Điều khiển trượt bám công suất dựa vào hàm hyperbolic tangent máy phát điện gió nguồn kép

Bài viết Điều khiển trượt bám công suất dựa vào hàm hyperbolic tangent máy phát điện gió nguồn kép trình bày mô hình toán học của hệ thống, điều khiển trượt bám công suất dựa vào hàm hyperbolic tangent.

TNU Journal of Science and Technology 227(11): 112 - 119 SLIDING MODE POWER TRACKING CONTROL BASED ON HYPERBOLIC TANGENT FUNCTION OF DOUBLY FED INDUCTION GENERATOR Pham Thanh Tung*, Tran Thi Thuy Trang, Nguyen Viet Trung Vinh Long University of Technology Education ARTICLE INFO Received: 20/6/2022 Revised: 29/7/2022 Published: 01/8/2022 KEYWORDS Sliding mode control Hyperbolic tangent function Chattering Power Doubly fed induction generator ABSTRACT This article designs a sliding mode controller based on hyperbolic tangent function (SMC-tanh) to power direct control for a doubly fed induction generator (DFIG) The DFIG is an electrical asynchronous three-phase machine with open rotor windings which can be fed by external voltages and widely used in high power fields The proposed controller was designed to ensure that the actual powers of the DFIG follow the desired powers in a finite time The hyperbolic function was used to reduce the chattering phenomenon around the sliding surface The stability of the system was proven by Lyapunov's theory Simulation results in MATLAB/Simulink showed the effectiveness of the proposed controller without the overshoot, the steady-state converges to 0, the rising time, the settling time of the active and reactive power was 0.002(s), 0.0031(s) and 0.002(s), 0.0036(s), respectively ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT BÁM CÔNG SUẤT DỰA VÀO HÀM HYPERBOLIC TANGENT MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ NGUỒN KÉP Phạm Thanh Tùng*, Trần Thị Thùy Trang, Nguyễn Việt Trung Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long THÔNG TIN BÀI BÁO Ngày nhận bài: 20/6/2022 Ngày hồn thiện: 29/7/2022 Ngày đăng: 01/8/2022 TỪ KHĨA Điều khiển trượt Hàm hyperbolic tangent Chattering Công suất Máy phát điện gió nguồn kép TĨM TẮT Nghiên cứu thiết kế điều khiển trượt dựa vào hàm hyperbolic tangent (SMC-tanh) để điều khiển trực tiếp công suất máy phát điện gió nguồn kép Đây loại máy điện ba pha không đồng với cuộn dây rotor hở cấp điện điện áp bên ngồi sử dụng rộng rãi lĩnh vực công suất cao Bộ điều khiển đề xuất thiết kế để đảm bảo công suất thực tế máy phát điện nguồn kép bám theo công suất mong muốn thời gian hữu hạn Hàm herperbolic tangent sử dụng để giảm tượng dao động tần số cao (cịn gọi chattering) quanh mặt trượt Tính ổn định hệ thống chứng minh lý thuyết Lyapunov Các kết mô với MATLAB/Simulink cho thấy hiệu điều khiển đề xuất với độ vọt lố 0(%), sai số xác lập hội tụ 0, thời gian tăng, thời gian xác lập công suất hiệu dụng công suất phản kháng tương ứng 0,002(s), 0,0031(s) 0,002(s), 0,0036(s) DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6198 * Corresponding author Email: tungpt@vlute.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 112 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 112 - 119 Giới thiệu Năng lượng gió trở thành giải pháp khả thi để sản xuất lượng tái tạo [1] phân bố phong phú công nghệ khai thác phát triển [2], bảo vệ mơi trường góp phần sản xuất lượng điện [3] Máy phát điện gió nguồn kép (DFIG) tuabin gió tốc độ thay đổi sử dụng phổ biến [3], [4], hiệu suất cao điều kiện hệ thống chi phí thấp, hiệu lượng cao, hoạt động phạm vi rộng thay đổi tốc độ trích xuất số lượng tối đa nguồn điện có sẵn [5], giảm kích thước chuyển đổi, giảm tiếng ồn khả điều khiển độc lập công suất hiệu dụng phản kháng [2] Điều khiển trực tiếp công suất (Direct Power Control - DPC) hệ thống tạo lượng gió dựa DFIG đề xuất chứng minh có nhiều ưu điểm, chẳng hạn tính đơn giản, động lực học nhanh bền vững với biến đổi tham số nhiễu lưới [6] Rất nhiều nghiên cứu công bố với đa dạng việc điều khiển DFIG, tiêu biểu như: điều khiển trượt bậc bậc cao cho DFIG thực [1], điều khiển trực tiếp công suất DFIG dựa vào mạng nơ-ron nhân tạo nơ-ron mờ thực [4], [5] thiết kế điều khiển trượt logic mờ thích nghi cho DFIG, [6] sử dụng mạng nơron Perceptron nhiều lớp để điều khiển trực tiếp công suất DFIG, điều khiển trượt công suất hiệu dụng phản kháng sử dụng super-twisting cung cấp biến tần điều chế vector không gian thực [7], điều khiển trượt thích nghi DFIG thực [8], [9] áp dụng điều khiển trượt với mờ loại cho DFIG, điều khiển trượt bậc hai DFIG thực [10] Điều khiển trượt phương pháp điều khiển phi tuyến [11] chứng minh tính bền vững mạnh mẽ với không chắn thông số mô hình, nhiễu ngồi [1], [9] phức tạp hệ thống gió [8] Tuy nhiên, tượng dao động quanh mặt trượt (còn gọi chattering) hạn chế điều khiển trượt [1], [3], [5], [8], [10] Hiện tượng chattering làm ổn định hệ thống gây nguy hiểm rung động tần số cao hệ thống điều khiển [1] Để giảm chattering điều khiển trượt, điều khiển trượt sử dụng giải thuật super – Twisting thực [1], [5], [10], [12] Nghiên cứu đề xuất kiểm chứng hiệu điều khiển trượt dựa vào hàm hyperbolic tangent (cùng tạo thành SMC_tanh) để điều khiển trực tiếp cơng suất máy phát điện gió nguồn kép với kết mô thực MATLAB/Simulink Bộ điều khiển đề xuất thiết kế để đảm bảo công suất thực tế máy phát điện gió nguồn kép bám theo cơng suất mong muốn thời gian hữu hạn Hàm herperbolic tangent sử dụng để giảm tượng dao động tần số cao quanh mặt trượt Tính ổn định hệ thống chứng minh lý thuyết Lyapunov Bài báo tổ chức gồm phần: phần trình bày mơ hình tốn học hệ thống, điều khiển trượt bám cơng suất dựa vào hàm hyperbolic tangent trình bày phần 3, phần trình bày kết mơ đánh giá, kết luận phần Mơ hình tốn học hệ thống Cấu hình DFIG nối lưới sử dụng chuyển đổi Back – to – Back dựa vào IGBT điều khiển với PWM trình bày Hình [1] Hình Cấu hình DFIG http://jst.tnu.edu.vn 113 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 112 - 119 Mơ hình động học DFIG khung d – q biểu diễn phương trình điện (1) - (4) [1], [3], [4], [12]: d Vsd  Rs I sd  sd  ssq (1) dt d sq Vsq  Rs I sq   ssd (2) dt d Vrd  Rr I rd  rd  s  r rq (3) dt d rq Vrq  Rr I rq   s  r rd (4) dt Trong s , r vận tốc góc; Rs , Rr điện trở stator rotor; I sd , I sq , I rd , I rq dòng điện stator rotor; Vsd ,Vsq ,Vrd ,Vrq điện áp stator rotor; sd ,sq ,rd ,rq từ thông stator rotor khung tham chiếu d – q Tương tự, phương trình từ tính (5) - (8) [1], [3], [4], [12]: sd  Ls I sd  Lm I rd sq  Ls I sq  Lm I rq rd  Lr I rd  Lm I sd rq  Lr I rq  Lm I sq (5) (6) (7) (8) Trong Ls , Lr điện cảm tuần hoàn pha stator rotor; Lm hỗ cảm lớn pha stator rotor Momen xoắn điện từ viết hàm từ thơng stator dịng điện rotor (9): L (9) Tem  p m  I rqsd  I rd sd  Ls Trong p số đơi cực Để dễ điều khiển việc sản xuất điện tua – bin gió, ta thực điều khiển độc lập công suất hiệu dụng phản kháng định hướng từ thông stator (10)  sd   s , sq  (10) Momen xoắn điện từ (9) viết lại (11): L (11) Tem   p m I rqsd Ls Bỏ qua điện trở stator số từ thông stator, ta viết (12): Vsd  (12)  Vsq  s sd  Vs Đơn giản hóa (10) (11), vào (5) (6), ta dòng điện stator (13) (14): V L (13) I sd  s  m I rd s Ls Ls L (14) I sq   m I rq Ls biểu thức cho công suất stator (15) (16): L (15) Ps  Vs m I rq Ls http://jst.tnu.edu.vn 114 Email: jst@tnu.edu.vn 227(11): 112 - 119 TNU Journal of Science and Technology Lm V2 I rd  s (16) Ls Lss Để điều khiển máy xác, ta cần thiết lập mối quan hệ dòng điện điện áp rotor Thay (13) (14) vào (7) (8), ta (17) (18): LV (17) rd   Lr I rd  m s Lss rq   Lr I rq (18) Qs  Vs L2m Ls Lr Sử dụng (17) (18) vào (3) (4) ta (19) (20) [1], [3], [4], [12]: LV  d Vrd  Rr I rd    Lr I rd  m s   s  r  Lr I rq dt  Lss  với    (19)  LV  d  Lr I rq   s  r    Lr I rd  m s   dt Lss   Quan hệ dòng điện điện áp rotor cho (21) (22): dI Vrd  Rr I rd   Lr rd  gs Lr I rq dt dI rq LV Vrq  Rr I rq   Lr  gs Lr I rd  g m s dt Ls   r với g  s độ trượt Vrq  Rr I rq  (20) (21) (22) s Điều khiển trượt bám công suất hàm hyperbolic tangent DFIG 3.1 Thiết kế điều khiển trượt công suất hiệu dụng Sơ đồ điều khiển bám công suất hiệu dụng với điều khiển trượt Hình Hình Cấu trúc điều khiển trượt công suất hiệu dụng DFIG Mặt trượt điều khiển SMC với công suất hiệu dụng định nghĩa (23): SP  cP eP  eP Sai số công suất hiệu dụng (24): eP  Psref  Ps (23) (24) Trong đó, Psref cơng suất hiệu dụng mong muốn, Ps công suất hiệu dụng thực tế Đạo hàm (24) (25): eP  Psref  Ps (25)   Lấy đạo hàm (23), ta (26): SP  cP eP  eP  cP Psref  Ps  eP Lm I rq Ls Đạo hàm vế (15), ta (27): Ps  Vs Thế (27) vào (26), ta (28): SP  cP Psref  cPVs http://jst.tnu.edu.vn 115 (26) (27) Lm I rq  eP Ls (28) Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 112 - 119 Từ (22) suy (29): I rq  LmVs   Vrq  Rr I rq  gs Lr I rd  g  Ls  (29)  Lr  Thế (29) vào (28), ta (30): S P  cP Psref  cPVs Lm c VL V  P s m  Ls Lr rq  Ls Lr  LmVs    Rr I rq  gs Lr I rd  g   eP Ls   (30) Nghiên cứu sử dụng điều khiển trượt với hàm (31) [13], [14], [15]: S  S P   K P  P  ,  P   P  (31) Luật điều khiển trượt cho công suất hiệu dụng với hàm (32): Vrq _ SMC _     Ls Lr   SP cPVs Lm  LmVs  eP  cP Psref   Rr I rq  gs Lr I rd  g   K Ptanh  cPVs Lm   Ls Lr  Ls   P       (32) Với cP , K P  Để chứng minh tính ổn định, hàm Lyapunov định nghĩa (33): VP  SP (33) Đạo hàm vế (33), ta (34): S  VP  S P S P   K P S P  P    P  (34) Với K P  VP  với giá trị K P Hệ thống ổn định theo Lyapunov Lúc này, sai số eP hội tụ dẫn theo SP  t  Vì thế, eP , eP  t  3.2 Thiết kế điều khiển trượt công suất phản kháng Sơ đồ điều khiển bám công suất phản kháng với điều khiển trượt Hình Hình Cấu trúc điều khiển trượt công suất phản kháng DFIG Tương tự công suất hiệu dụng, luật điều khiển trượt cho công suất phản kháng với hàm (35): Vrd _ SMC _    Lr Ls   S cQVs Lm  Rr I rd  gs Lr I rq   KQ  Q eQ  cQ Qsref   Q cQVs Lm   Lr Ls         (35) Trong đó, SQ  cQ eQ  eQ mặt trượt, eQ  Qsref  Qs sai số công suất phản kháng, Qsref công suất phản kháng mong muốn Qs công suất phản kháng thực tế Với cQ  0, KQ  0,  Q  Luật điều khiển (32) (35) đảm bảo công suất thực tế hệ thống DFIG bám theo công suất tham chiếu thời gian hữu hạn khắc phục tượng chattering quanh mặt trượt Kết mô đánh giá Sơ đồ mô điều khiển đề xuất MATLAB/Simulink trình bày Hình Thơng số hệ thống DFIG sau: Pn = (MW), p = 2, G = 90, ρ = 1,225 (kg/m3), M = 0,0135 (H), Ls = 0,0137 (H), Lr = 0,0136 (H), Rr = 0,021 (Ω), Rs = 0,012 (Ω), vs = 690 (V), f = 50 (Hz), ws = 320 (rad/s) g = 0,02 Bảng trình bày thơng số điều khiển đề xuất http://jst.tnu.edu.vn 116 Email: jst@tnu.edu.vn 227(11): 112 - 119 TNU Journal of Science and Technology Hình Sơ đồ mô điều khiển SMC_tanh MATLAB/Simulink Bảng Các thông số điều khiển SMC_tanh Công suất Thông số Giá trị cP 20 Hiệu dụng KP 4,5 εP 0,5 cQ 13 Phản kháng KQ 25 εQ 0,5 Đáp ứng sai số công suất hiệu dụng điều khiển SMC_tanh với Ps-ref = 3(MW) trình bày Hình Cơng suất hiệu dụng thực tế DFIG (Ps) bám theo công suất tham chiếu (Ps-ref) với thời gian tăng đạt 0,002(s), thời gian xác lập 0,0031(s), khơng có vọt lố sai số xác lập tiến Các tiêu chất lượng trình bày Bảng Bảng trình bày hiệu suất sai số khác cho đáp ứng sử dụng liệu mẫu kiểm chứng [16] Đáp ứng sai số công suất phản kháng điều khiển SMC_tanh với Qs-ref = 0,35(MVar) trình bày Hình Cơng suất phản kháng thực tế DFIG (Qs) hội tụ công suất tham chiếu (Qs-ref) thời gian hữu hạn với tiêu chất lượng trình bày Bảng Bảng trình bày hiệu suất sai số khác cơng suất phản kháng Hình thể tín hiệu điều khiển công suất hiệu dụng phản kháng điều khiển SMC_tanh Tín hiệu Hình cho thấy hiệu sử dụng hàm để khắc phục tượng chattering điều khiển trượt ứng dụng điều khiển bám công suất DFIG Đáp ứng điều khiển SMC-tanh với Qs-ref=0,35(MVar) Biên độ (MW) Biên độ (MW) Đáp ứng điều khiển SMC-tanh với Ps-ref=3(MW) 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 Sai số Ps-ref Ps điều khiển SMC-tanh e-P 0.01 0.02 0.03 0.04 Sai số Qs-ref Qs điều khiển SMC-tanh -0.2 -0.4 -0.6 e-Q -0.8 0 0.01 0.02 0.03 Thời gian (s) 0.04 0.05 Biên độ (MW) Biên độ (MW) 0.05 Hình Đáp ứng sai số cơng suất hiệu dụng điều khiển SMC_tanh với Ps-ref = 3(MW) 0.01 0.02 0.03 Thời gian (s) 0.04 0.05 Hình Đáp ứng sai số công suất phản kháng điều khiển SMC_tanh với Qs-ref =0,35(MVar) Bảng Các tiêu đạt điều khiển SMC_tanh với công suất hiệu dụng phản kháng Các tiêu chất lượng Công suất hiệu dụng Công suất phản kháng http://jst.tnu.edu.vn Thời gian tăng (s) 0,002 0,002 Thời gian xác lập (s) 0,0031 0,0036 117 Độ vọt lố (%) Sai số xác lập 0 0 Email: jst@tnu.edu.vn 227(11): 112 - 119 TNU Journal of Science and Technology Bảng Các hiệu suất sai số khác cho đáp ứng Công suất hiệu dụng 7,9928e-19 6,3891e-33 7,9932e-17 -2,6643e-19 2,6643e-19 2,6643e-17 Hiệu suất sai số AAD MSE RMSE MPE MAPE MRE Tín hiệu điều khiển cơng suất hiệu dụng (Urq) với SMC-tanh Biên độ (MW) Biên độ (MW) Đáp ứng SMC-tanh với Ps-ref=3(MW) Ls tăng 50% Urq 2 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 Tín hiệu điều khiển cơng suất phản kháng (Urd) với SMC-tanh 0.01 0.02 0.03 0.04 Qs-ref Urd 0.05 Đáp ứng SMC-tanh với Qs-ref=0,35(MVar) Ls tăng 50% Biên độ (MW) Biên độ (MW) Công suất phản kháng 6,8827e-19 4,7376e-33 6,8830e-17 2,7531e-18 2,7531e-18 2,7531e-16 0.6 Qs 0.5 0.4 0.3 0.2 0.01 0.02 0.03 Thời gian (s) 0.04 0.05 Hình Tín hiệu điều khiển cơng suất hiệu dụng phản kháng điều khiển SMC_tanh 0.01 0.02 0.03 Thời gian (s) 0.04 0.05 Hình Đáp ứng cơng suất hiệu dụng phản kháng điều khiển SMC_tanh Ls tăng 50% Đáp ứng với Ps-ref = 3(MW), Qs-ref = 0,35(MVar) điều khiển SMC_tanh Ls tăng 50% so với giá trị ban đầu trường hợp nhiễu trắng (giả sử nhiễu cảm biến) tác động ngõ DFIG trình bày Hình 8, Hình Hình 10 tương ứng Cơng suất thực tế DFIG hội tụ công suất mong muốn thời gian hữu hạn với sai số xác lập tiến Kết chứng tỏ điều khiển đề xuất hiệu bền vững ứng dụng điều khiển bám công suất DFIG Đáp ứng điều khiển SMC-tanh Qs-ref=0,35(MVar) với nhiễu Biên độ (MW) Biên độ (MW) Đáp ứng điều khiển SMC-tanh Ps-ref=3(MW) với nhiễu 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.05 0.01 0.02 0.03 0.04 Thời gian (s) Hình Đáp ứng với Ps-ref = 3(MW) SMC_tanh có nhiễu 0.01 0.02 0.03 Thời gian (s) 0.04 0.05 Hình 10 Đáp ứng với Qs-ref = 0,35(MVar) SMC_tanh có nhiễu Kết luận Bài báo thiết kế điều khiển trượt dựa vào hàm hyperbolic tangent (cùng tạo thành SMC_tanh) để điều khiển trực tiếp công suất máy phát điện gió nguồn kép Bộ điều khiển SMC_tanh thiết kế đảm bảo công suất thực tế máy phát điện nguồn kép bám theo công suất mong muốn thời gian hữu hạn với độ vọt lố 0(%), sai số xác lập hội tụ 0, thời gian tăng, thời gian xác lập công suất hiệu dụng công suất phản kháng tương ứng http://jst.tnu.edu.vn 118 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 112 - 119 0,002(s), 0,0031(s) 0,002(s), 0,0036(s) giảm đáng kể tượng dao động tần số cao quanh mặt trượt Hàm Lyapunov sử dụng để chứng minh tính ổn định hệ thống Các kết đạt từ Hình đến Hình 10 cho thấy hiệu tính bền vững điều khiển SMC_tanh ứng dụng điều khiển bám công suất DFIG Các điều khiển lai sử dụng phương pháp điều khiển thông minh nghiên cứu áp dụng thời gian tới TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] L Djilali, E N Sanchez, and M Belkheiri, “First and High Order Sliding Mode Control of a DFIGBased Wind Turbine,” Electric Power Components and Systems, vol 48, no 1–2, pp 105–116, 2020 [2] B Kelkoul and A Boumediene, “Stability analysis and study between classical sliding mode control (SMC) and super twisting algorithm (STA) for doubly fed induction generator (DFIG) under wind turbine,” Energy, vol 214, no 11, pp 1-32, 2021 [3] H Chojaa, A Derouich, S E Chehaidia, O Zamzoum, M Taoussi, and H Elouatouat, “Integral sliding mode control for DFIG based WECS with MPPT based on artificial neural network under a real wind profile,” Energy Reports, vol 7, no 2021, pp 4809–4824, 2021 [4] Y Sahri, S Tamalouzt, F Hamoudi, S L Belaid, M Bajaj, M M Alharthi, M S Alzaidi, and S S M Ghoneim, “New intelligent direct power control of DFIG-based wind conversion system by using machine learning under variations of all operating and compensation modes,” Energy Reports, vol 7, pp 6394–6412, 2021 [5] D Cherifi and Y Miloud, “Hybrid Control Using Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control of Doubly Fed Induction Generator for Wind Energy Conversion System,” Period Polytech Elec Eng Comp Sci., vol 64, no 4, pp 374–381, 2020 [6] Y Djeriri, “Direct power control based artificial neural networks of doubly fed induction generator for wind energy conversion system application,” Journal of Advanced Research in Science and Technology, vol 5, no 1, pp 592–603, 2018 [7] I Yaichi, A Semmah, P Wira, and Y Djeriri, “Super-twisting Sliding Mode Control of a Doubly-fed Induction Generator Based on the SVM Strategy,” Period Polytech Elec Eng Comp Sci., vol 63, no 3, pp 178–190, 2019 [8] O Zamzoum, Y El, M Errouha, A Derouich, and A El, “Active and Reactive Power Control of Wind Turbine based on Doubly Fed Induction Generator using Adaptive Sliding Mode Approach,” ijacsa, vol 10, no 2, pp 397–406, 2019 [9] E O Zouggar, S Chaouch, D O Abdeslam, and A L Abdelhamid, “Sliding Control with Fuzzy Type-2 Controller of Wind Energy System Based on Doubly Fed Induction Generator,” I2M, vol 18, no 2, pp 137–146, 2019 [10] M M Alhato, S Bouallègue, and H Rezk, “Modeling and Performance Improvement of Direct Power Control of Doubly-Fed Induction Generator Based Wind Turbine through Second-Order Sliding Mode Control Approach,” Mathematics, vol 8, no 11, pp 1–31, 2020 [11] L Pan, Z Zhu, Y Xiong, and J Shao, “Integral Sliding Mode Control for Maximum Power Point Tracking in DFIG Based Floating Offshore Wind Turbine and Power to Gas,” Processes, vol 9, no 6, pp 1–23, 2021 [12] B Kelkoul and A Boumediene, “Stability analysis and study between classical sliding mode control (SMC) and super twisting algorithm (STA) for doubly fed induction generator (DFIG) under wind turbine,” Energy, vol 214, no 11, pp 1–31, 2021 [13] J Liu, Sliding Mode Control Using MATLAB Elsevier Science, 2017 [14] D Zhu, W Zhang, C Liu, and J Duan, “Fractional-Order Hyperbolic Tangent Sliding Mode Control for Chaotic Oscillation in Power System,” Mathematical Problems in Engineering, vol 2021, no 3, pp 1–10, 2021 [15] Y Ding, C Liu, S Lu, and Z Zhu, “Hyperbolic Sliding Mode Trajectory Tracking Control of Mobile Robot,” Proceedings of the 2018 3rd International Conference on Electrical, Automation and Mechanical Engineering (EAME 2018), Xi’an, China, vol 127, pp 234–238, 2018 [16] I Mukherjee and S Routroy, “Comparing the performance of neural networks developed by using Levenberg-Marquardt and Quasi-Newton with the gradient descent algorithm for modelling a multiple response grinding process,” Expert Syst Appl, vol 39, no 3, pp 2397–2407, 2012 http://jst.tnu.edu.vn 119 Email: jst@tnu.edu.vn ... Điều khiển trượt bám công suất hàm hyperbolic tangent DFIG 3.1 Thiết kế điều khiển trượt công suất hiệu dụng Sơ đồ điều khiển bám công suất hiệu dụng với điều khiển trượt Hình Hình Cấu trúc điều. .. thiết kế điều khiển trượt dựa vào hàm hyperbolic tangent (cùng tạo thành SMC_tanh) để điều khiển trực tiếp công suất máy phát điện gió nguồn kép Bộ điều khiển SMC_tanh thiết kế đảm bảo công suất. .. Thiết kế điều khiển trượt công suất phản kháng Sơ đồ điều khiển bám công suất phản kháng với điều khiển trượt Hình Hình Cấu trúc điều khiển trượt công suất phản kháng DFIG Tương tự công suất hiệu