新型变速恒频风能转换系统的实现原理与运动学分析

为了实现风能转换系统(WECS)的变速恒频输出,降低变频逆变器系统造价,提出一种带有柔性混合驱动环节的实现变速恒频风能转换的方法。描述其变速恒频实现原理及差动调速主传动基本结构。从运动学角度分析3个转轴的角速度关系。给出伺服电动机调速幅度、调速深度、调速带等关键参数的计算公式。通过具体参数,计算低于额定风速下该变速恒频风力发电系统的特性参数。结果表明,该系统可以在稳定风能功率输出的同时,实现最大功率点追踪(MPPT)。

现代控制技术在风能转换系统中的应用

不同的风能转换系统具有不同的设计目标,控制系统是风能转换系统的重要组成部分,也是控制工程界一直十分关注的问题,然而,这类问题一直没有得到完善的解决,继续具有挑战性,大量的文献不断涌现。综述了近年来滑模变结构控制、微分几何控制、H∞鲁棒控制、最优控制、自适应控制、神经网络控制、模糊控制、专家系统及综合智能控制在风能转换系统稳定,最大风能捕获及调速系统控制等方面应用研究的主要成果与方法,并提出若干需要解决的问题。

LPV动态补偿的风能转换系统变桨距控制

当风速超过额定值时,风能转换系统需要控制节距角来实现额定恒功率控制,同时控制电机电磁转矩使转速维持在其额定值以减少系统振荡.建立了风能转换系统的机理模型并得到其线性参数变化(LPV)系统模型;在多变量(MV)控制策略的基础上,设计了基于LPV模型的增益调度控制器,对节距角和电磁转矩进行动态补偿;基于dSPACE的风能转换系统硬件在回路仿真平台进行实验研究,结果表明补偿后系统的功率误差更小,电机转速及转矩的波动明显减小,体现了更好的动态性能.

风能转换系统随机建模与H_∞容错控制

针对带有传感器、执行器故障的风能转换系统(WECS)的建模与容错控制问题,提出了基于随机分段仿射(PWA)模型的建模方法和H∞容错控制方法。建立了风电机组多工作区域的随机PWA正常模型;针对WECS的桨距角传感器故障、功率测量传感器故障、桨距角执行器故障、电机电磁转矩执行器故障,建立风能转换系统的随机PWA故障模型;基于WECS系统的正常和故障的随机PWA模型,利用非线性耗散系统的稳定性理论与H∞鲁棒控制方法,提出并证明了WECS系统的H∞容错控制器存在性定理,给出控制器求解方法。仿真结果表明本文所提出的基于随机PWA模型的风能转换系统的H∞容错控制方法对于存在的传感器、执行器增益故障具有较好的容错控制性能。

风能转换系统执行器故障重构与容错控制

针对风能转换系统中执行器故障,论文提出了一种新型的主动容错控制策略.设计滑模故障观测器,实时动态采集执行器故障前后数据信息,对执行器故障进行重构,达到故障诊断的目的.通过补偿控制,保证了滑模控制器对风能转换系统的可靠控制输入,以达到对执行器故障主动容错的功能.仿真结果表明,滑模故障观测器模块能够实时精确地重构风能转换系统执行器故障,主动补偿容错控制器在不影响风能转换系统动态性能的情况下,仍能实现系统的最大风能的捕获.

风能转换系统的MPPT变增益极值搜索控制

针对传统最大功率点追踪(MPPT)极值搜索法固定积分增益存在的不足,依据不同积分系数对系统的影响,提出了一种MPPT变增益极值搜索法,使积分增益随叶尖速比和功率系数之间平均相位移的变化而变化。仿真结果表明,采用改进后的MPPT极值搜索法,平均风能捕获率较传统的极值搜索法有所提高,且当系统达到稳定运行点后,叶尖速比的标准差较积分增益为0.01时降低了0.05,有效地抑制了系统在稳定点附近的振动,提高了系统的动态性能。

风能转换系统执行器故障主动容错控制

提出了一种新颖的风能转换系统滑模主动容错控制策略.针对风能转换系统执行器故障,运用预测控制思想和迭代算法,设计了一种故障观测器.在设定的优化时域长度内,利用实际系统与故障观测器的输出差值,通过反复迭代运算,不断地对虚拟故障信号进行调整,使其能有效地拟合实际系统执行器故障,并根据故障观测值实时调整滑模容错控制器结构.未发生故障时,故障观测值为零,系统在滑模控制器控制下稳定运行;执行器发生故障时,运用故障观测值实时调整滑模容错控制项,并用双曲正切函数代替符号函数,消除抖动.仿真实验结果表明,滑模容错控制器下的系统具有良好的容错能力,提高了风能转换系统最大风能捕获效率.

数据驱动的变速变桨风能转换系统恒功率控制

为了实现风能转换系统在额定风速以上的恒功率控制,必须同时控制桨距角和电磁转矩。针对变速变桨风能转换系统具有强非线性和不确定性难于建立精确模型的问题,将数据驱动的最优控制理论和多变量控制策略相结合,根据变速变桨风能转换系统的输入输出数据得出系统的马尔可夫参数,据此构造一个基于数据的状态观测控制器,并通过差分Riccati方程的闭合解来设计多变量最优反馈控制器。在MATLAB/Simulink的仿真结果表明:在不建立模型的基础上设计的数据驱动的多变量最优控制器能够有效地实现系统的恒功率输出控制。

风能转换系统双频环滑模控制

为了实现额定风速以下风能转换系统风能捕获率的最大化,根据风速的多时间尺度特性,基于频率分离原理建立风能转换系统的双频环模型。在最优控制理论的指导下,针对低频环模型和高频环模型分别设计优化控制器,其中低频环采用PI控制;高频环采用加权积分型增益滑模控制。仿真结果表明,采用基于滑模控制的风能转换系统双频环优化控制方法,风能捕获率和叶尖速比相对于单纯的PI控制具有更好的控制效果,且当系统稳定运行时,风能捕获率可以保持在最优值0.475附近,叶尖速比也可以维持在最优值7附近,可以实现额定风速以下的风能捕获率最大化。

基于Matlab的风能转换系统控制平台开发

以Matlab/Simulink为仿真研究工具,实现了空气动力学子系统、机械传动链子系统,风能转换系统中电力电子变流及控制、风力发电机组并网的建模。采用模块化设计思想,实现了风能转换系统中各个子模块的建模仿真及系统集成仿真,通过应用实例说明该系统控制平台可灵活应用于风力发电系统的优化与控制,缩短控制系统的开发周期,为风力发电系统投入实际工程应用提供良好的技术支持。

风能转换系统的故障诊断与主动容错控制

建立了风能转换系统传动部分的故障数学模型,并且在未知干扰情况下构造了自适应故障观测器,用以检测风能转换系统传动部分的故障,并对该故障进行自适应估计。设计了主动容错控制器来保证发生故障时风能转换系统传动部分的稳定性以及可靠运行,并给出各部分详细的稳定性证明。通过对主传动链不同故障类型的仿真,表明了自适应故障诊断及主动容错控制方法的有效性和可行性。

风能转换系统的执行器故障检测研究

针对非线性风能转换系统(Wind Energy Conversion System,WECS),设计滑模观测器,实现执行器的故障检测。首先,建立风力发电系统的数学模型,并将其状态方程中的非线性项拆分出来,作为不确定部分,设计了一种非线性滑模状态观测器。然后,通过非线性滑模观测器来产生对不确定部分具有鲁棒性和对执行器故障具有敏感性的输出误差,以输出误差作为残差来判断系统的故障是否发生,从而达到执行器故障检测的目的。最后,利用李雅普诺夫稳定性理论,对所设计的非线性滑模观测器的稳定性进行了证明,并通过对该系统进行仿真验证了控制策略的有效性。

风能转换系统多目标滑模预测优化控制

为了达到能量转换最优化和减小机械结构的疲劳负荷的要求,基于双馈感应发电机风能转换系统建立了数学模型,提出一种双频环滑模预测优化控制方法。该方法采用双频环多目标结构,低频环引入基于ARMA(autoregressive and moving average model)模型预测后的风速低频分量,采用PI控制对应于最优叶尖速度以保证其工作点运行在最优控制特性曲线上;高频环引入风速的湍流分量,将预测控制与滑模控制相结合实现系统的动态优化。仿真结果表明:双频环滑模预测控制有效避免了不确定性对系统的影响,实现了部分负荷状态下的最优控制特性跟踪,减少了控制输入量的变化量,降低了机械疲劳,保证了系统的优化稳定运行。

带有柔性混合驱动环节的变速恒频风能转换系统功率流分析

通过对变速恒频风能转换系统功率流的理论分析,引出了一种带有柔性传动环节的混合驱动变速恒频系统。推导出了可控电机与主发电机之间的功率比。分别分析了风轮运行于基准转速以下与基准转速以上时可控电机的功率流向。确定了在不计功率损耗情况下的各转轴的功率关系。通过具体参数的计算,给出了3个转轴之间的功率随转速变化的曲线。结果表明,在低于额定风速时,通过控制可控电机可以实现风能转换系统的最大功率追踪。

基于风能转换系统的模糊PID自适应控制

以额定风速以下风能的最大捕获为目标,设计了基于模糊PID自适应控制的桨距控制器。以发电机产生的电能与理论计算的风轮最大捕获的风能误差为输入设计控制器,该控制器在运行时根据风况在线调整PID参数,实现自整定。仿真结果表明,在额定风速以下,基于高斯型隶属度函数的模糊控制方法能够将风能转换系数控制在最优值0.476附近,叶尖速比可以维持在最优值7附近,能够实现额定风速以下的最大风能捕获。

基于模糊性能估计器的风能转换系统反馈控制器

针对风能转换系统(WECS)强非线性﹑参数不确定性的问题,设计基于模糊性能估计器的T-S模糊状态反馈控制器。以高速杆转速和电磁转矩为前提变量,采用无损调试方法,利用隶属度函数构建了整个全局模型模糊状态反馈控制器。实现了WECS模型的模糊动态化,减小了建模误差和外界扰动影响。仿真结果表明:该控制器能将风能转换系数和叶尖速比控制在最优值附近,实现了额定风速下风能捕获的最大化。

基于On-off和H_∞状态反馈的风能转换系统的双频环优化控制

根据风速的多时间尺度特性,在风能转换系统非线性机理模型的基础上,基于频率分离原理建立风能转换系统的双频环模型.在优化控制理论指导下,以额定风速以下的风能最大捕获为目标,针对低频环模型和高频环模型分别设计优化控制器,其中低频环采用On-off稳态优化控制方法,高频环采用H∞状态反馈优化控制方法,从而建立了风能转换系统的双频环优化控制结构.仿真结果表明:基于On-off和H∞状态反馈的风能转换系统的双频环优化控制方法是有效的,且相对于单纯的On-off控制具有更高的控制精度和更好的鲁棒性能,可以实现在额定风速以下的风能捕获功率最大化.

基于LPV模型的风能转换系统增益调度控制

在额定风速以下,风能转换系统需要通过控制发电机转速使风能的捕获率最大。根据风速的多时间尺度特性,建立风能转换系统的非线性机理模型,进一步得到其归一化误差的线性参数变化(LPV)系统模型;为获取最大风能捕获和减少机械振荡,在PI控制策略的基础上,利用基于LPV模型的增益调度控制器进行动态补偿。仿真结果表明:补偿后系统的功率系数和叶尖速比追踪其最优值的精度更高,鲁棒性更好,体现了更好的动态性能。

模糊控制在风能转换系统中的应用

提出了一种基于模糊控制风能转换系统的数学模型,实践证明这种数学模型组成的控制系统适合于非线性风能转换系统,文章给出该系统在FD24-200风电机组中实现的方式及风电机组实际输出功率曲线.

风能转换系统的建模与复合控制研究

在大型风电项目建设之前进行建模和仿真具有重要的指导意义,结合空气动力学子系统、机械传动链子系统和简化的电磁子系统,构建了永磁同步风力发电系统模型,作为研究控制性能的被控对象。风速的随机性和不确定性会导致风电场输出功率的随机波动,甚至影响电网的安全运行和电能质量,传统控制手段难以实现有效的控制,需要先进的控制手段。提出构建复合控制器,以小脑模型神经网络进行模型逼近,构造前馈控制,以传统PID为反馈控制的控制方式,给出了具体的控制算法。通过仿真可见,所建模型有助于研究风电系统的功率特性和跟踪性能,将滑模控制应用于所构建的风力发电系统中,能实现良好的功率跟踪,能够确保最大风能捕获。