Performance analysis of combined wind farm based on scig and dfig with facts devices during abnormal conditions

Resumen

La energía eólica es una de las fuentes más importantes de energía renovable para la generación de energía eléctrica. La variación en la velocidad del viento causa una variación en la potencia de salida de las turbinas eólicas. Esta variación de la potencia de salida depende del tipo de generador de la turbina eólica. El generador de inducción de jaula de ardilla (SCIG) y el generador de inducción de doble alimentación (DFIG) son los tipos de generadores más utilizados. Más específicamente, el SCIG tiene un coste menor, pero su inconveniente radica en su impacto negativo en la estabilidad del sistema, especialmente cuando opera sin un compensador en erivación. Por otro lado, el DFIG, aunque es más costoso, es mejor para mantener la estabilidad del sistema. La estabilidad de los parques conectados a red eléctrica, el coste de instalación y la capacidad de gestionar la baja tensión (LVRT) son los principales desafíos a los que se enfrenta el sistema de energía eólica. Con la aparición del sistema flexible de transmisión de corriente alterna (FACTS) y su capacidad para mejorar la estabilidad del sistema, proporcionar un soporte de energía reactiva y controlar el flujo de potencia activa, el uso de estos dispositivos para mejorar el rendimiento de los parques eólicos se ha convertido en un cuestión importante. Esta tesis presenta un modelo de parque eólico formado por una combinación de SCIGs y DFIGs. Esta combinación permite aplicar las ventajas de ambos. La tesis estudia la capacidad de diferentes tipos de dispositivos FACTS tales como; compensador estático de potencia reactiva (SVC), compensador síncrono estático (STATCOM), compensador serie síncrono estático (SSSC) y controlador de flujo de potencia unificado (UPFC) para mejorar el rendimiento del parque eólico combinado. Además, la tesis desarrolla un modelo MATLAB/Simulink de controlador de flujo de potencia unificado de nudo central (C-UPFC). Las herramientas de algoritmo genético multi-objetivo y de redes neuronales existentes en el paquete informático MATLAB se utilizan para ajustar los parámetros del controlador integral proporcional de los dispositivos FACTS. El rendimiento del sistema formado por el parque eólico y los dispositivos FACTS se examina para diferentes condiciones de faltas de la red. Los resultados muestran que el parque eólico combinado tiene un rendimiento mucho mejor que el rendimiento alcanzado en los parques eólicos basados con SCIGs y en los parques eólicos con DFIGs. Además, el rendimiento del parque eólico combinado se puede mejorar utilizando dispositivos FACTS.