基于MATLAB 的雙饋風力發電機組動態特性分析

張惠強

（國電電力內蒙古新能源開發有限公司，內蒙古 呼和浩特 010020）

在經濟持續增長的同時，能源問題也逐漸暴露在世人面前，為了早日擺脫能源枯竭的困境，不少業界人士將視線投向了風力發電，風力發電具有諸多優勢，因此，如何將其轉換成人類的基本電力，是一個亟待解決的課題。針對這種特殊的風能變化，通過對風力發電機在不同工況下的風能變化進行了分析，計算不同工況下的風能變化、動態性能，通過MATLAB 軟件對其進行了模擬，得出了其動態特性，對于進一步開展雙饋異步電動機的深入研究和市場的應用具有重要意義。

1 雙饋風力發電機組動態特性分析必要性

風力發電是一種清潔無污染、易獲取、儲量巨大的可持續發展的新能源。但是，風力發電是一種時序性、隨機性的能源，其輸出功率存在很大的波動，而當風力發電裝機的規模越來越大時，大規模的風力發電將會對電力系統的供電品質產生一定的不利作用。但在仿真分析的過程中，由于傳統的蜜蜂算法收斂速度慢，容易陷入局部最優化，將遺傳算法與其相融合，并采用了一種基于高斯化和混亂干擾的改進方法。采用該方法進行了BP 網絡的參數優化和風速預報，結果顯示，該方法具有較高的預報準確率和較好的預報性能。基于MATLAB 的雙饋風力發電機組動態特性分析，提出了一種多模式的狀態預報控制器，用于解決常規PI 系統中的電力波動大和輸出超調量大等問題。模擬實驗證明，與PI 相比，MMPC 系統的速度和輸出功率的波動明顯減少，而在風速干擾的影響下，舵面運動的改變幅度明顯減少。風能是由風車通過能源轉換為電力的過程。由于雙饋風力發電機組自身的優點，這種無污染的新能源被人們所重視。再加上天然的風能是無窮無盡的，因此，各國對風能的利用也是越來越多。

2 雙饋風力發電機組動態特性分析的原理

2.1 工作原理

雙饋變頻風電機組包括四個主要組件，其中，雙饋式風電機組的總體架構，這種雙饋型風力發電機的工作模式是：將風力馬達的轉子與發電機的轉子之間以接觸的形式驅動，這時，發電機的線圈是由AC 轉換成DC，然后連接變流器和電網。風力機、傳動系統、變槳執行機構和發電機的具體數學建模，并在MATLAB 上建立了開環動態性能測試系統。將該模型進行了分段線性化，并在此基礎上導出了該單元的狀態空間模式。通過分析雙饋式風電機組的動態工作動態學特點，即在低于正常工況時，將轉子度維持在最低限度，通過調整風力發電機的速度，使得機組達到最大的風能利用率，從而達到最大的風能利用率；超過標稱速度時，保持額定速度，調整轉子距角度，使其接近標稱的動態。

2.2 研究思路

在了解了雙饋異步變速恒頻風力發電系統的工作原理的基礎上，基于MATLAB 分析雙饋風力發電機組動態特性。變速風力發電裝置需要把風力轉化為機械能，再把機械能轉化為電力，完成電力輸送。雙饋異步電動機的轉子、定子是用兩個變流器相連的。在電網的常態工作條件下，轉子端變頻器通過對速度進行調節，使功率的輸出達到最佳，這就是轉子回路的變頻點。

雙饋變頻器采用更低的變頻器，它的額定能力稍大于其發電機的標稱能力乘以其額定的滑動偏差，一般為風電場的25%。電網變流器通過不依賴轉子的數字和方向來調節其DC 連接的電壓，并在網絡中維持均衡。針對風速本身的特性，本文提出4 種不同的風模式，即基礎風Va、陣風Vb、漸變風Vc 以及隨機風Vd。在此基礎上，構建形成相應的數學模型。具體的仿真模型如下：

設VWB 為恒定風速，表示風速模型的平均速度，設VWG 為陣風風速，描述風速突然變化的特性，其數學模型如公式（1),t1G 表示陣風的開始時間，tG 表示陣風的持續時間.VG max 表示陣風的最大值，t 表示有風的時間，設VWR 為漸變風速，描述風速的漸變特性，其數學模型如公式（2），t1R 表示階躍開始的時間，t2R 表示上升截止的時間；VR max 表示風速階躍最大值。設VWN 為隨機風速，可以用Simulink 中的白噪聲表達，設風速為VW，則為公式（3）。

3 雙饋風力發電機組動態特性分析的結果

3.1 正常運行時風電機組輸出特性仿真

基于雙饋感應發電機的數學建模，利用Matlab 軟件對其進行建模，該組件的分系統結構是由風力機、感應發電機定子電流、電網一側變換器電流組、發電機、變頻器等的子組件構成。設定了雙饋式風力發電機的各項參數，并用模式視窗中的配置控制器來開啟設定模擬參數的對話，選取Ode23tb 演算法，設定模擬起始時刻0s，終止時刻10s。通過模擬計算，得出了風力發電機在一定速度下的輸出量的變化規律，結果表明，在一定的風速條件下，風力發電機的出力是平穩的，而風力發電機的有功功率隨著出力的增加而增加到一定的水平。

通過對風力發電系統的模擬，發現風力發電系統在風力發電系統中的輸出容量在一定范圍內仍能維持較好的穩定性，而風力發電機的有功功率隨著出力的增加而增加。通過比較發現，無論是在固定風速或陣風速度下，雙饋異步風力發電機的輸出電壓均能維持在一個較低的水平，且在較長的一段時間內，其輸出電壓均能達到較好的穩定性。

圖1 陣風風速下風電機組輸出特性變化曲線

圖2 恒定風速下風電機組輸出特性變化曲線

3.2 故障運行時風電機組輸出特性仿真

采用失效模式設定了單相短路，設定1s 內出現一次單相短路，1.2s 內排除，模擬起始點0s，終止點2s。通過模擬單相短路故障時風電機組輸出特性曲線可以看出，當發生電網單相故障時，風電機組的出口電壓降低，出口電流增大，但是變化幅度都較小。風電機組的輸出有功功率和無功功率也會出現少許的波動。故障清除后，風電機組為了使端電壓恢復到給定值需要從電網中吸收無功功率，恢復速度相對較快。采用模式中的失效模式設定三相的短路，設定1s 內出現三相短路，1.2s 內排除，模擬起始時刻0s，終止2s。通過對風力發電機三相短路事故的分析，得出了風力發電機在三相短路事故中的輸配電性能圖。經過一段時間的檢修，風力發電機的電壓可以在短的一段時間內恢復到原來的運行，但是其恢復速率比較緩慢，而且在失效的地方，有功和無功的值都會比失效之前降低。

圖3 單相短路故障時風電機組輸出特性變化曲線

3.3 總結分析

在風速為常數的情況下，該雙饋風電機組的輸出電壓及輸出功率均為常數。在雙饋風扇機組中，在風速波動時，其輸出電壓幾乎不變，而其輸出功率則會隨風速的改變而改變。在電網發生單相干短路時，可使系統的輸出電壓下降，并使其具有較低的有功、無功等方面的功率變化，一旦排除了這些問題，就可以相對快速地回到原來的運行。在網絡發生三相短路時，風電場的輸出電壓會急劇下降，而其輸出的有功也會隨之減少，并且為電力系統輸送了大量的無功，從而使風電場在排除了這些問題后，重新回到原來運行的時間要長一些。

4 MATLAB 技術在雙饋風力發電機組動態特性分析的應用

4.1 方法分析

首先，對風輪、傳動系統、變槳執行機構、發電機進行了建模，建立了風輪、傳動系統、變槳執行機構和發電機的數學建模，建立了系統的模型，通過MATLAB/Simulink 軟件建立了系統的模型，通過對模塊的分段進行了線性分析，得到了系統的狀態空間建模。為了克服傳統的人工蜜蜂算法容易陷入局部最優、收斂速度慢的缺點，將遺傳算法與其相融合，并將其應用于后續的高斯化和混亂干擾中。為了檢驗該方法的效率和效果，采用了一種經典的試驗方法，并利用該方法進行了參數識別。仿真試驗證明，該方法具有收斂精度高、全局和局部優化性能好、穩定性好等特點。利用經試驗證明的改良的蜂窩結構優化方法進行了BP 神經網絡的參數優化和風速預報，并與BP 神經網絡的實測結果進行了比較，結果顯示，該方法具有較高的預報準確率和較好的預報性能。針對常規PI 控制方案中的電力波動大、輸出超調量大等問題，MATLAB 技術從理論上分析了該系統的基本特性，建立了一種多模式的預報控制器，通過對階躍風、陣風、湍流風等不同風速情況的模擬計算，發現該方法可以在低于標稱風速的情況下，實現對最大風力的追蹤，使其平穩地實現輸出功率的平穩，超過標稱風速時，其速度和輸出功率的起伏明顯減小，而偏心執行器因風速干擾而提早啟動，俯仰角度的變化也相對較小。總的來說，MMPC 控制方案，既能獲得最大風能捕獲和平滑輸出功率，又能在某種程度上減少螺距運動的改變，減少機器的機械疲勞，提高使用裝置的使用年限。與PI控制相比，在最大風力追蹤期，多模式預報控制方案的性能提高不明顯，故在低于標稱風速時，其最大風力追蹤控制仍需深入探討。

4.2 應用效果分析

MATLAB 技術以全機動態學模式是以轉矩控制為核心，以轉矩為基礎，以向量控制為基本單元。通過在3～25m/s 的速度下，通過仿真分析，得出3 ～25m/s 的有功功率、轉速與機組的功率因子1。通過仿真對比表明，采用直接轉矩－空間矢量調頻技術能夠較好地反映出機組的穩定工作狀態。為評價直方轉矩－空間矢量調變系統的動態學特性，以低于額定風速、高于額定風速和接近額定風速3 種工況下的動態特性進行仿真，并與常規的轉矩控制作比較。在模擬時，把單位的電力系數設定為1。低于標稱風速時，當風力發生變化（1s 內從7m/s升高到8m/s，而在1s 內，風力從7m/s 降低到8m/s）時，單位電力的反應。仿真表明，在低于標準風速條件下，當風速出現1m/s 的瞬時，采用直接轉矩－空間矢量調頻的方法可以獲得更高的反應速率，但因單位功率小，兩者之間的差異并不顯著。此外，由于常規的轉矩控制在低負載情況下的控制效果較差，因此，與直接轉矩－空間矢量調節方法的速度有較大差異。隨著風力的增大，兩者之間的距離也隨之縮小。

在接近標稱的速度時，當風速出現變化時（從1s的10m/s 到11m/s，從1s 到10m/s）的有功電力的反應，可以看到，風力發電機的運行狀況從最大風能跟蹤到標稱運行。在給定工作條件下，僅有的控制風能輸出（不計偏轉）的方法是調整螺距角度。滯環控制系統在啟動時，要有一個扭矩的誤差。因此，與直接轉矩－空間矢量調制控制相比，對俯仰角度的調整有一定的延遲。可見，此時的速度也會有很大的改變。傳統的轉矩控制方法在反應速率上，不如采用直接轉矩－空間矢量的方法。另外，在接近固定風速的情況下，這種差異是非常顯著的。

當超過標稱風速時，該設備的速度會出現變化（從1s 的15m/s 增加到16m/s，從1s 下降到15m/s），該設備的有效功率反應，如圖所示，當超過標稱風速，當該設備處于額定功率時，該電機的直接轉矩－空間矢量調頻仍具有較高的反應速度。不過，由于發電機的功率已經達到了極限，這兩種方法在反應速度方面的差別并不大。

通過對轉子的速度特性的分析，發現在采用直接轉矩－空間矢量調節模式時，風速對速度影響不大。在干擾出現后，常規的直接扭矩調節要6s 左右，才能實現完全的穩定。本文針對一臺雙饋式風電機組，從理論上導出了一種采用直接轉矩－空間矢量調節的方法，并根據該系統的動態建模，模擬了在不同的額定風速、不同的風速和不同的不同工況下，不同的機組在不同工況下的動態特性。通過與常規的轉矩控制方法的比較，得到了較好的效果。通過對直接矩－空間矢量調變的穩態校核，證明了采用這種方法所得到的發電機的穩態特性和所需的設計參數有很好的一致性。本文所提出的控制邏輯是正確的。從模擬實驗中可以看到，利用PI 控制器代替轉矩環與轉子磁鏈環滯環控制器，使其在控制精度和反應速率上都得到了明顯的提高；因為提高了俯仰角度的調整速率，因此，當發電機在接近標稱風速時，采用直接轉矩－空間矢量調幅來提高其性能。

5 結語

綜上所述，風力發電系統的瞬時、隨機性對發電系統的運行性能有很大的影響，但由于風力發電系統的大量投入，使得風力發電系統的發電能力越來越強，風力發電對電力系統傳輸質量的影響也越來越大。針對風力發電機在隨機風速的影響下，采用了一種新的CGCGABC-BP 神經網絡進行了風速預報，采用多個模式的可變槳距預報控制器，使其能夠達到最大限度地減小輸出功率的目的。