双馈风电机组的优化运行研究

【摘要】：风力发电作为当今技术最成熟、效率最高的清洁能源而受到各国的普遍关注及应用。双馈风电机组输出功率受风速变化的影响，造成风电机组输出功率的间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行带来巨大的挑战。本文重点研究双馈风电机组在恒电压运行方式下的优化控制方法及基于流场特性的双馈风电场的等值建模。 针对双馈风电机组恒电压控制系统中PI控制器参数不能动态整定的不足，提出了基于BP神经网络与基于蚁群优化算法的PI控制器参数动态整定策略。基于BP神经网络的动态整定算法中采用三层神经网络结构，通过神经网络各层神经元对样本的学习得出最优的权值，从而在网络输入变化时动态调节PI控制器的参数；基于蚁群优化算法的PI参数动态整定策略以PI控制器的两个参数作为蚁群中的蚂蚁，采用控制双馈风电机组机端电压实际值与其参考值的绝对误差积分函数作为优化目标，在控制过程动态调节PI控制器的参数。当风速变化和电网电压跌落两种情况时，对动态整定PI控制器参数和非动态整定方法进行了对比分析。 当前风电场建模是将整个风电场看成一个大容量的风电机组，没有考虑风电场内部的流场特性对风电场建模的影响，针对这种建模方式的不足，提出一种基于流场特性的双馈风电场等值建模方法。该方法在考虑地形和尾流效应对风电场流场特性影响的基础上，建立风电场内流场的计算模型，计算各台风电机位置处的风速，以该风速作为风电机组模型的输入风速，研究风电场生产过程的动态特性。利用该方法对含有15台风力机的双馈风电场进行等值建模，并与用测风塔风速作为模型输入的方法进行对比研究。 本文研究内容的对比分析表明：基于BP神经网络与基于蚁群优化算法的PI参数动态整定控制方法能够提高双馈风电机组的并网电压稳定性，并减小响应时间；基于流场特性的双馈风电场的等值建模，更准确的反应风电场生产过程中的动态特性。 【关键词】：双馈风力发电机组 恒电压运行方式 BP神经网络 蚁群优化算法 等值建模 尾流效应 流场特性
【学位授予单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 课题研究背景意义、研究目的及意义9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.2.1 国内外风力发电的发展状况9-12
• 1.2.2 双馈风电机组优化运行研究现状12-13
• 1.2.3 双馈风电机组等值建模研究现状13-14
• 1.3 本文研究主要内容14-15
• 2 双馈风电机组的坐标变换15-21
• 2.1 引言15
• 2.2 三相静止坐标系中的数学模型15-17
• 2.3 从三相静止到两相旋转坐标系间的坐标变换17-19
• 2.4 d-q 坐标系中的数学模型19-20
• 2.5 同步旋转坐标系中的动态等效电路20
• 2.6 本章小结20-21
• 3 双馈风电机组的双闭环控制21-27
• 3.1 引言21
• 3.2 双馈风力发电机的控制系统21-22
• 3.2.1 双馈风力发电机的基本结构21-22
• 3.2.2 双馈风力发电机的控制系统22
• 3.3 机侧变流器的双闭环控制22-25
• 3.3.1 双馈风电机组定子磁链定向矢量控制策略22-25
• 3.3.2 机侧变流器的双闭环控制策略25
• 3.4 本章小结25-27
• 4 双馈风电机组的优化控制27-39
• 4.1 引言27
• 4.2 双馈风电机组的电压控制原理27-28
• 4.3 基于 BP 神经网络的双馈风电机组的优化控制28-30
• 4.3.1 BP 神经网络的结构及原理28-30
• 4.3.2 基于 BP 神经网络的 PI 参数动态整定30
• 4.4 基于蚁群算法的双馈风电机组的优化控制30-34
• 4.4.1 基于蚁群优化算法 PI 控制器的结构31
• 4.4.2 蚁群算法节点和路径的生成31-32
• 4.4.3 蚁群算法路径点的选择32-34
• 4.5 仿真实验及分析结果34-38
• 4.6 本章小结38-39
• 5 双馈风电场的等值建模39-47
• 5.1 引言39
• 5.2 风力机的空气动力学模型39-40
• 5.3 风电场流场特性40-43
• 5.3.1 自然风速40
• 5.3.2 单机尾流模型40-42
• 5.3.3 尾流叠加模型42-43
• 5.4 仿真分析43-45
• 5.5 本章小结45-47
• 6 结论和展望47-49
• 6.1 全文总结47
• 6.2 工作展望47-49
• 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文49-51
• 致谢51-53
• 参考文献53-56

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