Recently, the use of DC microgrid distribution system has become more attractive than traditional AC systems due to their energy efficiency and ability to easily integrate with renewable energy sources and batteries. This paper proposes a 500 V DC microgrid which consists of a 20 kWp photovoltaic panel, batteries, and DC loads. A hierarchical control strategy to ensure balance power of the DC microgrid and the maintenance of common DC bus voltage is presented. The capability of exchanging power energy of the microgrid with the power system of neighborhood buildings is also considered. Typical operation modes are simulated in the Matlab/simulink environment to confirm the good performance of the controllers and the efficiency of appropriately controlling the charge–discharge of the battery system. This research is expected to bring benefits to the design and operation of the system, such as reducing the capacity of batteries, increasing the self-supply of buildings, and decreasing the electricity demand from the AC grid.

The paper presents an investigation of a new electromagnetic signal for the diagnosis of the doubly fed induction generator (DFIG). The signal is acquired by using a dedicated sensor located on the bus surface of the DC link in the DFIG system. To demonstrate the feasibility and efficiency of applying this signal in condition monitoring of DFIG, a procedure of diagnosing stator asymmetrical fault is shown. Physical phenomena of the defect are first analysed to obtain the harmonic signature. Afterwards, the benchmark will be processed with the defect to extract the specific signature in the DC bus magnetic field. The experiment results show that the proposed signal can be efficiently applied in the diagnosis of wind power generators.

Nonlinear Observer Design for Load Torque Estimation of Induction Motors

Sự phát triển nhanh chóng của các nguồn điện mặt trời mái nhà trong 5 năm qua tại Việt Nam và định hướng phát triển mạnh mẽ các nguồn này trong tương lai theo Quy hoạch điện 8 đã đặt ra nhiều thách thức trong vận hành lưới điện phân phối. Một trong các thách thức là đảm bảo chất lượng điện áp khi kết nối nguồn điện mặt trời mái nhà. Bài báo trình bày các phương pháp điều kiển công suất phản kháng cho nguồn điện mặt trời mái nhà qua đó giúp đảm bảo điện áp điểm kết nối (PCC) với lưới điện nằm trong giới hạn cho phép theo quy định. Các phương pháp được trình bày và phân tích ưu nhược điểm khi áp dụng. Phương pháp điều khiển công suất phản kháng với hệ số không đổi; phương pháp điều khiển công suất phản kháng theo hàm số phụ thuộc công suất tác dụng phát lên lưới của các nguồn điện mặt trời; và phương pháp điều kiển công suất xét tới sự biến động của điện áp tại điểm PCC. Qua phân tích và đánh giá, phương pháp thứ 3 được lựa chọn. Các kết quả mô phỏng kiểm chứng so sánh hiệu quả phương pháp điều khiển thứ 3 được thực hiện trên phần mềm Matlab/Simulink. Kết quả cho thấy sự hiệu quả của phương pháp điều khiển thứ 3 trong việc đảm bảo điện áp điểm PCC nằm trong giới hạn cho phép.

Three-phase voltage source inverters based on insulated-gate bipolar transistors (IGBTs) are widely used in various industrial applications. Faults in IGBTs significantly affect the performance of the inverter and entire system. Robust and accurate fault detection are the key requirements of fault diagnosis methods. This paper explores a method for diagnosing power switch open circuit faults of a voltage source inverter based on machine learning algorithms. The diagnosis is performed in two steps, firstly the fault is detected by applying the Random Forest classifier algorithm with the DC-link signal. Next, the fault switch location is performed by additionally using the inverter output AC current signals. The diagnostic results based on simulation data show that the fault can be detected with maximum accuracy. Meanwhile, the accuracy in locating the fault switch is also significantly improved with the additional use of current signals measured at the DC-link. Potential application of electromagnetic field signal is also highlighted for the practical implementation of fault diagnosis.