無速度傳感器DFIG最大風(fēng)能捕獲終端滑模優(yōu)化控制

吳忠強，　王昕懿，　趙習(xí)博

(燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院，工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室，河北秦皇島 066004)

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無速度傳感器DFIG最大風(fēng)能捕獲終端滑模優(yōu)化控制

吳忠強，王昕懿，趙習(xí)博

(燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院，工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室，河北秦皇島 066004)

針對雙饋風(fēng)力發(fā)電機(DFIG)這類復(fù)雜的強耦合、非線性系統(tǒng)，利用Backstepping終端滑模設(shè)計控制器實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲.采用微分跟蹤器(TD)安排參考輸入信號，解決初始誤差大的問題.基于電流方程設(shè)計擴張狀態(tài)觀測器(ESO)，對磁鏈和轉(zhuǎn)速進行估計，以降低磁鏈和轉(zhuǎn)矩脈動，實現(xiàn)無傳感器運行，并對耦合等擾動項進行觀測且加以補償，從而簡化Backstepping終端滑模控制器的設(shè)計.針對控制器和觀測器中待整定參數(shù)較多的問題，利用螢火蟲算法(FA)進行參數(shù)尋優(yōu).結(jié)果表明：該方案能夠?qū)崿F(xiàn)無靜差跟蹤，提高了系統(tǒng)的控制精度.

雙饋風(fēng)力發(fā)電機； 最大風(fēng)能捕獲； Backstepping終端滑模控制； 擴張狀態(tài)觀測器； 螢火蟲算法

雙饋風(fēng)力發(fā)電機(DFIG)具有可調(diào)節(jié)功率因數(shù)、調(diào)速范圍寬、控制方式靈活和柔性連接等優(yōu)點，在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用[1].

DFIG是一個多變量、強耦合的非線性系統(tǒng)，欲實現(xiàn)對其高性能控制，必須克服不確定因素和非線性對系統(tǒng)性能的影響[2].傳統(tǒng)的PI控制器適合于線性定常系統(tǒng)，具有結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性較好的優(yōu)點，但其魯棒性差，在調(diào)速范圍要求較寬的情況下，無法同時滿足響應(yīng)快速、穩(wěn)態(tài)精度高的要求[3].針對這一問題，非線性控制器被廣泛關(guān)注.Fu等[4]采用模糊邏輯對DFIG進行控制器設(shè)計，實驗結(jié)果表明與傳統(tǒng)的PI和PID控制器相比，模糊控制器電流響應(yīng)快，幾乎沒有穩(wěn)態(tài)誤差，但其模糊規(guī)則、量化因子和比例因子需要反復(fù)試湊才能確定，增加了工作量.衛(wèi)志農(nóng)等[5]引入自抗擾控制技術(shù)，建立了轉(zhuǎn)子電流自抗擾控制模型，仿真結(jié)果表明，在風(fēng)速變化時，自抗擾控制比PID控制具有更小的超調(diào)量和更快的響應(yīng)速度，對電網(wǎng)電壓的波動也有較好的抑制能力，但是存在靜差和穩(wěn)態(tài)精度不高等問題.Bekakra等[6]提出了一種滑模控制策略，實現(xiàn)定子與電網(wǎng)之間的能量轉(zhuǎn)換，仿真結(jié)果表明，滑模控制能實現(xiàn)無靜差跟蹤，但是系統(tǒng)存在明顯的抖振現(xiàn)象.

為了實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲，需在DFIG軸上安裝速度檢測裝置，導(dǎo)致系統(tǒng)成本提高，系統(tǒng)可靠性降低，因此，DFIG的無速度傳感器研究逐漸成為熱點問題[7].Pattnaik等[8]采用模型參考自適應(yīng)觀測器對轉(zhuǎn)速進行估計，該方法在較大調(diào)速范圍內(nèi)性能較好，但在低速時受參數(shù)變化影響較大.Benbouzid等[9]采用高階滑模觀測器估計電機轉(zhuǎn)速，在有限時間內(nèi)，能夠?qū)顟B(tài)變量進行精確觀測，但是高階滑模的設(shè)計過程復(fù)雜，降低了系統(tǒng)的實用性.Bezza等[10]采用最大功率點跟蹤的方法，在無速度傳感器情況下實現(xiàn)DFIG的最大風(fēng)能捕獲，但系統(tǒng)的抗擾能力不強.Zhang等[11]用轉(zhuǎn)子電流參考分量代替實際電流分量，簡化了觀測器的設(shè)計，但無自動糾偏能力，系統(tǒng)精度低.

筆者基于Backstepping方法設(shè)計終端滑模控制器以實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)無靜差跟蹤，而且具有很強的抖振抑制能力.采用微分跟蹤器(TD)安排參考輸入信號，解決初始誤差大的問題.設(shè)計擴張狀態(tài)觀測器(ESO)對DFIG的轉(zhuǎn)子角速度和磁鏈進行估計，同時估計擾動項(耦合項)，不僅省去了測速裝置，降低了造價，還對估計出的擾動項加以補償，省去復(fù)雜的解耦過程.由于需要整定的參數(shù)很多，采用螢火蟲算法(FA)對參數(shù)進行尋優(yōu)，使控制器和觀測器都工作在最佳狀態(tài)，進一步提高控制精度.

1　DFIG數(shù)學(xué)模型

DFIG在兩相同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的狀態(tài)方程[12]如下:

(1)

轉(zhuǎn)矩方程：

(2)

齒輪箱功率方程：

(3)

式(1)～式(3)中各變量的含義見文獻[12].

2　最大風(fēng)能捕獲

根據(jù)Betz理論[12]有：

(4)

式(4)中各參數(shù)的含義見文獻[12].

風(fēng)能捕獲系數(shù)[13]：

(5)

由式(5)可知，Cp與λ、φ有關(guān).為驗證所設(shè)計的觀測器及控制器在DFIG上的應(yīng)用效果，只考慮采用控制DFIG轉(zhuǎn)速實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲的情況，不考慮風(fēng)輪機葉片槳距角的影響，即令φ=0°，根據(jù)最佳葉尖速比λopt可以得到不同風(fēng)速下的風(fēng)輪最佳角速度ωfopt=λoptν/R，進而得到DFIG轉(zhuǎn)子最佳角速度ωropt=nfωfopt，將其作為轉(zhuǎn)子角速度參考值.

當(dāng)風(fēng)力機實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲時，風(fēng)力機最佳輸出功率Pmopt與風(fēng)輪角速度ωf的關(guān)系[12]為

(6)

DFIG的最佳輸入轉(zhuǎn)矩Tmopt與轉(zhuǎn)子角速度ωr的關(guān)系為

(7)

3　TD設(shè)計

(8)

Y=M1+Hv2，

l0=Hl，

l=gH，

相應(yīng)的跟蹤誤差變?yōu)?/p>

(9)

(10)

圖1　v1與的對比曲線圖Fig.

圖2　v3與ωropt的對比曲線圖Fig.2　Comparison between v3 and ωropt

4　ESO的設(shè)計

對ird和irq分別設(shè)計ESO.

(11)

式(11)所示1階系統(tǒng)的ESO數(shù)學(xué)模型為

(12)

fal(·)為非線性函數(shù)，其表達式為

(13)

(14)

其中，

式(14)所示1階系統(tǒng)的ESO數(shù)學(xué)模型為

(15)

(16)

5　Backstepping終端滑模控制器設(shè)計

設(shè)計步驟是把式(1)的系統(tǒng)劃分成2個子系統(tǒng)分別設(shè)計終端滑模控制器.首先考慮子系統(tǒng)1：

(17)

先利用ESO觀測的總擾動估計值m2進行補償，可省略解耦以簡化后續(xù)控制器的設(shè)計，其原理框圖如圖3所示.

圖3　擾動項補償原理圖Fig.3　Principle diagram of compensation for perturbed terms

補償后的系統(tǒng)如下：

(18)

令z2=ird-α1(Ψ1)

(19)

(20)

為使z2在有限時間內(nèi)收斂到零，從而提高系統(tǒng)的收斂速度和穩(wěn)態(tài)跟蹤精度，對z2構(gòu)成的子系統(tǒng)設(shè)計如下非奇異終端滑模面：

(21)

式中：p,q為奇數(shù)，1

0.

設(shè)計如下控制律：

(22)

(23)

(24)

式中：η1為設(shè)計參數(shù)，η1>0.

則子系統(tǒng)1的狀態(tài)在有限時間收斂.

根據(jù)Backstepping算法，定義如下Lyapunov函數(shù)：

對時間求導(dǎo)，得：

(25)

由于

(26)

將式(22)和式(23)代入式(26)得：

(27)

對時間再求一次導(dǎo)：

(28)

將式(24)代入式(28)得：

(29)

將式(29)代入式(25)得：

(30)

下面考慮子系統(tǒng)2：

(31)

同理，利用ESO觀測的總擾動估計值m4進行補償，可省略解偶以簡化后續(xù)控制器的設(shè)計，補償后的系統(tǒng)如下：

(32)

令z4=irq-α2(ωr)

(33)

其中，α2(ωr)為中間控制量，

(34)

(35)

式中：γ2為常數(shù)，γ2>0.

設(shè)計如下控制律：

(36)

(37)

(38)

式中：η2為設(shè)計參數(shù)，η2>0.

則子系統(tǒng)2的狀態(tài)在有限時間內(nèi)收斂.

采用Backstepping算法，定義如下Lyapunov函數(shù)：

對時間求導(dǎo)，得：

(39)

由于

(40)

將式(36)和式(37)代入式(40)得：

(41)

對時間再求一次導(dǎo)，得：

(42)

將式(38)代入式(42)得：

(43)

將式(43)代入式(39)得：

(44)

6　FA優(yōu)化

由于待設(shè)計的參數(shù)較多，2個ESO有4個參數(shù)β01、β02、β03和β04需要整定，終端滑模控制器有6個參數(shù)c1、c2、γ1、γ2、η1和η2需要整定.采用FA對這些參數(shù)進行在線實時尋優(yōu).

6.1FA的數(shù)學(xué)描述及建模

螢火蟲算法具有計算速度快、概念簡明、需要設(shè)置的參數(shù)少和容易實現(xiàn)等優(yōu)點.螢火蟲算法的核心思想是螢火蟲被絕對亮度比它大的螢火蟲吸引，并根據(jù)位置更新公式、更新自身位置[15-17].

假設(shè)螢火蟲i的絕對亮度比螢火蟲j的絕對亮度大，則j被i吸引而向i移動.因此，為了對螢火蟲i對j的吸引力進行建模，首先要對螢火蟲i對j的相對亮度建模.綜合外界因素，可以定義螢火蟲i對j的相對亮度為

(45)

式中：ξ為光吸收系數(shù)，可設(shè)為常數(shù)，ξ=50；dij為i對j的距離.

(46)

假設(shè)i對j的吸引力與i對j的相對亮度成比例，則由螢火蟲i相對亮度的定義，可得i對j的吸引力χij(dij).

(47)

式中：χ0為最大吸引力，即在d=0處螢火蟲的吸引力，可取χ0=1.

由于被i吸引，j向其移動而更新自己的位置，j的位置更新公式如下：

(48)

式中：t為算法的迭代次數(shù)；Γi、Γj分別為i和j所處的空間位置；κj是由高斯分布、均勻分布或者其他分布得到的隨機向量.

6.2FA的基本流程

FA流程圖如圖4所示.

圖4　FA流程圖Fig.4　FA flow chart

整個控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖5所示.

圖5　DFIG控制系統(tǒng)原理框圖Fig.5　Block diagram of DFIG control system

7　仿真研究

7.1參數(shù)設(shè)置

7.2仿真結(jié)果及分析

案例1：為了驗證所提方案的有效性，在恒定風(fēng)速情況下，對系統(tǒng)進行仿真研究.風(fēng)速曲線如圖6所示，系統(tǒng)的各狀態(tài)變量曲線如圖7所示.

由圖7(a)～圖7(c)可以看出，采用本文中的觀測器及控制器，角速度及電流的暫態(tài)過程快、無超調(diào)，穩(wěn)態(tài)誤差小于10-3，抑制了抖振，在有限時間內(nèi)實現(xiàn)無靜差跟蹤，提高了系統(tǒng)的控制精度.

圖6　恒定風(fēng)速曲線Fig.6　Curve of constant wind speed

由圖7(d)和圖7(f)可知，0～10 s的轉(zhuǎn)速為亞同步轉(zhuǎn)速；10～20 s的轉(zhuǎn)速接近同步轉(zhuǎn)速，20 s以后的轉(zhuǎn)速為超同步轉(zhuǎn)速.在轉(zhuǎn)速接近同步轉(zhuǎn)速時，轉(zhuǎn)子處于直流勵磁狀態(tài)；在亞同步轉(zhuǎn)速和超同步轉(zhuǎn)速時，轉(zhuǎn)子電流反相，而定子電流頻率始終與電網(wǎng)頻率相同，符合變速恒頻控制要求，體現(xiàn)了交流勵磁變速恒頻DFIG發(fā)電系統(tǒng)固有的、與發(fā)電機運行速度無關(guān)的優(yōu)良“柔性”并網(wǎng)性能.

根據(jù)定子有功功率曲線圖7(f)，分析在給定風(fēng)速下最大風(fēng)能捕獲的實現(xiàn)：(a)同步轉(zhuǎn)速時的情況.根據(jù)DFIG的運行原理，此時風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)能全部轉(zhuǎn)化為定子輸出的電能，轉(zhuǎn)子電能只用于銅耗.由式(6)可計算出風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)功率為6.12 kW，由圖7(f)可得定子輸出的有功功率為5.45 kW，兩者相近，符合DFIG的運行原理，且實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲.(b)亞同步轉(zhuǎn)速時的情況.此時風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)能和轉(zhuǎn)子的電能一同轉(zhuǎn)化為定子的輸出電能.同樣得出風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)功率為1.14 kW，同樣得定子輸出的有功功率為2.98 kW，定子輸出的有功功率大于風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)功率，說明轉(zhuǎn)子為定子提供了電功率.(c)超同步轉(zhuǎn)速時的情況.此時風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)能轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)子的電能和定子的電能.風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)功率為21.64 kW，定子輸出的有功功率為8.75 kW，風(fēng)力機捕獲的最大風(fēng)功率大于定子輸出的有功功率，說明風(fēng)力機為轉(zhuǎn)子提供了電功率.以上情況均符合DFIG的運行原理，且實現(xiàn)了最大風(fēng)能捕獲.

(a) ωr和曲線

(b) ird和的曲線

(c) irq和曲線

(d) 轉(zhuǎn)子a相電流曲線

(e) 定子a相電流曲線

(f) 定子有功功率曲線圖7　恒定風(fēng)速下各狀態(tài)變量曲線Fig.7　Curves of different state variables at constant wind speed

以上均為考慮給定風(fēng)速小于風(fēng)力機最大運行風(fēng)速時的情況，即Cp恒定區(qū).隨著風(fēng)速增大，發(fā)電機將達到其極限轉(zhuǎn)速，即進入轉(zhuǎn)速恒定區(qū)，發(fā)電機轉(zhuǎn)速保持恒定，其功率在達到極限值之前一直增大.當(dāng)發(fā)電機達到其功率極限值時，系統(tǒng)進入功率恒定區(qū)，隨著風(fēng)速的增大，發(fā)電機轉(zhuǎn)速降低，使Cp值降低，從而保持功率不變.

圖8　文獻[5]中ωr和曲線Fig.

圖8中給出的是轉(zhuǎn)速標(biāo)幺值，與圖7比較可以看出，文獻[5]的方案中暫態(tài)過程波動明顯，且有穩(wěn)態(tài)誤差.本文方案中暫態(tài)過程波動非常小，且無靜態(tài)誤差，跟蹤精度高.

案例2：由于滑模控制在滑模面內(nèi)對系統(tǒng)參數(shù)變化有魯棒性，在以下2種情況下對終端滑模控制系統(tǒng)進行仿真驗證，分別得到觀測轉(zhuǎn)速與實際轉(zhuǎn)速的誤差Δωr曲線和角度誤差Δθ曲線：(1)當(dāng)Rs和Rr不變，Ls、Lr和Lm分別增加20%時，Δωr曲線如圖9所示；(2)當(dāng)Ls、Lr和Lm不變，Rs和Rr分別增加20%時，Δωr曲線如圖10所示.圖11為案例1的觀測轉(zhuǎn)速與實際轉(zhuǎn)速的誤差Δωr曲線.

圖9　Ls、Lr和Lm分別增加20%時的Δωr曲線Fig.9　Curve of Δωr with 20% increase of Ls, Lr and Lmrespectively

由圖9～圖11可以看出，由于滑模控制在滑模面內(nèi)對系統(tǒng)參數(shù)變化有較強的自適應(yīng)能力，當(dāng)電機電阻或電感值發(fā)生較大變化時，仍能將角速度誤差控制在允許范圍內(nèi).

案例3:考慮實際應(yīng)用情況，對隨機風(fēng)速下的系統(tǒng)進行仿真.隨機風(fēng)速曲線如圖12所示，系統(tǒng)的各狀態(tài)變量曲線如圖13所示.

圖10　Rs和Rr分別增加20%時的Δωr曲線Fig.10　Curve of Δωr with 20% increase of Rs and Rr respectively

圖11　案例1的Δωr曲線Fig.11　Curve of Δωr in example 1

圖12　隨機風(fēng)速曲線Fig.12　Curve of random wind speed

由圖13可知，在隨機風(fēng)速情況下，采用本文中的觀測器及控制器，仍能很好地實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲，符合變速恒頻控制要求.

8　結(jié)　論

針對DFIG系統(tǒng)，設(shè)計Backstepping終端滑模控制器，實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲.該系統(tǒng)不僅能夠快速收斂和高精度跟蹤，而且具有去除抖振和較強的抗干擾能力.采用TD安排參考輸入信號，解決初始誤差大的問題.采用ESO不僅省去了測速裝置，還解決了解耦問題，簡化了Backstepping滑模控制器的設(shè)計.FA解決了系統(tǒng)多參數(shù)整定的問題.仿真驗證具有良好的控制效果.

(a) ωr 和曲線

(b) ird和曲線

曲線

(d) 轉(zhuǎn)子a相電流曲線

(e) 定子a相電流曲線圖13　隨機風(fēng)速下各狀態(tài)變量曲線Fig.13　Curves of different state variables at random wind speed

[1]LIU Xiangjie, KONG Xiaobing. Nonlinear model predictive control for DFIG-based wind power generation[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2014, 11(4): 1046-1055.

[2]BELMOKHTAR K, DOUMBIA M L, AGBOSSOU K. Novel fuzzy logic based sensorless maximum power point tracking strategy for wind turbine systems driven DFIG (doubly-fed induction generator)[J]. Energy, 2014, 76: 679-693.

[3]GAYEN P K, CHATTERJEE D, GOSWAMI S K. Stator side active and reactive power control with improved rotor position and speed estimator of a grid connected DFIG (doubly-fed induction generator)[J]. Energy, 2015, 89: 461-472.

[4]FU H L, THIEN H T. Modeling a wind turbine system using DFIG and realization of current control on the model with fuzzy logic controller[M]//ZELINKA I, DUY V H, CHA J. AETA 2013: Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences. Berlin Heidelberg, Germany: Springer, 2014: 85-92.

[5]衛(wèi)志農(nóng), 俞小勇, 吳佳佳. 基于自抗擾控制的雙饋發(fā)電機無速度傳感器控制[J]. 電力自動化設(shè)備, 2011, 31(1): 15-18.

WEI Zhinong, YU Xiaoyong, WU Jiajia. Speed sensorless control of DFIG based on ADRC[J]. Electric Power Automation Equipment, 2011, 31(1): 15-18.

[6]BEKAKRA Y, ATTOUS D B. DFIG sliding mode control fed by back-to-back PWM converter with DC-link voltage control for variable speed wind turbine[J]. Frontiers in Energy, 2014, 8(3): 345-354.

[7]SUSPERREGUI A, JUGO J, LIZARRAGA I,etal. Automated control of doubly fed induction generator integrating sensorless parameter estimation and grid synchronisation[J]. IET Renewable Power Generation, 2014, 8(1): 76-89.

[8]PATTNAIK M, KASTHA D. Adaptive speed observer for a stand-alone doubly fed induction generator feeding nonlinear and unbalanced loads[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2012, 27(4): 1018-1026.

[9]BENBOUZID M, BELTRAN B, MANGEL H,etal. A high-order sliding mode observer for sensorless control of DFIG-based wind turbines[C]//Proceedings of the 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. Montreal, Canada: IEEE, 2012: 4288-4292.

[10]BEZZA M, MOUSSAOUI B E L, FAKKAR A. Sensorless MPPT fuzzy controller for DFIG wind turbine[J]. Energy Procedia, 2012, 18: 339-348.

[11]ZHANG Yang, WANG Zijing, BIE Zhaohong,etal. Studies on sensor-less hysteretic multi-scalar control of doubly fed machine for wind power generators[J]. Energy Procedia, 2011, 12: 741-751.

[12]賀益康, 胡家兵, 徐烈. 并網(wǎng)雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機運行控制[M]. 北京: 中國電力出版社, 2012: 29-32.

[13]吳忠強, 馬寶明, 莊述燕. 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)終端滑模控制研究[J]. 電機與控制學(xué)報, 2012, 16(8): 94-100.

WU Zhongqiang, MA Baoming, ZHUANG Shuyan. Research on terminal sliding mode control for double-fed wind power system[J]. Electric Machines and Control, 2012, 16(8): 94-100.

[14]王曉雷, 毋炳鑫, 吳必瑞. 風(fēng)力機的新型變槳距自抗擾控制系統(tǒng)[J]. 動力工程, 2009, 29(3): 250-253.

WANG Xiaolei, WU Bingxin, WU Birui. A new active disturbance rejection variable pitch control system of wind turbine[J]. Journal of Power Engineering, 2009, 29(3): 250-253.

[15]LIANG R H, WANG J C, CHEN Y T,etal. An enhanced firefly algorithm to multi-objective optimal active/reactive power dispatch with uncertainties consideration[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2015, 64: 1088-1097.

[16]GAO Mingliang, HE Xiaohai, LUO Daisheng,etal. Object tracking using firefly algorithm[J]. IET Computer Vision, 2013, 7(4): 227-237.

[17]王璽, 張學(xué)東, 司風(fēng)琪, 等. 基于最小二乘支持向量機和螢火蟲算法的開式循環(huán)水系統(tǒng)優(yōu)化[J]. 動力工程學(xué)報, 2015, 35(3): 251-256.

WANG Xi, ZHANG Xuedong, SI Fengqi,etal. Open circulating water system optimization based on LSSVM and firefly algorithm[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2015, 35(3): 251-256.

Terminal Sliding Mode Control Optimization for Maximal Wind Energy Capture of DFIG Without Speed Sensors

WUZhongqiang,WANGXinyi,ZHAOXibo

(Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, Hebei Province, China)

To achieve maximum wind energy capture of doubly-fed induction generators (DFIG), a Backstepping terminal sliding mode controller was designed for the complex nonlinear and strongly coupled system. The specific way is to solve the problem of large initial error by arranging the reference input signal using tracking-differentiator (TD), and then to realize speed sensorless operation using extended state observer (ESO) to estimate the flux linkage and motor speed, and reduce the ripples of flux linkage and torque, and finally to simplify the design of Backsteepping terminal sliding mode controller through observation and compensation on disturbing terms like coupling disturbance in current equations. Meanwhile, the firefly optimization algorithm (FA) is used to optimize those parameters to be set in the controller and observer. Results show that floating tracking can be achieved in the control system via the scheme, and the control accuracy is thus improved.

doubly-fed induction generator; maximal wind energy capture; Backstepping terminal sliding mode control; extended state observer; firefly algorithm

2015-09-16

2016-01-21

河北省自然科學(xué)基金資助項目(F2016203006)

吳忠強(1966-)，男，上海人，博士，教授，主要從事風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)方面的控制研究.電話(Tel.):13833590482；

E-mail:mewzq@163.com.

1674-7607(2016)09-0716-10

TP273

A學(xué)科分類號：120.10