永磁同步風力發電機的雙啟發式動態規劃控制

林小峰，趙　立

（廣西大學電氣工程學院，南寧 530004）

永磁同步風力發電機的雙啟發式動態規劃控制

林小峰，趙立

（廣西大學電氣工程學院，南寧 530004）

永磁同步風力發電機（PMSG）的功率控制一般基于線性控制理論，致使其動態性能難以完全滿足風電場運行的需要。本文采用雙啟發式動態規劃（DHP）對PMSG的輸出功率進行控制。首先闡述PMSG的工作原理，然后搭建動態模型，編制了DHP算法的C程序，創建DHP控制模塊以更換動態模型中的PI控制模塊，最終接入到IEEE 10機39節點系統進行時域仿真并調節參數。仿真結果表明，應用DHP算法有效實現了PMSG的功率控制，獲得了較為理想的動態性能。

永磁同步風力發電機；功率控制；雙啟發式動態規劃；動態性能

當前我國風電產業正處于穩步增長階段，裝機容量不斷擴大。永磁同步風力發電機PMSG（permanent magnet synchronous generator）易于實現低電壓穿越，并具有能量密度高、維護量小等特點，因而得到廣泛應用［1-2］。與此同時，對PMSG性能的要求也在不斷提升。例如英國電網要求風電機組在電網電壓跌落時無功功率及時響應，保證1 s內達到需求量90%，2 s后波動不超過5%。有功出力也需及時恢復［3］。

功率控制能有效改善電能質量，近年來越發受到重視。文獻［4］提出一種減載運行方案，改善了永磁直驅風電機組的慣性和一次調頻控制。文獻［5］分析了酒泉風電場事故多發的原因，提出加強無功補償裝置的動態響應能力，以應對風電機組高壓脫網。作為風電機組控制的關鍵環節，變流器在發生擾動期間的暫態響應主要取決于開關器件采取的控制。文獻［6］針對PMSG的變流器設計了三環PI控制，有效減弱輸出功率的波動，達到了定功率控制的目的。文獻［7］利用混沌優化算法調節PMSG的逆變器PI控制參數，實現了功率控制。

在計算智能領域，自適應動態規劃ADP（adaptive dynamic programming）為解決非線性系統最優控制問題提供了有效途徑。作為ADP體系中的算法，雙啟發式動態規劃DHP（dual heuristic programming）結合神經網絡和強化學習，能逐次迭代逼近動態規劃的通解，具有魯棒性好、適應性強的特點。目前DHP已應用于電力等諸多領域。文獻［8-12］提出將DHP用于柔性交流輸電系統FACTS（flexible AC transmission system）、同步發電機勵磁、最優潮流以優化控制效果。本文采用DHP進行PMSG的功率控制。

1　PMSG的模型

1.1PMSG數學模型

采用的網側變流器通常為電壓源型變流器。由于變流器實現了PMSG與電網的隔離，PMSG與電網交換的功率由網側變流器決定。在dq旋轉坐標系下，網側變流器的電壓滿足等式

式中：ugd、ugq、igd、igq分別為電網電壓的d、q軸分量和電網電流的d、q軸分量；Rg、Lg分別為公共連接點和網側變流器之間的電阻和電抗；egd、egq分別為網側變流器輸出電壓的d、q軸分量；ωg為電網電壓的旋轉角速度。

當電網電壓定位于d軸時，由式（1）和式（2）可得網側變流器輸送有功和無功功率的表達式為

1.2PMSG及其控制模型

本文使用加拿大Powertech Labs開發的暫態安全評估工具TSAT（transient security assessment tool）仿真平臺。首先在平臺上搭建PMSG動態模型。該模型為正序降階的簡化模型，由發電機/變流器模型和變流器控制模型組成［13］。

圖1為發電機/變流器模型（wtg4g），它提供變流電網的接口。模型中的低電壓功率邏輯LVPL（low voltage power logic）負責限制變流器電流d軸分量的大小和爬坡率。當鄰近輸電網絡故障造成端電壓跌落時，電流d軸分量的限幅也跟隨LVPL曲線相應減小。其中，電流d、q軸分量均來自變流器控制模型。圖2為變流器控制模型（wtg4e）。電壓控制分為一、二級控制［14］。一級電壓控制由單臺機組實現，針對嚴重的電網事故。要求電壓快速響應，響應時間一般為200 ms。輸入為端電壓給定值與實測值之差，經PI模塊S1輸出電流的q軸分量。二級電壓控制由風電場控制級實現。需考慮電壓測量延遲（S3）、通信與濾波延遲（S5）［15］，響應時間較長。輸入為端電壓實測值與給定值之差，經PI控制（S2、S4）后輸出無功功率的給定值。

圖1　發電機/變流器模型Fig.1　Generator/converter model

圖2　變流器控制模型Fig.2　Converter control model

模塊S0令無功功率實際值跟蹤給定值。有功功率控制的輸入為有功功率實測值與給定值之差。經PI模塊G1輸出電流的d軸分量。變流器限流控制一般采用無功電流優先方式。本文將模塊G1和S0更換為DHP控制模塊，以測試使用DHP算法對PMSG功率控制的控制效果。

2　DHP控制器的設計

2.1DHP算法原理

設被控對象為非線性離散系統的狀態方程為

式中：x（k）為n維狀態向量；u（k）為m維控制向量；k為迭代步數。該系統的代價函數需要根據總體控制目標進行定義。Bellman方程給出了代價函數的表達式為

式中：U［x（i），u（i），i］為當前時間步的代價，稱效用函數，一般取二次型；γ為折扣因子，取值范圍為（0，1）。

DHP包含3類BP網絡：執行網絡、評價網絡、模型網絡。設定各網絡的輸入、輸出，進行訓練，可實現函數的數值計算。

其中，執行網絡的功能與傳統控制器相似，其輸入、輸出為DHP程序的輸入輸出。輸入為狀態量x（k），輸出為控制量u（k）。評價網絡輸出為代價函數對狀態量的偏導，從式（6）易得其計算公式為

模型網絡可為執行網絡的訓練提供反傳路徑。輸入為狀態量x（k）和控制量u（k）。輸出為狀態量x（k+1）。模型網絡的正向計算過程如下。

（1）輸入層到隱層的表達式為

式中：inputMi（k）表示i維輸入向量元素；Wm1ij（k）表示輸入層第i個神經元與隱層第j個神經元之間的權值。

（2）選擇sigmoid（S形）函數作為隱層神經元激活函數，其表達式為

式中，mh1j（k）和mh2j（k）分別表示隱層第j個神經元的輸入和輸出。

（3）隱層到輸出層的表達式為

式中：Wm2ij（k）表示隱層第i個神經元與輸出層第j個神經元之間的權值；km為隱層元素個數。執行網絡、評價網絡正向計算過程大體相似。

反向傳播大致與正向計算相反，只是隱層神經元激活函數為S形函數的導數，其表達式為

BP網絡采用最速梯度下降法。執行網絡和評價網絡的誤差計算式分別為

執行網絡、評價網絡的權值修正公式分別為

式中，lA、lC分別為執行網絡、評價網絡的學習率。

根據式（12）～式（15）將誤差反向傳播，修正各網絡的權值。當誤差滿足精度要求，迭代收斂，結束訓練。

2.2DHP算法實現步驟

首先在TSAT程序框架內編制了DHP的C程序。圖3為所采用的DHP訓練方法。程序采用了偽隨機數對權值進行初始化，對輸入進行規整預處理，能使用文本文件進行部分參數的設置與讀寫，也可在TSAT程序中修改部分參數。

圖3　DHP訓練流程Fig.3　Flow chart of DHP training

接著，在Microsoft Visual Studio上將所編寫的C程序生成了動態鏈接庫文件dll，并將dll文件通過動態鏈接模塊dlb引入到了PMSG動態模型中。

PMSG動態模型參數使用美國西部電力協調委員會WECC（Western Electricity Coordinating Council）的模型默認參數，以模擬美國通用電氣公司2SX 2.5 MWPMSG機型。該機型部分技術參數如表1所示。

表1　通用電氣2SX 2.5 MW機型參數Tab.1　Parameters of generators for GE 2SW 2.5 MW

3　仿真實驗

在TSAT根據IEEE10機39節點系統（如圖4所示）標準數據建立仿真案例。系統頻率60 Hz，基準電壓230 kV，基準功率100 MV·A。

選擇20號負荷母線接入功率為100 MW的PMSG。接入前母線負荷為628+j103 MV·A，34號母線上發電機功率508+j170.42 MV·A。設置該母線在1.1 s時發生三相短路故障。0.1 s后清除該故障。依次調節模型網絡的狀態方程系數等參數，可獲得理想的控制效果，仿真結果如圖5所示。

從圖5和表2中可以看出，使用DHP控制后，PMSG功率控制的動態響應指標較好，符合GB/T19963—2011《風電場接入電力系統技術規定》相關的要求。事故清除后，PMSG的有功功率能快速恢復，超調量、穩態誤差均較小。頻率在事故發生后瞬間超出額定頻率0.3 Hz，0.2 s后即恢復至偏差0.2 Hz以內。無功功率在故障發生后及時響應，并在故障清除后輸出容性無功平衡電網無功功率，之后基本恢復到故障前水平，但事故清除2 s后的波動約為無功容量的38%。另外，端電壓的超調量也處于標稱電壓的7%以內。綜上，PMSG在該并網點處發生三相短路故障后仍可保持有效的功率控制。

圖4　PMSG并網示意Fig.4　Schematic of PMSG integration

圖5　采用DHP控制后的仿真結果Fig.5 Simulation results with DHP control

表2　仿真動態響應指標Tab.2　Dynamic response indices of simulation

4　結語

本文提出將雙啟發式動態規劃應用于永磁同步風力發電機的功率控制。通過編制算法的C程序，引入到PMSG動態模型中，在暫態安全評估工具平臺上建立IEEE 10機39節點系統并進行了時域仿真。仿真結果表明，PMSG采用DHP控制后，在正常和故障條件下均能夠可靠調節輸出的有功功率和無功功率，展現出良好的動態性能，保證了PMSG的穩定、高效運行。

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關于參數與偏差范圍的表示

1數值范圍

五至十可寫為5～10；3×103～8×103，不能寫成3～8×103。

2百分數范圍

20%～30%不能寫成20～30%。

3具有相同單位的量值范圍

1.5～3.6 mA不必寫成1.5 mA～3.6 mA。

4偏差范圍

（25±1）℃不寫成25±1℃；（85±2）%不寫成85±2%。

5帶尺寸單位的量值相乘

如50 cm×80 cm×100 cm，不能寫50×80×100 cm或50×80×100 cm3。

摘編于《中國高等學校自然科學學報編排規范》（修訂版）

Control of Permanent Magnet Synchronous Generators Based on Dual Heuristic Programming

LIN Xiaofeng，ZHAO Li
（College of Electrical Engineering，Guangxi University，Nanning 530004，China）

Due to the fact that the power control of permanent magnet synchronous generators（PMSG）is usually based on linear control theory，its dynamic performances cannot fully satisfy the operation requirements of wind farms.In this paper，dual heuristic programming（DHP）is adopted to control the output power of PMSG.After the introduction of the working principle of PMSG，its dynamic model is established.The DHP algorithm is written using C programming language，and the DHP control blocks replace the PI control blocks in the dynamic model of PMSG，which is incorporated into the IEEE 10-generator 39-node system to perform time-domain simulation with adjusted parameters.Simulation results show that the output power of PMSG can be effectively controlled with DHP，and a desired dynamic performance can be obtained.

permanent magnet synchronous generator（PMSG）；power control；dual heuristic programming（DHP）；dynamic performance

TM313

A

1003-8930（2016）10-0037-05

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.10.007

2015-06-11；

2016-01-31

國家自然科學基金資助項目（61364007）

林小峰（1955—），男，本科，教授，研究方向為新能源發電與轉換技術。Email：gxulinxf@163.com

趙立（1986—），男，碩士研究生，研究方向為風電接入的穩定與控制。Email：zhaolidlut@126.com