Ստատորի հոսքի հետագիծը բաղկացած է 12 հատվածներից, որոնցում մշուշոտ բազմությունը ներկայացված է հավասարաչափ եռանկյուն անդամակցության ֆունկցիայով, ինչպես ցույց է տրված Նկար 5-ում:
Աղյուսակ 1-ը խմբավորում է 180 անորոշ կանոններ, որոնք օգտագործում են մուտքային անդամակցության գործառույթները՝ համապատասխան անջատիչ վիճակներ ընտրելու համար:
Եզրակացության մեթոդը կատարվում է Մամդանիի տեխնիկայի միջոցով: i-րդ կանոնի քաշի գործակիցը (\(\alpha_{i}\)) տրված է հետևյալով.
որտեղ\(\mu Ai \ձախ ({e\varphi } \աջ)\),\(\mu Bi\left( {eT} \աջ) ,\) \(\mu Ci\left( \theta \աջ) \)՝ մագնիսական հոսքի, մոմենտի և ստատորի հոսքի անկյան սխալի անդամակցության արժեքը:
Նկար 6-ը ցույց է տալիս հստակ արժեքները, որոնք ստացվել են մշուշոտ արժեքներից՝ օգտագործելով հավասարման (20) առաջարկած առավելագույն մեթոդը:
Շարժիչի արդյունավետությունը մեծացնելով, հոսքի արագությունը կարող է մեծանալ, որն իր հերթին մեծացնում է ջրի ամենօրյա պոմպը (Նկար 7): Հետևյալ տեխնիկայի նպատակն է կապել կորուստների նվազագույնի հասցնելու վրա հիմնված ռազմավարությունը ուղղակի ոլորող մոմենտ հսկողության մեթոդի հետ:
Հայտնի է, որ մագնիսական հոսքի արժեքը կարևոր է շարժիչի արդյունավետության համար: Հոսքի բարձր արժեքները հանգեցնում են երկաթի կորուստների ավելացման, ինչպես նաև շղթայի մագնիսական հագեցվածության: Ընդհակառակը, հոսքի ցածր մակարդակը հանգեցնում է Ջուլի բարձր կորուստների:
Հետևաբար, IM-ում կորուստների կրճատումն ուղղակիորեն կապված է հոսքի մակարդակի ընտրության հետ:
Առաջարկվող մեթոդը հիմնված է մեքենայում ստատորի ոլորունների միջով հոսող հոսանքի հետ կապված Ջոուլի կորուստների մոդելավորման վրա: Այն բաղկացած է ռոտորի հոսքի արժեքը օպտիմալ արժեքի կարգավորելուց, դրանով իսկ նվազագույնի հասցնելով շարժիչի կորուստները արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Ջոուլի կորուստները: կարող է արտահայտվել հետևյալ կերպ (անտեսելով հիմնական կորուստները).
Էլեկտրամագնիսական ոլորող մոմենտը\(C_{em}\) և ռոտորի հոսքը\(\phi_{r}\) հաշվարկվում են dq կոորդինատային համակարգում հետևյալ կերպ.
Էլեկտրամագնիսական ոլորող մոմենտը\(C_{em}\) և ռոտորի հոսքը\(\phi_{r}\) հաշվարկվում են հղման մեջ (d,q) հետևյալ կերպ.
լուծելով հավասարումը (30), մենք կարող ենք գտնել ստատորի օպտիմալ հոսանքը, որն ապահովում է ռոտորի օպտիմալ հոսք և նվազագույն կորուստներ.
Տարբեր սիմուլյացիաներ են իրականացվել MATLAB/Simulink ծրագրաշարի միջոցով՝ գնահատելու առաջարկվող տեխնիկայի ամրությունը և կատարումը: Հետազոտված համակարգը բաղկացած է ութ 230 Վտ հզորությամբ CSUN 235-60P վահանակներից (Աղյուսակ 2), որոնք միացված են հաջորդաբար: Կենտրոնախույս պոմպը շարժվում է IM-ով և դրա բնութագրական պարամետրերը ներկայացված են Աղյուսակ 3-ում: ՖՎ-ի պոմպային համակարգի բաղադրիչները ներկայացված են Աղյուսակ 4-ում:
Այս բաժնում ֆոտոգալվանային ջրի պոմպային համակարգը, որն օգտագործում է FDTC մշտական հոսքի հղումով, համեմատվում է առաջարկվող համակարգի հետ, որը հիմնված է օպտիմալ հոսքի (FDTCO) վրա նույն աշխատանքային պայմաններում: Երկու ֆոտոգալվանային համակարգերի աշխատանքը փորձարկվել է՝ դիտարկելով հետևյալ սցենարները.
Այս բաժինը ներկայացնում է պոմպի համակարգի գործարկման առաջարկված վիճակը՝ հիմնված 1000 Վտ/մ2 մեկուսացման արագության վրա: Նկար 8e-ը ցույց է տալիս էլեկտրական արագության արձագանքը: Համեմատած FDTC-ի հետ՝ առաջարկվող տեխնիկան ապահովում է բարձրացման ավելի լավ ժամանակ՝ հասնելով կայուն վիճակի 1.04-ում: s, իսկ FDTC-ով, հասնելով կայուն վիճակի 1,93 վրկ-ում: Նկար 8f-ում ցուցադրվում է երկու հսկողության ռազմավարությունների մղումը: Կարելի է տեսնել, որ FDTCO-ն մեծացնում է պոմպային քանակությունը, ինչը բացատրում է IM-ով փոխարկվող էներգիայի բարելավումը: Նկարներ 8g: և 8h-ը ներկայացնում է ստատորի գծված հոսանքը: FDTC-ի օգտագործմամբ գործարկման հոսանքը 20 Ա է, մինչդեռ առաջարկված կառավարման ռազմավարությունը առաջարկում է գործարկման հոսանք 10 Ա, որը նվազեցնում է Ջուլի կորուստները: Նկարներ 8i և 8j ցույց են տալիս զարգացած ստատորի հոսքը: FDTC-ի վրա հիմնված PVPWS-ն աշխատում է 1,2 Վտ մշտական հղման հոսքով, մինչդեռ առաջարկվող մեթոդում հղման հոսքը 1 Ա է, որը ներգրավված է ֆոտոգալվանային համակարգի արդյունավետության բարելավման մեջ:
(ա)Արևայինճառագայթում (բ) Էլեկտրաէներգիայի արդյունահանում (գ) Աշխատանքային ցիկլ (դ) DC ավտոբուսի լարում (ե) Ռոտորի արագություն (զ) Պոմպային ջուր (է) Ստատորի փուլային հոսանքը FDTC-ի համար (ը) Ստատորի փուլային հոսանքը FDTCO-ի համար (i) հոսքի արձագանքը՝ օգտագործելով FLC (ժ) FDTCO-ի օգտագործմամբ հոսքի արձագանք (k) FDTC-ի օգտագործմամբ ստատորի հոսքի հետագիծ (l) FDTCO-ի օգտագործմամբ ստատորի հոսքի հետագիծ:
Այնարևայինճառագայթումը տատանվում էր 1000-ից մինչև 700 Վտ/մ2 3 վայրկյանում և այնուհետև մինչև 500 Վտ/մ2 6 վայրկյանում (Նկար 8ա): Նկար 8b-ը ցույց է տալիս համապատասխան ֆոտոգալվանային հզորությունը 1000 Վտ/մ2, 700 Վտ/մ2 և 500 Վտ/մ2-ի համար: 8c և 8d նկարները համապատասխանաբար ցույց են տալիս աշխատանքային ցիկլը և DC կապի լարումը: Նկար 8e-ը ցույց է տալիս IM-ի էլեկտրական արագությունը, և մենք կարող ենք նկատել, որ առաջարկվող տեխնիկան ավելի լավ արագություն և արձագանքման ժամանակ ունի՝ համեմատած FDTC-ի վրա հիմնված ֆոտոգալվանային համակարգի հետ: Նկար 8f ցույց է տալիս FDTC-ի և FDTCO-ի միջոցով ստացված ճառագայթման տարբեր մակարդակների համար ջրի մղումը: FDTCO-ով ավելի շատ պոմպավորում կարելի է ձեռք բերել, քան FDTC-ով: 8g և 8h նկարները ցույց են տալիս մոդելավորված հոսանքի արձագանքները՝ օգտագործելով FDTC մեթոդը և առաջարկվող կառավարման ռազմավարությունը: Օգտագործելով առաջարկվող կառավարման տեխնիկան: , ընթացիկ ամպլիտուդը նվազագույնի է հասցվում, ինչը նշանակում է պղնձի պակաս կորուստներ, այդպիսով բարձրացնելով համակարգի արդյունավետությունը: Հետևաբար, գործարկման բարձր հոսանքները կարող են հանգեցնել մեքենայի կատարողականի նվազմանը: Նկար 8j-ը ցույց է տալիս հոսքի արձագանքի էվոլյուցիան՝ ընտրելու համար:Օպտիմալ հոսք՝ կորուստները նվազագույնի հասցնելու համար, հետևաբար, առաջարկվող տեխնիկան ցույց է տալիս դրա կատարումը: Ի տարբերություն Նկար 8i-ի, հոսքը հաստատուն է, որը չի ներկայացնում օպտիմալ գործողություն: 8k և 8l նկարները ցույց են տալիս ստատորի հոսքի հետագծի էվոլյուցիան: Նկար 8l-ը ցույց է տալիս հոսքի օպտիմալ զարգացումը և բացատրում է առաջարկվող կառավարման ռազմավարության հիմնական գաղափարը:
Հանկարծակի փոփոխությունարևայինկիրառվել է ճառագայթում՝ սկսած 1000 Վտ/մ2 ճառագայթումից և կտրուկ նվազելով մինչև 500 Վտ/մ2 1,5 վրկ հետո (նկ. 9ա): Նկար 9b-ում պատկերված է ֆոտոգալվանային պանելներից արդյունահանվող ֆոտոգալվանային հզորությունը, որը համապատասխանում է 1000 Վտ/մ2 և 500: W/m2: Նկարները 9c և 9d ցույց են տալիս աշխատանքային ցիկլը և DC կապի լարումը, համապատասխանաբար: Ինչպես երևում է Նկար 9e-ից, առաջարկվող մեթոդն ապահովում է ավելի լավ արձագանքման ժամանակ: Նկար 9f-ում ցույց է տրված երկու կառավարման ռազմավարությունների համար ձեռք բերված ջրի մղումը: Պոմպում FDTCO-ով ավելի բարձր էր, քան FDTC-ով, պոմպային 0,01 մ3/վրկ 1000 Վտ/մ2 ճառագայթման դեպքում՝ համեմատած 0,009 մ3/վ FDTC-ի հետ;Ավելին, երբ ճառագայթումը եղել է 500 Վտ/մ2, FDTCO-ն մղել է 0,0079 մ3/վրկ, մինչդեռ FDTC-ն՝ 0,0077 մ3/վրկ: Նկարներ 9գ և 9ժ: Նկարագրում է FDTC մեթոդի և առաջարկվող կառավարման ռազմավարության մոդելավորված ընթացիկ արձագանքը: Կարող ենք նշել, որ Առաջարկվող կառավարման ռազմավարությունը ցույց է տալիս, որ ընթացիկ ամպլիտուդը կրճատվում է ճառագայթման կտրուկ փոփոխությունների դեպքում, ինչը հանգեցնում է պղնձի կորուստների կրճատմանը: Նկար 9j-ը ցույց է տալիս հոսքի արձագանքի էվոլյուցիան՝ օպտիմալ հոսքը ընտրելու համար՝ ապահովելու, որ կորուստները նվազագույնի են հասցվում, հետևաբար, առաջարկվող տեխնիկան ցույց է տալիս դրա կատարումը 1Wb հոսքով և 1000 Վտ/մ2 ճառագայթմամբ, մինչդեռ հոսքը 0,83 Վտ է, իսկ ճառագայթումը` 500 Վտ/մ2: Ի տարբերություն Նկ. 9k և 9l նկարները ցույց են տալիս ստատորի հոսքի հետագծի էվոլյուցիան: Նկար 9l-ը ցույց է տալիս հոսքի օպտիմալ զարգացումը և բացատրում է առաջարկվող կառավարման ռազմավարության հիմնական գաղափարը և առաջարկվող պոմպային համակարգի կատարելագործումը:
(ա)Արևայինճառագայթում (բ) արդյունահանվող հզորություն (գ) աշխատանքային ցիկլ (դ) DC ավտոբուսի լարում (ե) ռոտորի արագություն (զ) ջրի հոսք (գ) ստատորի փուլային հոսանք FDTC-ի համար (ը) ստատորի փուլային հոսանք FDTCO-ի համար (i) ) հոսքի արձագանք՝ օգտագործելով FLC (j) FDTCO-ի օգտագործմամբ հոսքի արձագանք (k) FDTC-ի օգտագործմամբ ստատորի հոսքի հետագիծ (l) FDTCO-ի օգտագործմամբ ստատորի հոսքի հետագիծ:
Երկու տեխնոլոգիաների համեմատական վերլուծությունը հոսքի արժեքի, հոսանքի ամպլիտուդի և պոմպային առումով ներկայացված է Աղյուսակ 5-ում, որը ցույց է տալիս, որ առաջարկվող տեխնոլոգիայի վրա հիմնված PVWPS-ն ապահովում է բարձր արդյունավետություն՝ պոմպային հոսքի ավելացմամբ և նվազագույն ամպլիտուդային հոսանքով և կորուստներով, ինչը պայմանավորված է: հոսքի օպտիմալ ընտրության համար:
Առաջարկվող կառավարման ռազմավարությունը ստուգելու և փորձարկելու համար կատարվում է PIL թեստ՝ հիմնված STM32F4 տախտակի վրա: Այն ներառում է գեներացնող կոդ, որը բեռնվելու և գործարկվելու է ներկառուցված տախտակի վրա: Տախտակը պարունակում է 32-բիթանոց միկրոկոնտրոլեր՝ 1 ՄԲ Flash, 168 ՄՀց հաճախականությամբ: ժամացույցի հաճախականություն, լողացող կետի միավոր, DSP հրահանգներ, 192 KB SRAM: Այս փորձարկման ընթացքում ստեղծվել է մշակված PIL բլոկ կառավարման համակարգում, որը պարունակում է գեներացված կոդը՝ հիմնված STM32F4 հայտնաբերման ապարատային տախտակի վրա և ներդրվել է Simulink ծրագրաշարում: Քայլերը թույլ են տալիս PIL թեստերը, որոնք պետք է կազմաձևվեն STM32F4 տախտակի միջոցով, ներկայացված են Նկար 10-ում:
STM32F4 օգտագործող PIL-ի համատեղ մոդելավորման փորձարկումը կարող է օգտագործվել որպես էժան տեխնիկա՝ ստուգելու առաջարկվող տեխնիկան: Այս հոդվածում օպտիմալացված մոդուլը, որն ապահովում է լավագույն հղման հոսքը, ներդրված է STMicroelectronics Discovery Board-ում (STM32F4):
Վերջինս իրականացվում է Simulink-ի հետ միաժամանակ և համատեղ սիմուլյացիայի ընթացքում փոխանակվում է տեղեկատվություն՝ օգտագործելով առաջարկվող PVWPS մեթոդը: Նկար 12-ը ցույց է տալիս օպտիմալացման տեխնոլոգիայի ենթահամակարգի ներդրումը STM32F4-ում:
Միայն առաջարկվող օպտիմալ հղման հոսքի տեխնիկան ցուցադրված է այս համատեղ սիմուլյացիայի մեջ, քանի որ այն այս աշխատանքի համար հսկիչ հիմնական փոփոխականն է, որը ցույց է տալիս ֆոտոգալվանային ջրի պոմպային համակարգի կառավարման վարքագիծը:
Հրապարակման ժամանակը՝ Ապրիլ-15-2022
