风能发电系统关键技术研究

【摘要】：近年来,随着经济的高速发展,能源问题变得越来越严重,寻找新的替代能源已成为当务之急,风能发电以其资源丰富和技术上的优势,成为当前国内外研究和发展的重点。中国已成为世界上的风能大国,但是对风能发电的研究起步较晚,特别是控制系统方面,与此相关的理论研究和应用技术仍然很薄弱。因此,研究风能发电技术的主要关键技术和相关理论方法问题具有重要的意义。 本文以风能发电系统为研究对象,对风能发电系统的一些关键问题,特别是在控制系统相关的问题方面进行了深入的研究。全文的主要研究内容如下： 1.研究了风速的预测问题。通过分析风速序列高度的非线性、大间歇非平稳性和混沌特性,构建了基于相空间重构小波神经网络的风速预测模型。 (1)分析了风速序列的非线性,采用自相关函数检验法判定了风速序列的非平稳性,采用功率谱法判定了风速序列的混沌特性,构建了一种风速预测模型。 (2)针对风速序列的混沌特性,采用G-P (Grassberger-Procaccia)法计算相关维数,由Takens嵌入定理求得嵌入维数,将相空间重构嵌入维数作为模型时序数据输入维数,避免输入节点数选取的任意性使得到的预测结果不一定是其解空间的表达问题。 (3)利用小波变换对非平稳性的分解,结合神经网络良好的非线性映射能力,有效地解决风速序列的非线性和非平稳性问题,给出了模型结构和学习算法,并进行了仿真实验验证。 (4)采用我国浙江杭州湾入海口(北纬90°,东经120°)多组半小时实测风速数据,对本文构建的风速预测模型进行工程验证,结果表明本文所建模型的精度明显优于传统方法。 2.研究了变速恒频双馈风电机组的功率控制问题。基于双馈风力发电系统的特性,提出了一种基于指数趋近率的积分变结构控制器,实现了双馈风电机组有功功率和无功功率的解耦控制。 (1)基于最大功率反馈控制策略以及定子电压定向的矢量控制策略,实现了双馈风力发电系统的最大功率跟踪和双馈电机有功功率和无功功率的解耦控制。 (2)针对传统的双馈电机矢量控制策略结构复杂,鲁棒性不强等问题,在双馈电机定子电压定向矢量控制的基础上,提出了一种变结构控制策略。通过直接在转子静止abc坐标系实现转子侧电流的无静差控制,避免了对转子电流实施坐标变换,简化了控制结构。且滑模变结构控制对于电机参数变化及外部扰动具有很好的鲁棒性,可以有效地抑制电机参数变化及外部扰动对双馈风能发电系统的影响。 (3)在变结构控制的滑动面引入积分环节,可消除电机参数变化及外部扰动造成的稳态误差,又可通过调节积分环节的参数,改善滑动运动的动态品质。通过采用指数趋近律可保证滑动模态到达过程的动态品质,又可消弱变结构控制本质上的开关不连续性造成的系统抖振。 (4)通过理论推导和仿真实验验证了本文控制策略的可行性和有效性,并进行了工程应用验证。 3.研究了风电机组的偏航控制问题。基于偏航控制系统的工作特性,采用V-HC (Vane-Hill Climbing)算法实现了偏航最大功率跟踪；提出了一种滑模速度控制器,实现了偏航感应电机转子磁链定向矢量控制。 (1)针对基于风向传感器的风向微变化时风向偏航控制角度难以精确化问题,在风向角小范围变化时采用基于功率检测的爬山算法进行最大发电功率跟踪,以解决小范围内风向传感器难以确定风向角的问题,提高了偏航控制的精度。 (2)针对风速检测和偏航控制具有滞后性,采用基于相空间重构的小波神经网络预测模型进行风速短时预测,根据预测风速对风电机组进行超前偏航控制,即可实现风电机组的最佳发电,又能减小对风力发电机组的风力冲击,保护和延长风力发电机的寿命。 (3)针对偏航控制系统抗较大外部扰动的鲁棒性问题,在偏航感应电机转子磁链定向矢量控制的基础上,将滑模变结构控制和矢量控制相结合,提出了一种滑模速度控制器用于偏航控制系统的速度控制,给出了滑模速度控制器的设计方法,分析了滑模速度控制器的有效性。滑模变结构控制对于电机参数变化及外部扰动具有很好的鲁棒性,可以有效地提高偏航系统的稳定性和抗扰动性。 (4)通过对比实验和工程验证,表明本文的控制策略是可行有效的。 4.设计了一套中小型风能发电机组控制装置,实际运行结果表明,本文的控制方法和策略是可行有效的。 (1)实现了中小型风能发电系统的信号采集和处理、偏航控制、自动解缆、并网发电控制、停机制动控制、安全保护、本地监控、远程监控。 (2)给出了偏航控制和功率控制主要功能的软硬件实现方法。 (3)对设计应用的系统进行实验和运行测试,通过实测数据分析,验证了控制装置和相关算法的有效性。 【关键词】：风能发电 风速预测 小波神经网络 功率控制 偏航控制 滑模变结构控制
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 致谢9-10
• 摘要10-13
• ABSTRACT13-22
• 第一章 绪论22-34
• 1.1 课题背景22-24
• 1.2 国内外研究现状24-31
• 1.2.1 风速预测方法研究现状24-26
• 1.2.2 变速恒频双馈风电机组功率控制技术研究现状26-29
• 1.2.3 风电机组偏航控制技术研究现状29-31
• 1.3 本文的研究内容与创新点31
• 1.4 本文的结构安排31-34
• 第二章 风速预测34-54
• 2.1 风速序列特性分析34-37
• 2.1.1 风速非线性特性分析34
• 2.1.2 风速非平稳特性分析34-36
• 2.1.3 风速混沌特性分析36-37
• 2.2 风速预测37-39
• 2.3 风速小波神经网络的结构39-40
• 2.3.1 小波神经网络的基本思想39
• 2.3.2 小波神经网络预测模型构造39-40
• 2.4 风速小波神经网络预测模型中间隐层构造40-42
• 2.4.1 隐层小波函数的选择40-42
• 2.4.2 风速小波神经网络预测模型隐层节点数的确定42
• 2.5 风速小波神经网络预测模型初始化42
• 2.6 风速小波神经网络预测模型学习算法42-44
• 2.7 相空间重构风速时间序列44-46
• 2.7.1 延迟时间的确定45
• 2.7.2 嵌入维数的确定45-46
• 2.8 风速小波神经网络预测模型训练46-48
• 2.9 实验分析48-52
• 2.9.1 风速相空间重构48-49
• 2.9.2 风速序列相空间重构49
• 2.9.3 风速小波神经网络模型训练49-52
• 2.10 小结52-54
• 第三章 变速恒频双馈风电机组功率控制研究54-74
• 3.1 风力机特性分析55-59
• 3.2 双馈电机数学模型59-63
• 3.2.1 双馈电机dq坐标系下的数学模型60
• 3.2.2 双馈电机定子磁场定向矢量控制60-61
• 3.2.3 双馈电机定子电压定向矢量控制61-63
• 3.3 变结构滑动模态控制的设计方法63-66
• 3.3.1 变结构控制的设计方法63-64
• 3.3.2 变结构控制系统的稳定性分析64-65
• 3.3.3 变结构控制的抖振问题65
• 3.3.4 变结构控制的不变性65-66
• 3.4 双馈电机功率控制的积分变结构控制策略66-69
• 3.4.1 双馈电机功率控制系统结构设计66-67
• 3.4.2 偏差方程的构造67-68
• 3.4.3 切换函数构造68
• 3.4.4 变结构控制律设计68-69
• 3.4.5 参数摄动分析69
• 3.5 仿真实验及分析69-71
• 3.6 小结71-74
• 第四章 风电机组偏航控制技术74-88
• 4.1 偏航控制系统结构75-76
• 4.2 偏航控制工作原理76-77
• 4.3 偏航控制的工作模式77
• 4.4 偏航控制V-HC算法77-80
• 4.4.1 风向传感器控制算法77
• 4.4.2 基于功率检测的爬山算法77-80
• 4.5 基于风速预测的偏航保护控制80
• 4.6 滑模变结构速度控制器设计80-84
• 4.6.1 偏航感应电机数学模型80-81
• 4.6.2 矢量控制81-82
• 4.6.3 切换函数构造82-83
• 4.6.4 滑动模态存在和到达条件83-84
• 4.6.5 抖振问题的解决84
• 4.7 仿真实验及分析84-86
• 4.7.1 风向阶跃时的跟踪实验85
• 4.7.2 偏航过程中的扰动实验85-86
• 4.8 小结86-88
• 第五章 中小型风能发电控制系统设计88-106
• 5.1 风能发电控制系统88-89
• 5.2 风能发电控制系统设计原则89-90
• 5.3 风能发电控制系统硬件设计90-95
• 5.3.1 信号采集单元91-92
• 5.3.2 运行主控制器92
• 5.3.3 偏航伺服单元92-93
• 5.3.4 并网控制单元93-95
• 5.3.5 通信接口电路95
• 5.4 风能发电偏航控制的软件设计95-98
• 5.4.1 偏航控制的模式控制95-96
• 5.4.2 偏航跟风模块设计96-97
• 5.4.3 基于风速预测的偏航保护控制97-98
• 5.5 风力发电功率控制的软件设计98-100
• 5.6 系统上位机功能设计100-101
• 5.7 实验结果分析101-106
• 第六章 总结与展望106-108
• 6.1 总结106
• 6.2 展望106-108
• 参考文献108-115
• 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况115

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