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变速恒频双馈风电系统最大风能追踪研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 12:29:34
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变速恒频双馈风电系统最大风能追踪研究【摘要】:随着能源问题和环境问题的日益严峻,世界各国竞相发展可再生能源。而风能凭借其绿色环保、资源丰富、容易开发、性价比高等优势得到了世界各国的

【摘要】: 随着能源问题和环境问题的日益严峻,世界各国竞相发展可再生能源。而风能凭借其绿色环保、资源丰富、容易开发、性价比高等优势得到了世界各国的认可,是目前世界上发展得最快的可再生能源。随着风力发电机组容量的不断增大,提高风能利用率和风电机组运行效率已经成为风力发电技术研究的重要内容之一。 本文首先介绍了国内外风电发展现状、最大风能追踪技术和变速恒频技术;接着给出了风速和风力机的数学模型;经过坐标变换,进一步得出了转子坐标系下双馈风力发电机数学模型;其次研究了双馈风力发电机基于转子磁链定向的直接转矩控制的基本原理并建立了相应的数学模型。 风速的随机性,不确定性特点导致风电场的输出功率不断波动和震荡,如果接入电网势必会对电网产生一系列不良影响,所以在风电穿透功率较大的电网中,风电机组的运行特性显得极为重要,尤其是其动态响应特性。为了提高风能利用效率、保证功率输出的稳定,针对风波动较快的特点,本文采用BP神经网络PID控制器,在低风速下最大限度地跟踪理想曲线,从而获得最大的输出功率。同时将直接转矩控制技术应用于双馈风力发电机中。直接转矩控制具有鲁棒性强、转矩动态响应速度快、控制结构简单等优点,它在很大程度上解决了矢量控制中结构复杂、计算量大、对参数变化敏感等一系列问题。 通过建立不同风速模型、风力机及机械传动部分模型、双馈风力发电机模型、直接转矩控制和最大风能追踪控制器仿真模型,构建了完整的变速恒频双馈风电机组系统仿真模型。在最后的仿真研究中,对不同风速下变速恒频风电机组动态运行特性进行了分析,进而改进了BP算法进行进一步验证,仿真结果表明了在风速变化时,变速恒频风电机组功率输出具有较好的跟踪效果,系统性能稳定,验证了该仿真模型的正确性及控制系统的有效性。 【关键词】:最大风能追踪 变速恒频 直接转矩 BP PID
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM614
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 绪论10-19
  • 1.1 选题的背景和意义10
  • 1.2 国内外风力发电现状10-12
  • 1.3 最大风能追踪相关技术简介12-16
  • 1.3.1 叶尖速比控制算法12-14
  • 1.3.2 登山搜索法14-15
  • 1.3.3 功率信号反馈控制15-16
  • 1.4 变速恒频技术16-17
  • 1.5 本文的主要目的和工作内容17-19
  • 第二章 双馈风力发电机组的数学模型19-31
  • 2.1 风能转换系统及其数学模型19-25
  • 2.1.1 风速的数学模型19-20
  • 2.1.2 风力机特性和数学模型20-23
  • 2.1.3 桨距控制系统的数学模型23-25
  • 2.2 双馈异步发电机的运行特性与数学模型25-31
  • 2.2.1 双馈异步发电机的运行特性25
  • 2.2.2 三相静止坐标系中的数学模型25-27
  • 2.2.3 转子旋转坐标系中的数学模型27-31
  • 第三章 双馈发电机的直接转矩控制31-40
  • 3.1 直接转矩控制概述31-32
  • 3.2 直接转矩控制系统的构成与建模32-39
  • 3.2.1 PWM 逆变器模块32-34
  • 3.2.2 转子磁链计算和电磁转矩计算模块34-35
  • 3.2.3 转子磁链和转矩滞环调节模块35-36
  • 3.2.4 转子磁链区间判定模块36-37
  • 3.2.5 电压矢量选择模块37-39
  • 3.3 直接转矩控制的实现39-40
  • 第四章 BP 神经网络PID 控制40-55
  • 4.1 PID 控制40-44
  • 4.1.1 传统PID 控制41-43
  • 4.1.2 先进PID 控制43-44
  • 4.2 BP 神经网络PID 控制算法44-55
  • 4.2.1 神经网络及神经网络控制44-45
  • 4.2.2 BP 神经网络PID 控制算法45-50
  • 4.2.3 仿真分析50-55
  • 第五章 双馈风力发电系统仿真分析55-74
  • 5.1 风电系统各部分模型的建立55-57
  • 5.1.1 风力机模型55
  • 5.1.2 双馈风力发电机模型55-56
  • 5.1.3 最大风能捕获控制器模型56-57
  • 5.2 最大风能追踪仿真研究57-70
  • 5.3 基于改进BP 算法的系统仿真70-74
  • 第六章 结论74-75
  • 参考文献75-77
  • 附录A 低风速下风电系统仿真图77-78
  • 在学研究成果78-79
  • 致谢79


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