基于模糊控制的雙饋風力發(fā)電空載并網技術研究

康忠健,陳天立,王升花,王平

(1.中國石油大學(華東)電氣工程系,山東 東營 257061;2.承德石油高等專科學校,河北 承德 067000)

1 引言

近年來,資源的短缺和環(huán)境的日趨惡化,使世界各國開始重視開發(fā)和利用可再生、無污染的新能源。風力發(fā)電是可再生能源利用的典型代表。而變速恒頻系統(tǒng)在風力發(fā)電系統(tǒng)中得到廣泛應用。目前變速恒頻風力發(fā)電系統(tǒng)采用并網方式有:空載并網和負載并網。在兩種并網方式中,空載并網結構簡單,控制比較容易實現(xiàn),也是采用比較多的并網方式。

近年來雙饋發(fā)電機并網控制成為國際社會的熱點,如文獻[1,2]中并網控制策略采用PI控制,傳統(tǒng)的PI控制算法有著非常好的性能,但PI算法要求系統(tǒng)模型參數是非時變的,應用到時變系統(tǒng)時,性能就會變差甚至不穩(wěn)定。而模糊邏輯控制是一種新穎的控制策略,無論是在非線性還是多變量系統(tǒng)中,如風力發(fā)電機組控制系統(tǒng),特別是當數學模型未知或不確定時,都能產生令人滿意的效果,魯棒性好,抗干擾強,如文獻[3]采用全模糊控制策略,但模糊控制器本身消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的性能較差,難以達到較高的控制精度,在控制點附近會出現(xiàn)盲區(qū)和死區(qū)。本文將模糊控制與傳統(tǒng)PID控制結合,提高系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性,提高風力發(fā)電系統(tǒng)運行性能。

2 雙饋風力發(fā)電機模型[4]

規(guī)定定子側電壓、電流正方向取發(fā)電機慣例,轉子側電壓、電流正方向取電動機慣例,采用定子磁鏈定向下的雙饋電機數學模型為

采用空載并網方式時,在并網前,定子電流為0,定子電壓為被控量,控制目標是控制定子電壓與電網電壓幅值、頻率與相位相同。在空載并網前,由于定子電流為0,所以變換到d-q坐標系下可得到兩相同步旋轉坐標系下的電流均為0,即ids=0,iqs=0,在忽略了定子電阻,空載時矢量控制模型可簡化為

由式(1)可知,定子電壓的d軸分量為0,而定子電壓的q軸分量與轉子電流的d軸分量成正比,控制目標定子電壓幅值、頻率與相位及電網電壓一致,即 uqs等于相應的值,也就是控制 idr等于相應的值。

3 空載并網模糊控制器設計[5]

本文采用參數自整定模糊PI控制器。為了滿足對PI控制器參數自整定的要求,利用模糊控制規(guī)則在線對PI的比例和積分進行修改。其模糊PI控制器系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 參數自整定模糊PI控制器系統(tǒng)框圖Fig.1 System diagram of the parameter self-tuning fuzzy PI controller

參數自整定的基本思想是:當偏差e或偏差變化率ec較大時,進行“粗調”,即放大Kp,KI;當偏差e或偏差變化率ec較小時,進行“細調”,即縮小Kp,KI;放大倍數的語言變量 N為下列詞集:N={AB,AM,AS,OK,CS,CM,CB},這里AB,AM,AS,OK,CS,CM,CB分別表示高放,中放,低放,不變,小縮,中縮,大縮的模糊子集,N的論域規(guī)定為{0.125,0.25,0.5,1.0,2.0,4.0,8.0}。

在一控制周期內的參數自整定模糊PI控制的控制流程如圖2所示。系統(tǒng)整體控制框圖如圖3所示。

圖2 參數自整定模糊PI控制器系統(tǒng)流程Fig.2 Control flow of parameter selftuning fuzzy PI controller

圖3 系統(tǒng)控制框圖Fig.3 System control diagram

4 仿真結果

本文采用Matlab/Simulink為平臺,根據各個部分數學模型公式,建立了各部分數學模型,并進行仿真。整體系統(tǒng)仿真模型如圖4所示。

電機參數為:額定電壓380 V,額定功率1.5 kW,定子電阻 Rs=3.74 Ω,定子漏感Ls=0.304 2 H,轉子電阻 Rr=3.184 Ω;轉子漏感 Lr=0.310 7 H,互感Lm=0.292 0 H,極對數 pn=2,轉動慣量J=0.1 kg?m2。直流母線電壓500 V。實線代表參數自整定模糊PI控制器仿真波形,虛線代表PI控制器仿真波形。

圖4 空載并網系統(tǒng)仿真模型Fig.4 Simulation model of idle load grid-connection system

1)當轉子速度(ω=100π/3)和電機參數恒定時對系統(tǒng)進行仿真,仿真波形如圖5～圖7所示。

圖5 idr仿真波形Fig.5 Simulation waveform of idr

圖6 定子側電壓與電網電壓壓差仿真波形Fig.6 Simulation waveforms of dropout voltage between stator side and g rid

圖7 SVPWM仿真波形Fig.7 Simulation waveform of SVPWM

由轉子速度(ω=100π/3)可以得出SVPWM的頻率為1.5TN=0.03 s,由圖 7中SVPWM 仿真波形可以得到驗證。當轉子速度和電機參數恒定時由圖5和圖6對比兩種控制器仿真波形可以看出,模糊PI控制器的調節(jié)時間大大縮短,并且波動較小,能夠更快地達到并網要求。

2)假定電機參數不變,當轉子速度(在0.2 s時由 ω=100π/3變?yōu)?)變化時仿真波形如圖 8～圖10所示,當轉子速度變化,控制SVPWM 頻率相應變化從而使定子側輸出電壓頻率符合并網要求。由圖8和圖9中對比兩種控制器仿真波形可以得出,模糊PI控制器的調節(jié)時間大大縮短并且波動較小,能夠更快地達到并網的要求。

圖8 idr輸出仿真波形Fig.8 Simulation waveform of idr

圖9 定子側電壓與電網電壓壓差仿真波形Fig.9 Simulation waveforms of dropout voltage between stator side and g rid

圖10 SVPWM仿真波形Fig.10 Simulation waveform of SVPWM

由以上仿真波形可以得出,SVPWM頻率由1.5TN=0.03 s變?yōu)門N=0.02 s,定子輸出電壓的幅值、頻率、相位與電網電壓一致,達到控制要求。

3)保證電機轉速不變情況下,在0.2 s時轉子電阻值增加到原來的2倍,仿真波形見圖11、圖12。從圖11和圖12仿真波形可以看出,當電機參數變化時,模糊PI控制器與PI控制器相比,調節(jié)時間大大縮短,擾動很小,具有更好的動態(tài)調節(jié)效果。

圖11 id r輸出仿真波形Fig.11 Simulation waveform of idr

圖12 定子側電壓與電網電壓壓差仿真波形Fig.12 Simulation waveforms of dropout voltage between stator side and g rid

5 結論

本文對通過變速恒頻風力發(fā)電系統(tǒng)進行分析,結合模糊控制技術,給出了基于模糊控制技術的雙饋風力發(fā)電機并網控制策略。仿真結果驗證了自適應模糊PI控制器與PI控制器相比,依靠模糊控制器的自調整能力能夠實時在線地按照系統(tǒng)的偏差對控制器參數進行調整,大大減弱了對電機參數準確性的依賴程度,從而提高了控制器的自適應能力和魯棒性。仿真結果表明,自適應模糊PI控制器能夠大大提高系統(tǒng)的動態(tài)性能。

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