改进粒子群算法及其在风电系统中的应用

提出一种基于正交试验的改进粒子群优化算法,以改善传统算法的寻优效率和参数设置。基于随机过程理论,把粒子群算法原有的时变系统转换成概率意义下的线性定常系统进行分析,明确了粒子群算法的全局收敛性及其相关参数取值范围,在此基础上提出一种惯性权重和学习因子非线性、非对称变化的改进粒子群算法,使算法在全局收敛的同时具有较高的优化精度,并引入正交设计的多因素多水平试验,确定该算法参数的最优取值。通过在甘肃酒泉某变速恒频风电机组的最大风能跟踪控制系统应用,有效确定了最优叶尖速比和风机转轴速度,实现了最大年平均风含能量的优化目标,使风电机组的运行效率得到提高,验证了改进粒子群算法的正确性及其工程实用价值。

基于PLECS的直驱永磁风电系统直接功率控制研究

在研究风力机特性和永磁同步发电机运行机理的基础上,建立了直驱式永磁风力发电系统数学模型,在实现最大风能捕获的同时,分析了负载变化对发电机侧电能转换单元控制参数的影响。对于网侧逆变器控制,采用基于直轴虚拟电网磁链定向的直接功率控制,避免了对电网电压的检测和电流闭环控制,有效简化了系统结构,提高了工作可靠性。通过在Matlab/Simulink环境下嵌入PLECS工具箱进行仿真研究,结果表明该系统具有较好的控制鲁棒性和低电压穿越能力,进一步验证了基于PLECS工具箱进行风电系统建模与仿真的可行性。