李 潔, 劉 巖
(內蒙古科技大學信息工程學院,內蒙古 包頭 014010)
風速影響下的風機變流器控制策略研究
李 潔, 劉 巖
(內蒙古科技大學信息工程學院,內蒙古 包頭 014010)
風能是目前規模化開發利用的一種高效清潔的可再生能源。風力發電技術的研究備受關注,脈沖寬度調制(PWM)變流器控制研究已經成為當今風電研究領域的重要方向之一。為改善風力發電中風速變化對雙饋風力異步發電機(DFIG)的影響,對風機變流器的直接功率控制方法進行研究和改進,提出了一種基于Smith預估模型的自適應模糊PI控制策略。在經典PI控制策略的基礎上,采用具有自學習、自整定功能的自適應模糊PI調節,引入Smith預估模型,利用PSCAD軟件進行仿真,優化變流器的控制方法,解決系統的純滯后問題,提高系統的穩定性。仿真結果表明,在風速波動的情況下,該方案能使DFIG穩定運行,提高了系統的魯棒性。同時,其輸出電能可以滿足電網電能質量要求,實現風電并網。基于Smith預估模型的自適應模糊PI控制策略具有較高的可行性和優越性。
新能源; 風力發電; 發電機; Smith預估模型; 模糊自適應; PI控制
近年來,新能源發電技術快速發展。風力發電技術遠遠領先于其他新能源發電技術。在風場規模以及裝機容量不斷增大的情況下,風力發電要實現并網,不可避免會給電能質量帶來一定的沖擊。脈沖寬度調制(pulse width modulation,PWM)技術不斷發展,并被廣泛應用于雙饋風力異步發電機(doubly-fed induction generator, DFIG)[1],能有效減小風力發電對電力系統造成的不良沖擊[2]。考慮到風速的不斷波動,風機槳葉受慣性影響,對風機的控制產生一定的滯后性。本文結合變流器直接功率方法,提出Smith模型模糊自適應PI策略[3],優化了變流器的控制方法,顯著提高了風力發電的穩定性[4]。
在當今風電研究領域,對PWM變流器控制的研究已成為一個潮流,不斷涌現出新的控制策略,如直接電流策略、直接功率策略等。本文結合DFIG,在考慮風速波動的前提下,對變流器的直接功率控制方法進行研究,采用Smith預估模型來解決系統的純滯后性。
1.1 機側變流器的數學模型
變流器與風電機組轉子相連,提供轉子的電流補償頻率[5],使風電機組能平穩工作,保證定子電壓頻率維持在50 Hz。電力系統電壓的頻率不變,并網之后定子的電壓為常量、電流可控。所以要實現并網,就要將DFIG的控制轉化為定子的控制[6]。在分析變流器時,需引入等效結構,則DFIG定子的磁鏈矢量與電壓矢量相位差為90°,可得定子瞬時功率為:
(1)
式中:L′為電感;PS為瞬時有功功率;QS為瞬時無功功率。
DFIG并網過程中,當定子的電流可控,將其轉換為轉子的電流,就能通過控制轉子的電流來控制DFIG輸出功率。

(2)
式中:σ為漏抗因子。
1.2 自適應模糊PI控制
在經典PI控制的基礎上,采用具有自學習、自整定能力的自適應模糊控制,調整PI控制參數以達到最優。模糊控制的主要任務是模糊規則的制定及變量的模糊化與清晰化。CE和CU模糊子集定義[7]為[NB,NM,NS,O,PS,PM,PB]。模糊控制規則如表1所示。

表1 模糊控制規則
在Matlab中進行自適應PI算法編譯,采用Mamdani方法,將誤差E論域設為[-6,6],類型設定為高斯型。在模糊控制系統中,由模糊推理得到的控制變量模糊子集,并不能夠直接作用于被控對象,而是需要將模糊量轉變為精確量,即對模糊量進行清晰化。在進行清晰化時,采用能夠得到線性推理結果的方法,其公式為:
(3)

(4)
式中:C′為推理結論。
重心公式為:
(5)
1.3 Smith預估模型
由于模糊PI控制本身的特性,對系統滯后性的控制效果不強。通過引入Smith預估模型,解決系統的純滯后問題。Smith預估控制基本結構如圖1所示。

圖1 Smith預估控制基本結構圖
由圖1可知,原模型在沒有引入Smith模型的條件下,其閉環函數為:
(6)
式中:Gc(s)為控制器傳遞函數;Gp(s)為被控對象傳遞函數。此時,模型方程含e-τs項,會降低系統穩定性[8]。
在引入Smith模型后,如果模型滿足條件:
Gp(s)e-τs+Gτ(s)=Gp(s)
(7)
則可以完全彌補模型的滯后,其傳遞函數為:
(8)
將模型外接于PI控制器,使其僅針對系統滯后問題[9]。系統結構框圖如圖2所示。

圖2 系統結構框圖
未采用模糊PI中微分單元,是為了在沒有引入Smith模型的情況下,僅進行模糊PI控制,使系統能夠快速地進入穩定狀態,以消除穩態誤差。
在PSCAD軟件中,進行風力發電系統模型的搭建,在Matlab中進行模糊控制算法編譯,最后通過PSCAD軟件中的Fortran文件DSDYN進行兩個軟件間的數據交換。DFIG由風況模型提供機械能和發電機的制動轉矩。機側變流器控制發電機轉子側勵磁,通過調用Matlab中的自適應模糊控制算法,使發電機在風速波動的情況下能穩定運行,為電網供電。
在不考慮風向前提下,建立風速函數。設初始風的速度為7 m/s,在第5 s、第10 s時,風速發生持續1 s的劇烈波動。系統仿真結果如圖3所示。

圖3 系統仿真結果示意圖
由圖3(a)可知,DFIG穩定運行,并且在第5 s、第10 s風速發生持續1 s劇烈波動的情況下,其電壓在短時間內能重新達到穩定狀態,表明了控制策略的可靠性,滿足了系統穩定性要求。圖3(d)中,DFIG電磁曲
線值為負,表示此時DFIG正在發電;且轉矩除了在電機啟動時和風速劇烈波動的情況下,會發生較大波動[10],其余時刻都在穩定范圍內。從圖3(e)可以看出,頻率波動的范圍較小,能符合電能的頻率要求并實現并網。
綜上所述,引入Smith預估模型自適應模糊PI策略,能夠達到控制變流器的目的,使風電系統具有良好穩定性,實現風電并網,滿足電網電能質量要求。
在風速波動情況下,研究了風力發電系統變流器的控制方法,設計了一種引入Smith預估模型自適應模糊PI控制器,提高了系統魯棒性。在該控制策略下,變流器能使DFIG穩定運行,使其輸出的電能滿足電網電能質量要求,實現了風電并網。
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Research on the Control Strategy of Wind Turbine Converter under Influence of Wind Speed
LI Jie,LIU Yan
(College of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010,China)
Wind power is one of the high efficient and clean renewable energy resources,and it is the large-scale exploitation and utilization at present.The research on wind power generation technology is much to be concerned,while the topic of research on control of plulse width modulation(PWM) converter has become one of the important directions in wind power field. To improve the influence of variation of wind speed on doubly-fed induction generator (DFIG),the direct power control method of wind turbine converter is studied and improved,and an adaptive fuzzy PI control strategy based on Smith prediction model is proposed.Based on the classical PI control strategy,the adaptive fuzzy PI control with self-learning and self-tuning functions is adopted.The Smith prediction model is introduced,and the PSCAD software is used to simulate and optimize the control method of the converter and to solve the dead time problem of system,to improve the stability of system.The results show that the proposed scheme can make the doubly fed induction generator run stably,and improve the robustness of the system under wind speed fluctuation.In addition,the output power can meet the quality requirements of the grid,to achieve wind power to be grid connected.The adaptive fuzzy PI control strategy based on the Smith prediction model features good feasibility and superiority.
New energy; Wind power generation; Generator; Smith predictive model; Fuzzy adaptive; PI control
商洛市科技廳基金資助項目(SK2014-01-01)
李潔(1965—),男,碩士,副教授,主要從事電力系統與新能源方向的研究。E-mail:18804729995@163.com。
TH-3;TP29
A
10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201704022
修改稿收到日期:2016-04-13