文摘
mains-side逆变器的无功功率控制问题(MSI)的双馈感应发电机(DFIG)摘要研究了。以适应造型固有的非线性和不确定性,一种新颖的鲁棒自适应控制算法提出了MSI利用李雅普诺夫理论下保证系统渐近稳定的不可预测的外部干扰和重要参数的不确定性。上述方案区分的好处在于它的功能来维持令人满意的性能在不同操作条件下不需要手动重新设计或编程控制收益与常用的PI / PID控制。模拟也建立了确定控制方案的正确性和福利。
1。介绍
双馈感应发电机(DFIG)具有更加明显的优势相对于其他类型的风力发电机(1]。例如,通过保持转子电流频率在一个恒定水平,DFIG可以从定子生产出近恒功率,并通过保持一个最佳的叶尖速度比,DFIG能够捕获最大风能在不同风速(2]。风力发电系统配备了DFIG需要一个转换器只有三分之一的额定功率,导致更少的昂贵的系统,减少功率损耗(3]。DFIG有功功率分开也可以控制无功功率的合理采用定向坐标系(4]。尤其是DFIG可以稳定电网电压通过提供一些可控无功功率,提高功率因数和电压特性(5]。
2003年在加拿大和美国研究停电表示,如果无功功率提供了及时几个电力系统设备的级联故障可能是可以避免的。无功功率与电压水平密切相关和功率因数(pf)和终端电压。为了防止电网不稳定问题,一些电力公司提出了几个标准必须严格满足风力发电机连接到系统时(6]。因此,无功功率在DFIG控制风力涡轮机已成为一个研究课题的理论和实际意义,在过去的十年里已经吸引了相当大的关注,导致大量的无功功率控制技术结果DFIG的风力涡轮机。Brekken和汉7)处理框架上的谐波分量低带宽滤波器。一个π和基于状态空间控制器为研究无功功率Machmoum et al。8]。生成能力的限制在两个转换器分析了DFIG在恩格尔哈特et al。9]。Slootweg et al。10]研究了电压无功补偿控制方案的肢体重复性劳损症,不考虑无功发电grid-side逆变器(MSI)的能力。在Tapia et al。11]类似的问题是调查MSI对电压控制的贡献将被忽略。应该注意,MSI主要的无功补偿器,可以作为STATCOM Kayikci和Milanovic所示12]。一个有趣的努力已经使用肢体重复性劳损症和MSI设计无功功率调节器在DFIG (13]。还有其他几个协调肢体重复性劳损症和MSI电压控制方法建议的文献(见,例如,Akhmatov [14和阿克曼15)和引用文献在其中)。
而无功功率的控制DFIG一直得到广泛的研究在过去的几年里,有一些开放的问题在这一领域实践和理论的重要性。例如,从一个可靠的操作和实时实现的角度来看,目前没有统一的框架设计的无功功率调整的成本效益和可靠的方法。事实上,大多数现有的作品,要么控制发展和闭环系统稳定条件很大程度上都是基于过于简单化的线性动力学或合成控制算法也是非常复杂的实时实现。导致这些障碍的一个原因是这一事实DFIG在本质上是非线性和复杂的微分方程。为了便于控制设计,大多数现有的方法进行了使用线性模型的传统,没有充分认识到建模不确定性,外部干扰,或实现成本。因此,这些控制方法严重依赖于线性模型和精确的系统参数在实践中很少令人满意地工作。有趣的是注意到不同的应用程序的自适应控制方法研究了各领域,如电力系统(16,17),机器人控制(18]。自适应控制方法可以解决上述问题。
本文提出一种计算便宜的控制算法在DFIG控制无功功率的风力涡轮机。提到的主要兴趣方法主要是出于一些实用的实现情况下,算法的有效性似乎之前担忧的地方。同时,存在的可能性,系统参数和动力学并不总是完全可以为了一些约束。一个动态模型,该模型反映了电气连接的影响MSI DIFG风力涡轮机系统的建立。灵感来自于最近的工作使用核心信息控制设计(19),一个简单而有效的鲁棒自适应控制方案。优越的复合控制方案的特点在于在处理不可预测的意义集中干扰,结构简单。事实上,只有很少的信息参数/动态施工的控制算法是必要的。同时复杂和痛苦trail-and-error决心不再需要过程控制收益。在实际实现中这些友好的优势是有利的。
2。系统拓扑结构和动力学方程
驱动器拓扑的DFIG集中研究在文献[13]。驱动器拓扑包含当前的DFIG和功率流图所示1。从风力涡轮机传输风能捕获到电力通过齿轮箱和异步发电机。异步发电机很特别,因为它有一个双重转换器是由igbt等电气设备。转换器的大小决定根据所需的速度范围。肢体重复性劳损症和MSI与适当的控制,无功功率的独立控制有功功率。转子终端之间的DFIG雇佣了一些电感和RSI过滤器。为了抑制谐波,输出过滤器在DFIG也使用。
2.1。电压定向
考虑无功和有功功率之间的深度耦合性质,一个精心挑选的取向可以帮助控制两个独立变量。摘要随着电源电压矢量同步旋转坐标系统。采用锁相环(PLL)计划(20.),电源电压矢量跟踪设在框架。因此我们获得和。基于电压定向,当前组件- - -设在被认为,另外,活性成分和活性成分。因此,设在当前组件负责控制无功功率的生产,将在以后讨论。这个含义如图2,角的速度吗。
2.2。发电机模型
在这项工作中,我们遵循的造型方法中描述Rabelo et al。13]。定子电压的频率是一样的净频率;也就是说,和转差频率是由。和通过使用异步发电机的同步旋转坐标系(里昂哈2]。考虑
转子磁链和定子磁链计算为
建立了传动系统的电磁转矩 ,“”表示共轭复数表示虚部和代表极对。
当前组件在定子端与正交坐标写成 在哪里上的定子电流分量吗设在和上的定子电流分量吗设在。
使用上面的磁链方程和更换定子电流分量,可以得到以下方程: 在哪里。基本电气上面公式将用于构建内部转子电流控制器。
2.3。LC滤波器模型
考虑到逆变器与市电同步电压和忽视的电压降,MSI输出电流动态可以描述如下:
图的框图1,连同上面的方程,指出内部和相互关系在DFIG的驱动器拓扑和风力发电系统。
3所示。无功功率控制设计
考虑到外部扰动作用于系统,无功功率在MSI是由动力学方程给出了(8): 可以详细如下所示。
3.1。当前内部循环控制
这是一个cross-coupled 2 d问题。植物的传递函数被描述为 在哪里和。传递函数都是相同的和轴。信号预处理和处理的时间延迟可以被视为一个小时间常数。请注意,很小,它的准确值通常是很难获得的。这种时间常数的一阶传递函数被描述为一部分
利用一个简单的控制器,建立开环传递函数如下: 在哪里微分参数和吗是集成的时间。
3.2。输出电流控制
输出电流控制应该跟踪输入电流没有沉重的过激。提出了一个通用的方法来解决这些问题在落21]。实现阻尼因子,我们可以设置和如下:
的闭环传递函数
自的平方值项可以忽略。因此,当前内部控制的闭环功能简化和获得
mains-side逆变器和电压下取向上面所讨论的,建立无功功率
进入控制器之前,输入无功功率的数据通过一个过滤器。该过滤器是由一个一阶传递函数中描述Rabelo et al。13]。考虑 在哪里是最终的实际通过滤波和无功功率是滤波器时间常数。
我们把当前内部控制(13)考虑在内。因此,控制植物成为二阶传递函数如下: 在哪里
系统的框图如图采用鲁棒自适应控制方法3。主要目标是构建参考电流这使得实际的无功功率规范参考一渐近。
我们重写控制植物方程(16), 在哪里,。使用拉普拉斯逆变换,它遵循
3.3。鲁棒自适应控制Mains-Side无功功率
在本节中,一个鲁棒自适应控制mains-side将提出无功功率。建立一个有意义的自适应控制方案,采用两个现实的假设。
假设1。电压振幅在网络连接点仍是零。因此电压方向和(6),可以被视为一个积极的已知数,这样吗对(18)是一个负的数量。
备注2。假设1标准实施,而在解决系统稳定,实用,因为风力发电系统将关闭如果净极低的电压;因此,零电压不发生以下情况考虑。
设计跟踪控制器,我们定义无功功率跟踪误差
为了简化控制器的设计,我们介绍和定义作为 在哪里设计是一个常数。
显然,如果收敛于零随着时间的增加,和也收敛于零,这意味着如果我们可以设计一个控制器,部队收敛到零随着时间的增加,那么问题将得到解决。
的导数(22关于时间,我们得到
或者说, 在哪里,
很明显是正因为的定义在(18)。请注意,
假设3。在这样的假设,讨论了干扰的特点。外部的干扰是有界的存在导致未知常数,这样
另外,时间常数和未知,但一般来说,是有界的
在哪里和有一些积极的未知常量。
这样的假设,在实践中颇有道理,允许建立 在哪里
我们设计的输入 在哪里是一种设计常数和被更新为 在哪里的估计是和更新
定理4。这样的系统建立了(8)的假设下,如果计算(33),(33 b)和(33摄氏度无功功率),然后是确保跟踪所需的一个渐近。
证明。结果可以合理使用李雅普诺夫函数如下:
在哪里是恒定的,为。
区分导致
从(25)和(33),我们得到
方程(35)成为
替换(33 b),(33摄氏度),
因为我们有
我们可以得到
作为,它很容易从(40),这两个和是有界的。此外,我们可以证明是有界的,因此是均匀连续的。因此,使用Barbalat引理[22现实了渐近收敛于零。利用(22),最终,和渐近收敛于零;然后结果是建立。
备注5。应该注意的是,当美国接近零的时候,控制方案可能体验嚷嚷起来。然而,这可以避免使用简单而经典的方式取代与,在那里很小。与此同时,为了防止估计从漂流,(33摄氏度可以修改)
在这种情况下,我们有以下最终一致有界(号)跟踪控制的结果。
定理6。也为系统建立了(8)的假设下,如果采用下面的鲁棒自适应控制算法, 在哪里是一种设计常数和被更新为 在哪里的估计和更新(33),那么系统是确保假设稳定。
证明。这个定理可以证明利用Cai的方法等。23]。
注7。而不是使用比例积分控制器在Rabelo et al。13),一个简单的鲁棒自适应控制方案在开发只需要指定哪一个参数指明了方向;也就是说,和。
注8。开发了控制方案的意义是双重的。(1)这里开发的控制方案不依赖于时间常数的精确值,。也没有必要分析未知参数的估计。这样的事实可以充分简化设计过程,提出的控制算法的实现。(2)作为参数参与控制器是通过算法自动更新,这样的过程是独立于操作条件下,不需要重新设计或重组在系统操作。
4所示。仿真验证
针对验证鲁棒自适应无功控制方案的正确性,提出了与Matlab / Simulink仿真。
单位(p.u)值引入简化计算和仿真。基准电压和数据能力分别设置为330 V和1兆乏。网电压低压取向是选为220 V,因此对(17−1)计算。其他参数用于模拟选为,,,。阿克曼(描述的PI控制算法15)对无功功率进行比较重建。三种类型的工作条件进行了仿真。
4.1。稳定工况下调节
在真实的应用程序中,DFIG可以提供恒无功功率补偿器。基于这一事实,我们p.u所需的无功功率输出设置为1。所需的无功功率和实际在一起绘制在图4。
与采用π方案相比,自适应方法消除超调,调节时间短,上升时间较长。这两种控制方案可以获得稳定。
4.2。调节下建模的不确定性
在这种模拟,模型不确定性的影响。假定时间常数有偏差的5%;然后。提出了自适应方法的结果如图5和π方法如图6。
结果表明,利用该方案,跟踪轨迹几乎保持不变甚至在这种模型不确定性和参数偏差。从细节,提出了自适应方案具有更好的跟踪轨迹与PI控制器相比,在这样的条件。
4.3。跟踪下动态无功补偿
如果电压开始下降时不对称电网故障,DFIG将动态无功补偿器的工作电压在一定程度上。一旦断层移动,无功功率DFIG的发电量将恢复(24]。基于这一事实,我们设置所需的无功功率输出如图7。具体来说,p.u DFIG要求提供1。前7 s p.u并提供一个额外的0.2。无功功率的时间从7到8年代,因为该方案使用所需的输入的导数。参考已经平滑之前到控制器。
比例积分控制器的结果也提出了自适应方法相比。图7说明,而PI控制器,该方法可以更好地跟踪所需的无功功率。这是因为PI控制器无法跟踪参考价值的7 s。结果表明,采用PI控制器无法处理这样的问题,然而,本文提出的自适应方案可以处理。
5。结论
无功功率控制mains-side逆变器(MSI)在DFIG代表在风力发电系统中一个重要问题。MSI的鲁棒自适应控制方案。作为理论分析证实了该方法能保持令人满意的性能在不同操作条件下不需要手动重新设计或编程控制收益。数值模拟也验证该算法的正确性和好处。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作的部分支持由中国国家基础研究计划(973计划。2012 cb215200)和部分由中国国家自然科学基金(没有。51205046)。