TY - JOUR ID - TI - Optimal Identification of Doubly Fed Induction Generator Parameters in Wind Power System using Particle Swarm Optimizationand Artificial Neural Network تحديد العناصر المثلى للمولد الحثي في منظومة طاقة الرياح بأستخدام أمثلية الحشد الجزيئي والشبكات العصبية الأصطناعية AU - Kanaan A. Jalal AU - Hussain Kassim Ahmad PY - 2014 VL - 32 IS - 5 Part (A) Engineering SP - 1308 EP - 1322 JO - Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا SN - 16816900 24120758 AB - Wind energy became one of the techniques that attracted much attention worldwide. The induction generator is used in the exploitation of this energy and converts it into electrical energy because of the advantages that distinguish it from other types of generators. In this paper, an optimal identification of induction generator parameters is proposed. Particle Swarm Optimization technique (PSO) trained using Artificial Neural Network (ANN) is used to identify the main parameters of the induction generator in cases of wind speed change, load change and fault cases.The simulation results obtained indicate that the particle swarm optimization is suitable for neural networks training for controlling of the voltage, frequency and generated power. The simulation programming is implemented using MATLAB.

يعتبر توليد الطاقة الكهربائية باستخدام المصادر غير التقليدية للطاقة مثل طاقة الرياح من التقنيات الواعدة التي اجتذبت قدرا واسعاً من الاهتمام في السنوات الاخيرة. يستخدم المولد الحثي في منظومات طاقة الرياحلتحويل الطاقة الكهربائية بسبب المزايا التي تميزه عن الأنواع الأخرى من المولدات الكهربائية. تم في هذاالبحث أقتراحاستخدام تقنية أمثلية الحشد الجزيئي((PSO وتدريبها باستخدام الشبكة العصبية الأصطناعية (ANN)لتحديد عناصرالمولد الحثي ثلاثي الأطوار في حالات تغير سرعة الرياح والحمل وحالات العطل، بينت نتائج المحاكاة التي تم الحصول عليها من هذه التقنية المقترحة فاعليةالتقنية المقترحة في تحديد مخرجات المولد الحثي من خلال السيطرة على الفولتية والتردد ضمن حدودها المثلى ومن ثم السيطرة على القدرة المتولدة. تم تنفيذ العمل والمحاكاة باستخدام برامجيات المختبر الرياضي (MATLAB). ER -