永磁直驱风电变流控制系统的研究

【摘要】：直驱型风力发电机组省掉了齿轮箱,用风轮直接带动永磁同步发电机的转子,机组噪声减小,能量转换效率高,正受到越来越多国家的重视。目前我国小功率的直驱风力发电机组的变流器已经国产化,然而,受变流技术的制约,我国绝大部分兆瓦级的直驱风力发电机组的变流器仍依靠国外进口。因此,研究直驱风力发电变流系统的控制技术有着非常重要的理论和实际意义。 论文首先介绍了全功率变流器常用的拓扑结构和控制技术,并根据风力机和永磁同步发电机运行特性,建立了相关的数学模型,具体包括风机模型、风电机组轴系模型、永磁同步发电机模型、网侧变流器的数学模型。依据已经建立的数学模型,对机侧变流器采用基于转子磁场的定向矢量控制,以达到最大风能跟踪控制的目的；对网侧变流器的控制,采取了定向电压控制策略,并针对风速不均匀、直流侧电压波动大的问题,设计模糊PI电压外环、PI电流内环的双闭环控制系统,实现了网侧变流器单位因数逆变；除此之外,针对电网电压跌落,还对网侧变流器提出了基于RBF神经网络的协调控制策略,通过向电网输送无功功率达到不解列的目的。 通过比较不同滤波电路的优缺点,确定LCL型滤波电路作为网侧变流器的拓扑结构,并分析了LCL滤波电路的数学模型和电路特性,确立了LCL滤波参数的选取原则。 最后在Matlab/Sinmulink环境下,搭建了机侧变流器和网侧变流器的仿真模型,并对直驱风力发电变流控制系统的整体模型进行仿真,通过仿真结果分析,验证了控制策略的可行性和正确性。 【关键词】：直驱风力发电机组 模糊PI 变流器 RBF神经网络 LCL
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM46
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题背景9-10
• 1.2 课题目的及意义10
• 1.3 全功率变流器的研究现状10-14
• 1.3.1 全功率变流器拓扑结构10-12
• 1.3.2 全功率变流器的控制技术12-14
• 1.4 目前存在的问题及发展方向14
• 1.5 论文主要研究的内容及章节安排14-16
• 第二章 直驱风力发电系统的数学建模16-25
• 2.1 风机的数学模型16-17
• 2.2 风电机组轴系模型17
• 2.3 永磁同步发电机的数学模型17-19
• 2.4 电网平衡时网侧变流器的数学模型19-22
• 2.4.1 三相静止坐标系下网侧变流器的模型19-20
• 2.4.2 两相旋转坐标系下网侧变流器的模型20-22
• 2.5 电网不平衡时网侧变流器的数学模型22-24
• 2.6 本章小结24-25
• 第三章 直驱风电变流系统的控制策略25-42
• 3.1 PWM变流器电流控制25-26
• 3.1.1 间接电流控制25-26
• 3.1.2 直接电流控制26
• 3.2 机侧变流器的控制策略26-28
• 3.3 网侧变流器模糊电压调节器设计28-34
• 3.3.1 模糊控制基本思想29
• 3.3.2 模糊PI控制调节器的结构29-30
• 3.3.3 论域及比例因子的确定30-31
• 3.3.4 模糊子集和隶属度函数31-32
• 3.3.5 模糊控制规则32-33
• 3.3.6 模糊推理机制及解模糊策略33-34
• 3.4 网侧变流器电流调节器设计34-35
• 3.5 基于RBF神经网络网侧变流器的协调控制35-41
• 3.5.1 人工神经元模型36-38
• 3.5.2 RBF神经网络结构38-39
• 3.5.3 RBF神经网络的学习过程39-40
• 3.5.4 RBF神经网络控制器的设计40-41
• 3.6 本章小结41-42
• 第四章 网侧变流器滤波电路的设计42-49
• 4.1 滤波电路的拓扑结构及选取42-43
• 4.2 LCL滤波电路的数学模型43-44
• 4.3 LCL的滤波电路特性44-45
• 4.4 LCL滤波电路的参数选择45-48
• 4.4.1 参数选取约束条件45-47
• 4.4.2 滤波电感选择47
• 4.4.3 滤波电容选择47-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 直驱风力发电系统仿真与结果分析49-60
• 5.1 系统仿真参数49-50
• 5.2 机侧变流器的仿真模型50-51
• 5.3 网侧变流器的仿真模型51-55
• 5.3.1 模糊PI控制器模块51-52
• 5.3.2 神经网络无功电流控制器模块52-53
• 5.3.3 滤波器模块53-54
• 5.3.4 网侧变流器整体仿真模型54-55
• 5.4 直驱风力发电变流系统整体模型55-56
• 5.5 仿真及结果分析56-59
• 5.6 本章小结59-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 6.1 论文研究工作总结60
• 6.2 进一步研究工作展望60-62
• 参考文献62-67
• 致谢67-68
• 攻读硕士学位期间主要研究成果68

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