直驱式永磁风电机组智能控制研究

【摘要】：随着能源的日益消耗和环境污染的加重,清洁型的新能源在当今社会正稳步的取得愈来愈重要的地位。作为一种可持续发展的新能源,风力发电由于风能的环保无污染,以及取之不尽用之不竭的特性得到了广泛关注。另外,风力发电具有较好的社会效益和经济效益,使其得到快速发展。 直驱式永磁风电机组由于其具有无齿轮箱和可靠性高等优点,在风力发电市场的主流机型中占据着重要地位。然而,风速的随机性、风电机组的非线性和复杂性,会对风电机组的输出稳定性和快速性产生影响。因此,先进的控制系统所蕴含的技术在风电机组中的应用就显得尤为关键。 本文在分析直驱式永磁风电机组控制策略研究现状的基础上,受中央高校基本科研业务费专项资金“变桨距风电机组智能控制器研究(2013JBM078)”资助,主要做了以下几项工作： 1、分析了直驱式永磁风电机组的系统结构,深入研究了机组的建模过程,建立了包括风速、风力机、永磁同步电机、全功率变流器等模型,将各部分的数学模型有机地连接起来,得到了直驱式永磁风电机组的整体非线性数学模型。另外,研究了风电机组的运行特性,为后续章节的以恒功率控制为目标进行桨距角控制和以最大风能捕获为目标进行电机转矩控制的优化控制方法研究提供了基础。 2、通过分析风力机的运行特性以及变桨距控制要求,采用模糊前馈与模糊自适应PID相结合的复合变桨距控制策略对额定风速之上的风电机组恒功率阶段进行变桨距控制。模糊自适应PID控制器能够依据控制规则改善PID参数整定困难的问题。模糊前馈控制器可根据扰动的大小和方向,补偿扰动对被控量的影响,使被控量因扰动而产生的偏差降低至最低。在模糊自适应PID控制器基础上加入前馈控制,可以大大消除随机性外扰对系统的影响,进一步提高控制品质。 3、对最大风能跟踪阶段的转矩控制进行研究,将支持向量机、粒子群优化算法、模型预测控制相结合,提出了基于粒子群优化算法的支持向量机模型预测控制策略。机组在给定的参考转速与参考功率轨迹下,根据当前时刻测得的是实际输出功率和电机转速以及最优控制电压信号来预测机组的功率与转速预测输出值。仿真结果表明,在滚动优化得到的最优电压控制信号作用下,机组的输出功率与转速能够较好地跟踪功率与转速给定参考值,实现风电机组快速、平稳的捕获最大风能。 4、研究了风力机特性模拟的技术原理,设计并搭建了基于无刷直流电机的风力机模拟试验平台,并基于LabVIEW软件编写上位机界面,实现了风力发电控制系统的数据采集、风机运行控制等功能。在试验平台上对小功率风力机进行了样机试验,验证了实验平台的可行性。 【关键词】：风力发电 变桨距控制 最大功率跟踪 智能控制 直流电机
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 1 引言12-22
• 1.1 选题背景及其意义12-15
• 1.1.1 选题背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-20
• 1.2.1 直驱式永磁风电机组研究现状15-17
• 1.2.2 智能控制策略在风电控制技术中的研究现状17-20
• 1.3 本文研究主要内容20-22
• 2 永磁风电机组系统建模及运行特性分析22-38
• 2.1 直驱永磁风力发电系统的基本结构22
• 2.2 直驱永磁风力发电系统模型22-30
• 2.2.1 风速模型22-24
• 2.2.2 风力机模型24
• 2.2.3 传动系统模型24
• 2.2.4 永磁发电机模型24-27
• 2.2.5 变流器模型27-30
• 2.3 基于PSCAD/EMTDC软件的建模仿真30-35
• 2.3.1 PSCAD/EMTDC仿真软件概述30-31
• 2.3.2 系统仿真模型31-34
• 2.3.3 仿真分析34-35
• 2.4 直驱永磁风力发电机组运行特性分析35-37
• 2.5 本章小结37-38
• 3 基于模糊理论的永磁风电机组变桨距控制38-56
• 3.1 风力机变桨距控制理论研究38-40
• 3.1.1 风力机空气动力学38
• 3.1.2 风能利用系数38-40
• 3.2 基于模糊理论的复合变桨距控制器设计40-49
• 3.2.1 模糊控制基本理论40
• 3.2.2 基于PSCAD/MATLAB的复合变桨距控制器模块设计40-41
• 3.2.3 模糊自适应PID变桨控制器的设计41-47
• 3.2.4 模糊前馈变桨距控制器设计47-49
• 3.3 仿真与研究49-54
• 3.3.1 额定风速附近49-52
• 3.3.2 切出风速附近52-54
• 3.4 本章小结54-56
• 4 基于粒子群优化算法的SVM模型预测控制56-74
• 4.1 最大功率跟踪56-58
• 4.1.1 最大功率跟踪(MPPT)的基本原理56-57
• 4.1.2 最大功率跟踪(MPPT)的常用方法57-58
• 4.2 支持向量机模型预测控制58-62
• 4.2.1 模型预测控制58-60
• 4.2.2 支持向量机(SVM)模型预测控制60-61
• 4.2.3 支持向量机回归预测61-62
• 4.3 基于粒子群优化算法的支持向量机模型预测控制62-67
• 4.3.1 粒子群优化算法的起源63
• 4.3.2 粒子群算法原理63-64
• 4.3.3 粒子群算法的特点64-65
• 4.3.4 粒子群算法的实现65-67
• 4.4 具体仿真研究67-72
• 4.4.1 仿真步骤67-69
• 4.4.2 仿真结果分析69-72
• 4.5 本章小结72-74
• 5 基于直流电机的风力机特性模拟试验平台74-87
• 5.1 风力机模拟系统的总体结构74-75
• 5.2 风力机模拟中直流电机特性研究75-76
• 5.3 风力机模拟中的直流电机控制76-78
• 5.3.1 直流电机的转矩控制研究76-77
• 5.3.2 电机转矩控制系统的相关数据77-78
• 5.4 数据采集系统78-82
• 5.4.1 模拟风力机转速的采集与处理78-79
• 5.4.2 与上位机的数据通信79-81
• 5.4.3 用户界面的开发81-82
• 5.5 风力机特性模拟试验82-86
• 5.6 本章小结86-87
• 6 总结与展望87-89
• 6.1 总结87-88
• 6.2 展望88-89
• 参考文献89-93
• 作者简历93-95
• 学位论文数据集95

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