直驱风电机组子控制器的无扰切换研究

【摘要】：随着化石能源的日益消耗和环境污染的加重,风力发电作为一种新型的可再生能源,因其具有发电成本低、对环境无污染等优点,越来越受到世界各国研究者的重视。随着风力发电技术的发展,直驱永磁风力发电以其结构优点,成为了风力发电系统中最具发展潜力的方式之一风力发电系统是一个具有多工况、多控制器的复合型控制系统,不同工况的转换具有随机性,子控制器之间能否无扰切换,对系统控制的稳定性显得尤为重要。本文将以风电机组运行过程中的两个典型工况的子控制器作为研究对象,重点对子控制器的切换策略进行研究,主要工作如下：(1)本文介绍了风电产业在全球范围内的发展现状,重点阐述了在风速达到额定风速前后的两个工况下,子控制器及其切换策略的研究现状。基于对直驱式永磁风电机组基本结构以及工作原理的深入研究分析,建立了风力机、发电机以及变流器的数学模型,为后续子控制器的设计以及切换策略的研究奠定了基础。(2)基于对风速在额定风速上下的两个工况,对子控制器的控制策略进行研究,并基于Matlab/Simulink搭建仿真模型。在风速低于额定风速的最大风能追踪阶段,采用基于电机转子磁场定向的矢量控制调制策略,对机侧变流器进行控制,实现最大风能捕获,采用基于电网电压定向的矢量控制调制策略,对网侧变流器进行控制,实现有、无功功率的解耦控制,保证直流侧电压保持稳定：在风速高于额定风速的恒功率控制阶段,采用基于模糊算法的变桨距控制,实现减少风能吸收,使输出功率稳定在额定功率的控制目标。(3)基于对子控制器切换过渡过程控制系统控制量突变的特点及原因的深入研究,采用自抗扰控制器安排电机转子电流过渡过程,达到抑制切换过程中引起的电机转子电流突变的切换控制目标,降低了由于子控制器切换引起的输出功率突变,提高了发电质量。并基于Matlab/Simulink搭建仿真模型,验证了子控制器切换策略的可行性。(4)针对自抗扰控制器参数较多,整定较为复杂的特点,引入粒子群算法基于风电仿真模型对自抗扰控制器参数进行寻优整定。仿真结果表明了粒子群算法对自抗扰控制器参数整定的有效性。 【关键词】：风力发电 永磁发电机 无扰切换 自抗扰控制
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-23
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 课题意义11-12
• 1.2 国内外风电产业发展现状12-15
• 1.2.1 国外风电产业发展现状12-14
• 1.2.2 国内风电产业发展现状14-15
• 1.3 风电技术发展现状15-21
• 1.3.1 风力发电系统15-17
• 1.3.2 永磁风电系统控制策略研究现状17-20
• 1.3.3 控制器间无扰切换研究发展现状20-21
• 1.4 本文研究的主要内容21-23
• 2 直驱式永磁风电机组运行原理与建模23-35
• 2.1 直驱式风电机组的基本结构和运行原理23
• 2.2 直驱式风电系统主要组成部分数学模型23-33
• 2.2.1 风力机数学模型23-25
• 2.2.2 永磁同步发电机数学模型25-30
• 2.2.3 变流器数学模型30-33
• 2.3 本章小结33-35
• 3 直驱风电机组子控制器设计与仿真分析35-61
• 3.1 最大风能跟踪阶段控制器设计35-49
• 3.1.1 最大风能跟踪原理35
• 3.1.2 矢量控制调制策略35-39
• 3.1.3 变流器控制策略分析39-42
• 3.1.4 建模与仿真分析42-49
• 3.2 恒功率运行阶段控制器设计49-59
• 3.2.1 变桨距控制策略分析49-50
• 3.2.2 模糊控制原理50-51
• 3.2.3 基于模糊算法的桨距角控制器设计51-55
• 3.2.4 建模与仿真分析55-59
• 3.3 本章小结59-61
• 4 基于自抗扰算法的子控制器切换研究61-77
• 4.1 自抗扰控制的基本原理61-65
• 4.1.1 跟踪微分器TD62-63
• 4.1.2 扩张状态观测器ESO63-64
• 4.1.3 非线性状态误差反馈控制律NLSEF64
• 4.1.4 自抗扰控制算法分析64-65
• 4.2 子控制器切换算法分析65-70
• 4.2.1 子控制器切换过程特点65-68
• 4.2.2 自抗扰切换控制器设计68-70
• 4.3 自抗扰控制器的参数整定70-72
• 4.3.1 跟踪微分器TD参数整定71
• 4.3.2 扩张状态观测器ESO参数整定71
• 4.3.3 非线性反馈控制律NLSEF参数整定71-72
• 4.4 建模与仿真分析72-75
• 4.5 本章小结75-77
• 5 基于粒子群算法的自抗扰切换控制器参数优化77-85
• 5.1 粒子群算法理论分析77-79
• 5.1.1 粒子群算法基本原理77
• 5.1.2 粒子群算法参数设置77-78
• 5.1.3 粒子群算法基本流程78-79
• 5.2 自抗扰控制器参数优化79-80
• 5.2.1 适应度函数的选取80
• 5.2.2 参数初始化80
• 5.3 仿真结果分析80-83
• 5.4 本章小结83-85
• 6 结论85-87
• 6.1 工作总结85
• 6.2 不足与展望85-87
• 参考文献87-91
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果91-95
• 学位论文数据集95

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