고래 최적화 알고리즘 기반 분수 차수 퍼지 타입-II PI 제어를 통한 모듈형 다단 컨버터 제어

Core Concepts

본 논문은 고래 최적화 알고리즘을 이용하여 분수 차수 퍼지 타입-II PI 제어기를 설계하여 모듈형 다단 컨버터의 성능과 강건성을 향상시키는 새로운 제어 전략을 제안한다.

Abstract

본 논문은 모듈형 다단 컨버터(MMC)의 강건한 제어기 설계에 대해 다루고 있다. MMC는 신재생 에너지 시스템, HVDC 송전, 중압 구동 등 다양한 고전력 응용 분야에서 사용되는 유망한 전력 변환기이다. 그러나 MMC는 많은 수의 서브모듈과 비선형적인 동특성으로 인해 제어가 복잡하다.
이 논문에서는 다음과 같은 기여를 제시한다:

불균형 전압 조건과 모델 불확실성 하에서 GC-MMC를 제어하기 위한 분수 차수 비례-적분(FOPI) 전류 제어기 설계
제어 성능 향상을 위한 타입-II 퍼지 추론 시스템(FIS)을 활용한 분수 차수 퍼지 비례-적분(FOFPI) 전류 제어기 개발
제어기 계수 최적화를 위한 고래 최적화 알고리즘(WOA) 활용
정상 상태 및 불균형 고장 조건에서의 제안된 제어 전략 검증을 위한 시뮬레이션 연구

제안된 FOFPI 제어기는 다양한 운전 조건에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 전압 교란, 입력 전압 변동 등의 상황에서 MMC의 안정성을 보장할 수 있었다. 또한 FOPI 제어기에 비해 출력 전압의 리플과 고조파 왜곡이 크게 감소하였다.

Stats

입력 전압 450V에서 FOPI 제어기의 출력 전압 THD는 0.31, FOFPI 제어기의 출력 전압 THD는 0.26
입력 전압 400V에서 FOPI 제어기의 출력 전압 THD는 0.33, FOFPI 제어기의 출력 전압 THD는 0.28

Quotes

"본 논문은 고래 최적화 알고리즘을 이용하여 분수 차수 퍼지 타입-II PI 제어기를 설계하여 모듈형 다단 컨버터의 성능과 강건성을 향상시키는 새로운 제어 전략을 제안한다."
"제안된 FOFPI 제어기는 다양한 운전 조건에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 전압 교란, 입력 전압 변동 등의 상황에서 MMC의 안정성을 보장할 수 있었다."

Key Insights Distilled From

Whale Optimization Algorithm-based Fractional Order Fuzzy Type-II PI Control for Modular Multilevel Converters

by Mohammad Ali... at arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18782.pdf

Deeper Inquiries

모듈형 다단 컨버터 이외의 다른 컨버터 토폴로지에도 제안된 FOFPI 제어기를 적용할 수 있을까

제안된 FOFPI 제어기는 모듈형 다단 컨버터 이외의 다른 컨버터 토폴로지에도 적용할 수 있습니다. FOFPI 제어기는 시스템의 비선형성과 불확실성을 다루는 데 사용되며, 이러한 특성은 다양한 컨버터 토폴로지에서 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 캐스케이드 H-브릿지 컨버터나 다른 구성을 갖는 모듈형 다단 컨버터에도 FOFPI 제어기를 적용하여 시스템의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 제어기의 적응성과 유연성은 다른 컨버터 토폴로지에서도 유용하게 적용될 수 있을 것입니다.

제안된 FOFPI 제어기의 성능을 다른 고급 제어 전략, 예를 들어 모델 예측 제어(MPC) 또는 슬라이딩 모드 제어(SMC)와 비교해볼 수 있을까

제안된 FOFPI 제어기의 성능을 다른 고급 제어 전략인 모델 예측 제어(MPC) 또는 슬라이딩 모드 제어(SMC)와 비교할 수 있습니다. 이러한 비교를 통해 각 제어 전략의 장단점을 파악하고 특정 응용 프로그램에 가장 적합한 제어 전략을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, MPC는 미래 상태를 고려하여 최적 제어를 제공하고 SMC는 강건한 제어를 제공할 수 있습니다. FOFPI 제어기와 MPC 또는 SMC를 비교하여 각 제어 전략의 성능, 안정성, 계산 비용 등을 평가하고 최적의 제어 전략을 선택할 수 있습니다.

제안된 제어 전략을 실제 실험 환경에서 검증하는 것은 어떤 추가적인 고려사항이 필요할까

제안된 제어 전략을 실제 실험 환경에서 검증할 때 추가적인 고려사항이 있습니다. 먼저, 실험 환경을 정확히 설정하여 시스템의 실제 동작을 모사해야 합니다. 또한 실험 중 발생할 수 있는 잠재적인 안전 문제나 장비 손상을 방지하기 위해 안전 절차를 준수해야 합니다. 실험 결과를 정확하게 측정하고 분석하기 위해 적절한 측정 장비와 데이터 수집 방법을 사용해야 합니다. 또한 실험 결과를 효과적으로 해석하고 결과를 제시하기 위해 통계적 분석 및 시각화 도구를 활용해야 합니다. 실험 결과를 토대로 제어 전략의 성능을 평가하고 필요한 수정 사항을 식별하여 더 나은 제어 전략을 개발할 수 있습니다.