變速恒頻雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)逆變器控制策略研究

張 翠，沈艷霞，紀(jì)志成

(江南大學(xué)，江蘇無錫214122)

0引 言

風(fēng)能已成為具有很高發(fā)展前景的可再生能源之一。2010年6月24日，在中國北京召開的中國“清潔能源與電力并網(wǎng)論壇”上，中國電力企業(yè)聯(lián)合會科技開發(fā)中心李斌主任表示，目前迫切需要解決風(fēng)電的并網(wǎng)控制問題。隨著風(fēng)力發(fā)電的裝機(jī)容量的增加，風(fēng)能的并網(wǎng)控制技術(shù)越來越引起人們的關(guān)注，其中交流勵磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的并網(wǎng)逆變器控制技術(shù)尤為突出。

隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展，不斷有人在逆變器控制方面進(jìn)行研究，使并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的性能得到了改善。其中，李明［1］等人提出了一種基于正弦環(huán)寬滯環(huán)電流控制的新型并網(wǎng)逆變器，該逆變器用雙BUCK拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的橋式電路，解決了橋式電路中存在的直通問題，降低續(xù)流二極管的性能差帶來的損耗。趙梅花［2］等人在風(fēng)力發(fā)電網(wǎng)側(cè)逆變器動態(tài)數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上，采用空間矢量脈沖寬度調(diào)制(SVPWM)方式和電網(wǎng)電壓合成矢量定向，實(shí)現(xiàn)了電流有功分量和無功分量的解耦及功率因數(shù)的可調(diào)控制。吳春華［3］等人分析了導(dǎo)抗變換器的特性，詳細(xì)推導(dǎo)了整個系統(tǒng)各點(diǎn)電壓、電流，提出一種新穎的三角波-三角波調(diào)制方法，該控制策略克服了采用傳統(tǒng)正弦波-三角波調(diào)制方法帶來的并網(wǎng)電流諧波含量高、功率因數(shù)低的弊端。郭小強(qiáng)等人［4］在其文中介紹兩種新型PR控制策略，實(shí)現(xiàn)了并網(wǎng)逆變器輸出電流的零穩(wěn)態(tài)誤差，并將數(shù)字信號處理中IIR數(shù)字濾波器的理論應(yīng)用到控制器的離散化中，實(shí)現(xiàn)了控制器性能的優(yōu)化。姚志壘［5］等人通過引入整流性負(fù)載電流補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ苏餍载?fù)載和濾波電容對電網(wǎng)電流的影響，提高了電網(wǎng)電流的波形質(zhì)量，且該方法控制簡單，易于實(shí)現(xiàn)。

但以上方法一般都是基于傳統(tǒng)的比例微分(PI)控制方法進(jìn)行控制補(bǔ)償，而PI控制方法在速度上和控制范圍上都有一定的限制，所以本文將對并網(wǎng)型逆變器控制進(jìn)行深入的分析和研究，在電網(wǎng)側(cè)逆變器動態(tài)模型的基礎(chǔ)上提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［6］自整定的PI控制方法。它充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速并行處理能力、學(xué)習(xí)能力，縮短了計(jì)算時間，減低了由控制延時引起的諧波成分［7］，相對于傳統(tǒng)的PI控制方法有所改進(jìn)。仿真結(jié)果證明了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定的逆變器PI控制新算法的可行性。

1雙饋異步發(fā)電機(jī)模型

雙饋電機(jī)定子側(cè)、轉(zhuǎn)子側(cè)均采用電動機(jī)慣例，在同步旋轉(zhuǎn)d-q坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型由下述電壓方程、磁鏈方程、電磁轉(zhuǎn)矩方程及運(yùn)動方程組成:

式中:usd、usq、urd、urq分別為定、轉(zhuǎn)子 d、q 軸電壓;isd、isq、ird、irq分別為定、轉(zhuǎn)子 d、q 軸電流;Ψsd、Ψsq、Ψrd、Ψrq分別為定、轉(zhuǎn)子 d、q軸磁鏈;Rs、Ls分別為定子的電阻和電感;Rr、Lr分別為轉(zhuǎn)子的電阻和電感;Lm為定、轉(zhuǎn)子間互感;p為電機(jī)極對數(shù);ωl、ωm分別為工頻、轉(zhuǎn)差角速度;TL為風(fēng)力機(jī)提供的拖動轉(zhuǎn)矩;Jg為發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量;Dg為與轉(zhuǎn)速成正比的阻轉(zhuǎn)矩阻尼系數(shù);Kg為扭轉(zhuǎn)彈性系數(shù);Te為發(fā)電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩。

2電網(wǎng)側(cè)變換器數(shù)學(xué)建模

電網(wǎng)側(cè)逆變器結(jié)構(gòu)［8］如圖1所示。

圖1 電網(wǎng)側(cè)變換器拓?fù)?/p>

圖中，usabc為三相電網(wǎng)電壓;iabc為交流側(cè)電流;R、L為電阻和電感;C為濾波電容;iL為負(fù)載電流，即前級轉(zhuǎn)子側(cè)變換器直流母線電流;idc為直流母線電流。列寫下列方程:

根據(jù)三相系統(tǒng)特性，以及3s/2r變換得:

3改進(jìn)的電壓定向矢量控制技術(shù)

由式(7)可得電網(wǎng)側(cè)逆變器的數(shù)學(xué)模型框圖如圖2所示。

圖中，u1d=Sdudc，u1q=Squdc，u1d、u1q為逆變器橋臂的輸入，Sd、Sq為兩相單極性二值邏輯開關(guān)函數(shù)。

圖2 基于同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系的電網(wǎng)側(cè)逆變器結(jié)構(gòu)框圖

列寫在兩相同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)方程:

將電壓定向于d軸上，有:

電網(wǎng)處有功、無功功率可表示:

由上式可知，電網(wǎng)處有功、無功功率分別正比于id和iq。而iq則決定了電網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)，又電網(wǎng)側(cè)一般被控制為單位功率因數(shù)，即=0。令:

則可得改進(jìn)的電壓定向控制結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

目前，大多數(shù)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)都是采用電容組來校正功率因數(shù)，但電容組的接入以及解除速度很慢，這樣就無法在電網(wǎng)突變時快速動作，甚至?xí)o電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行［9］產(chǎn)生影響。本文根據(jù)上述電網(wǎng)側(cè)逆變器的數(shù)學(xué)模型以及結(jié)構(gòu)框圖，提出了一種改進(jìn)的電壓定向矢量控制(VOC)電壓源型逆變器，如圖3所示，它具有很好的動態(tài)特性，由其構(gòu)成的基本控制框圖如圖4所示。

圖3 改進(jìn)的電壓定向控制結(jié)構(gòu)圖

圖4 改進(jìn)的電壓定向控制(VOC)框圖

4基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定的PI控制策略

BP網(wǎng)絡(luò)［10］設(shè)計(jì)時，一般應(yīng)從網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層中的神經(jīng)元個數(shù)和激活函數(shù)、初始值以及學(xué)習(xí)速率等方面來考慮。本文采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖5所示。輸入神經(jīng)元個數(shù)為3，輸出神經(jīng)元個數(shù)為2，隱含層神經(jīng)元個數(shù)為5，即X1～X3為輸入，輸出層的輸出為 o1、o2。

圖5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量個數(shù)決定于被控系統(tǒng)的復(fù)雜程度［11］，可以根據(jù)需要求解的問題和數(shù)據(jù)的表示方式來確定。本文輸入的是電流比較波形，那么可以根據(jù)電流比較波形的采樣點(diǎn)數(shù)來決定輸入變量的個數(shù)。輸出節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的就是PI的兩個可調(diào)參數(shù)。即網(wǎng)絡(luò)輸入X1～X3分別為(k)、id(k)和e(k)，輸出層的輸出為 kp、ki。

對于輸出層，有:

對于隱含層，有:

且有:

式中:wij為隱含層加權(quán)系數(shù)，wjl為輸出層加權(quán)系數(shù)，輸出節(jié)點(diǎn)對應(yīng)參數(shù)kp、ki，輸出層神經(jīng)元活化函數(shù)應(yīng)當(dāng)取非負(fù)的Sigmoid函數(shù)［12］，因 kp、ki不能取負(fù)值，即轉(zhuǎn)移函數(shù) f(x)為單極性Sigmoid函數(shù)(雙曲線正切函數(shù))。

f(x)具有連續(xù)、可導(dǎo)的特點(diǎn)，且有:

式(14)～(19)共同構(gòu)成了三層前饋網(wǎng)的數(shù)學(xué)模型。設(shè)采樣時間為T，則控制器輸出:

上式中，kp、ki通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修正。定義指標(biāo)函數(shù):

按照E(k)對加權(quán)系數(shù)搜索調(diào)整，以修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)，在此附加一個慣性項(xiàng):

式中:η為學(xué)習(xí)速率;α為慣性系數(shù)。

由式(27)帶來的計(jì)算的不精確，可通過修正學(xué)習(xí)速率來調(diào)整。由式(15)和式(22)可得:

得網(wǎng)絡(luò)輸出層權(quán)的學(xué)習(xí)算法:

同理可得隱含層加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)算法:

5綜合控制策略

將改進(jìn)的電壓定向矢量控制技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略相結(jié)合，得到如圖8所示的總的控制框圖，待網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定之后，將所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定算法編寫為程序通過S-Function實(shí)現(xiàn)，在MATLAB/Simulink環(huán)境下進(jìn)行仿真。綜合控制框圖如圖6所示。

圖6 綜合控制框圖

6仿真結(jié)果

在MATLAB/Simulink仿真軟件中搭建雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)并入電網(wǎng)的整體模型，仿真參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)

為了驗(yàn)證改進(jìn)的控制方法的優(yōu)越性，將基于PI控制器的系統(tǒng)仿真結(jié)果與基于改進(jìn)控制器的系統(tǒng)仿真結(jié)果進(jìn)行比較。仿真結(jié)果如圖7、圖8所示。

圖7 電網(wǎng)電壓和網(wǎng)側(cè)逆變器注入電網(wǎng)電流

圖8 網(wǎng)側(cè)逆變器輸出電壓

分析圖7、圖8可知，基于PI控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器注入電網(wǎng)電流仿真初始階段波動較大，且波動時間較長，而基于改進(jìn)控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器注入電網(wǎng)電流波動較小，0．1 s左右便可達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。基于PI控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器輸出電壓所含諧波也較多，遠(yuǎn)沒基于改進(jìn)控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器輸出電壓波形圓滑穩(wěn)定。

在powergui中用FFT Analylsis進(jìn)行網(wǎng)側(cè)逆變器輸出電壓、電流諧波分析，得到仿真結(jié)果如圖9、圖10所示。

圖9 基于PI控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器輸出

圖10 基于改進(jìn)控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器輸出

分析圖9、圖10可知，基于改進(jìn)控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器輸出電壓諧波總量為0．62%，電流諧波量只有0．04%，要比基于PI控制器的網(wǎng)側(cè)逆變器輸出電壓、電流諧波總值小很多。可見，改進(jìn)的控制算法具有很好的諧波消除功能。

7結(jié) 語

通過對內(nèi)部電流環(huán)的控制，電壓定向技術(shù)有著很高的動態(tài)及靜態(tài)性能，近幾年也有所普遍和改進(jìn)。但這種方法一般都是基于傳統(tǒng)的比例微分(PI)控制方法進(jìn)行控制補(bǔ)償，而PI控制方法在速度上和控制范圍上都有一定的限制，本文提出了一種改進(jìn)的電壓定向矢量控制方法，與基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［13］自整定的逆變器PI控制新算法有機(jī)結(jié)合，充分地利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速并行處理能力、學(xué)習(xí)能力，縮短了計(jì)算時間，減少了由控制延時引起的諧波成分。仿真結(jié)果證明了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定的逆變器PI控制與改進(jìn)的電壓定向矢量控制相結(jié)合的新算法的可行性。

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