直驱风电组双PWM变流器控制策略研究

【摘要】：近年来,随着常规能源储量减少和环境污染的加重,寻找一种新型的可再生清洁能源成为各国的首要任务。风能作为新生清洁能源的主力之一,由于发电成本相对较低,无污染等优点,其开发利用逐渐受到世界各国研究者的关注。 直驱永磁风力发电是风力发电系统中最有发展前景的方式之一,全功率变流器是直驱风电系统并网的关键器件,其控制在风力发电系统中尤为重要。随着机组容量的增大,对控制的精确性以及稳定性有了更高的要求。本文将以永磁直驱风力发电系统中双PWM (Pulse Width Modulation, PWM)变流器作为研究对象,重点对变流系统控制策略进行研究,主要工作如下： 文中分析了风力发电发展现状,重点阐述直驱发电变流系统拓扑结构以及控制技术的发展。文中通过研究风力发电系统运行机理,建立风速、发电机、永磁同步发电机、全功率变流器的数学模型,并对机侧和网侧变流器控制策略进行分析,为后续整机仿真模型的建立奠定理论基础。 在Matlab/Simulink环境下搭建整机仿真模型。机侧变流器控制采用基于发电机转子磁场定向的矢量控制方法,实现额定风速以下最大风能的捕获,提高发电系统的效率；网侧采用基于电网电压定向的矢量控制策略,在风速和外界环境发生变化时,保证直流侧电容电压的稳定和实现有、无功功率的解耦控制。 由于风速变化的随机性和不确定性,且直驱风力发电系统为非线性强耦合系统,若采用常规PI控制,很难实现不同风速下较好的控制效果,为获得良好的动态性能,机侧电流环采用常规PI控制器,速度环采用模糊自整定PI控制器；网侧同样采用双闭环控制策略,电流内环采用常规PI控制器,电压外环则采用模糊自整定PI控制器。仿真结果表明其控制效果优于传统的PI控制器。 传统PI控制与智能控制理论中的模糊控制相结合,解决了PI参数不能很好的适应工况变化的问题,但由于模糊控制器的设计没有系统的指导方法,且控制效果对模糊参数的变化比较敏感。因此文中采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)进行模糊控制器参数优化。仿真结果表明了粒子群优化算法在优化模糊控制器参数时的有效性。 【关键词】：风力发电 永磁发电机 PWM交流器 智能控制
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614;TM46
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 课题背景及意义11-12
• 1.1.1 课题背景11-12
• 1.1.2 课题意义12
• 1.2 国内外风电发展概述12-14
• 1.2.1 国外风电产业发展概述12-14
• 1.2.2 国内风电产业发展概述14
• 1.3 直驱式风电变流技术研究现状14-19
• 1.3.1 全功率变流器拓扑结构现状16-18
• 1.3.2 全功率变流器控制技术研究现状18-19
• 1.4 本文研究内容19-21
• 2 直驱风电系统运行原理与建模21-35
• 2.1 风力机空气动力学原理和数学模型22-23
• 2.1.1 空气动力学原理22-23
• 2.1.2 风力机数学模型23
• 2.2 永磁发电机数学模型23-26
• 2.2.1 三相静止坐标系下永磁同步发电机数学模型24-25
• 2.2.2 两相旋转坐标系下永磁同步发电机数学模型25-26
• 2.3 传动系统模型26-27
• 2.4 变流器数学模型27-30
• 2.4.1 PWM变流器数学模型28-29
• 2.4.2 直流环节数学模型29-30
• 2.5 基于Matlab/Simulink的风电机组建模仿真30-31
• 2.6 直驱风电系统运行特性分析31-33
• 2.7 小结33-35
• 3 双PWM变流器控制策略分析35-57
• 3.1 最大风能跟踪技术35-38
• 3.1.1 最大风能跟踪原理35-36
• 3.1.2 常用最大风能跟踪方法36-38
• 3.2 矢量控制调制策略38-41
• 3.3 变流器控制策略分析41-46
• 3.3.1 机侧变流器控制策略分析41-44
• 3.3.2 网侧变流器控制策略分析44-46
• 3.4 仿真结果分析46-56
• 3.5 小结56-57
• 4 基于模糊理论的变流器控制策略57-71
• 4.1 模糊控制理论57-58
• 4.2 模糊PI控制器的设计58-66
• 4.2.1 机侧模糊PI控制器的设计58-63
• 4.2.2 网侧模糊PI控制器的设计63-66
• 4.3 仿真结果对比分析66-69
• 4.4 小结69-71
• 5 基于PSO模糊PI控制器参数优化71-83
• 5.1 粒子群优化算法理论71-75
• 5.1.1 PSO基本原理71-72
• 5.1.2 PSO算法参数设置和基本流程72-74
• 5.1.3 PSO典型的改进方法74-75
• 5.2 PSO优化模糊PI控制器的设计75-77
• 5.2.1 PSO初始参数选择75-77
• 5.2.2 基于PSO仿真模型的建立77
• 5.3 仿真结果对比分析77-81
• 5.4 小结81-83
• 6 总结83-85
• 6.1 本文结论83-84
• 6.2 展望84-85
• 参考文献85-89
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果89-93
• 学位论文数据集93

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