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大型风电机组载荷与功率协同控制功率优化方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:53:03
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大型风电机组载荷与功率协同控制功率优化方法研究【摘要】:近年来由生态系统被破坏而引发的问题越来越多,人类与自然赖以生存的关系如何协调人类社会的发展,如何改善温室气体升高和地球变暖的

【摘要】:近年来由生态系统被破坏而引发的问题越来越多,人类与自然赖以生存的关系如何协调人类社会的发展,如何改善温室气体升高和地球变暖的生态难题,已经成为人类发展不可忽略的问题。处于能源多元化发展的今天,在新能源的探索过程中,风力发电技术成为能源形式变革的先锋。作为现阶段成本较低发展速度最快的可再生能源技术,因为风资源丰富且永不枯竭,使风力发电技术有望能成为世界节能减排实现生态环保可持续的重要推力。在以传统的火力发电和水利发电的今天,风力发电机以其环保、清洁、成本低、能量转换率高的特点带来了能源市场的新变革。风电行业通过政府出台的鼓励发展可在能源的政策正迅速的发展。随之而来的如何改善风电机组的风能转换率,如何减少风电机组运行中产生的载荷问题成为人们关注的主要课题。而变速变桨风力发电机能够在提高风能转换速率的同时改善由机械装置产生的疲劳载荷。变速变桨风电机组能够实现在最大功率追踪时进行功率与载荷的协同控制。 本课题以并网发电的变速变桨的双馈异步发电机为研究背景,针对大型风电机组的功率优化问题,采用了一种变步长爬山搜索的功率追踪方法来进行功率追踪和功率优化。大型风电机组功率与载荷如何进行协同控制,如何实现功率与载荷的优化到如今还没有解决。本文选用双馈异步发电机作为风电机组的发电机,分析了变速变桨风电机组的控制策略及双馈异步发电机的工作原理,重点研究了风电机组的最大功率追踪方法,变步长的爬山搜索算法如何实现最大功率的快速追踪。通过变速变桨控制策略的研究,建立了双馈风力发电机DGIF的数学模型,创建了变桨距的控制模型。本文以变步长的爬山算法作为控制核心,搭建了软件控制平台,以2MW的变速变桨双馈风力发电机为控制对象,在MATLAB/Bladed软件进行仿真。 本课题的试验结果表明变步长的爬山搜索法能够实现快速风电机组的功率优化和追踪,与传统的功率控制算法相比算法更加简单且不需要风速、功率和转速等参数先决条件,并且能够获得较高的风能利用率,验证了变速变桨风电机组功率优化算法方案的可行性,仿真结果表明变步长爬山算法可以很好的实现风电机组的功率优化。 【关键词】:双馈风力发电机 变桨距控制 变步长爬山搜索算法 风能利用系数 最大功率追踪
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM315
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-14
  • 1.1 风电机组功率优化算法的研究背景9-10
  • 1.2 国内外风力发电技术发展状况10-11
  • 1.3 变速变桨风力发电机组的功率优化方法研究近况11-13
  • 1.4 本课题研究主要内容13-14
  • 第2章 变速变桨距风电机组的基本控制14-30
  • 2.1 变速变桨距系统的控制策略研究15-17
  • 2.2 风能转换的基本原理及空气动力学17-21
  • 2.2.1 空气动力学原理17-19
  • 2.2.2 贝兹理论19
  • 2.2.3 平均风速模型19-21
  • 2.3 变速变桨距的双馈感应发电机控制21-25
  • 2.3.1 变速变桨距的双馈异步发电机控制基本原理21-22
  • 2.3.2 变速变桨的双馈风力发电机的模构建型22-25
  • 2.4 双 PWM 变流器及逆变器控制技术25-29
  • 2.5 本章小结29-30
  • 第3章 变桨距功率优化的控制策略优化方法研究30-37
  • 3.1 变桨距双馈异步发电机的功率控制30-33
  • 3.2 变桨距双馈异步发电机的控制器设计33-36
  • 3.2.1 桨距制动器设计34
  • 3.2.2 桨距控制模型34-36
  • 3.3 本章小结36-37
  • 第4章 变速变桨距风电机组功率优化算法研究37-46
  • 4.1 最大风能追踪过程37-39
  • 4.2 有效风速模拟39-41
  • 4.3 常用的几种功率优化控制算法研究41-45
  • 4.3.1 叶尖速比功率跟踪控制41
  • 4.3.2 基于最优转矩的功率控制41-42
  • 4.3.3 几种新型的功率优化控制方法42-43
  • 4.3.4 爬山搜索功率优化控制43-45
  • 4.4 本章小结45-46
  • 第5章 变步长爬山的功率优化控制算法仿真46-58
  • 5.1 风能利用系数仿真46-51
  • 5.2 变步长爬山搜素算法控制机制51-52
  • 5.3 变步长爬山算法研究52-57
  • 5.4 本章小结57-58
  • 第6章 结论58-59
  • 参考文献59-62
  • 在学研究成果62-63
  • 致谢63


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