同步风力发电系统的励磁控制及最大风能追踪策略研究

【摘要】：随着能源危机的加深和生态环境破坏日益严重，风能(可再生能源)作为21世纪最重要的替代能源之一，对于缓解资源短缺具有非常重要的意义。因此，开发利用风能成为世界研究的热点课题。在随机风速下，使风力发电系统稳定运行且获得最大的风能是本论文的研究目的，具体工作如下： (1)对目前国内外风力发电系统的研究现状进行了分析总结，提出了采用模糊推理最优梯度法对风力发电系统进行最大功率点跟踪和采用云模型最优梯度法对风力发电系统实施最大风能追踪，并在同种系统条件下与模糊控制传统三点法作比，最后通过仿真结果表明所提出的方法是有效的。 (2)提出了一种自动跟踪转速步长的控制方法(最优梯度法)，来实现对风力机的转速步长自动调整。目前应用在风力发电系统的最大风能跟踪方法主要有风速跟踪控制方法和转速反馈控制方法，风速跟踪控制方法还需要安装风速测量装置，而风速测量装置的安装会使系统结构复杂和价格昂贵。本文提出了一种自动改变步长的功率扰动控制方法来跟踪风能变化，使用时无需安装风速测量装置，就能提高发电系统对风能的利用率。 (3)建立了风力发电系统的数学模型。为了更好对风力发电系统的控制方法进行研究分析，在MATLAB中搭建了风力发电系统的结构框图和风力机模型，并设计了模糊推理器和云模型推理器，对最大风能跟踪方法的使用效果进行综合的衡量比较，证明了基于最优梯度法的两种推理器的跟踪效果明显优于传统的功率扰动方法。仿真结果可以看出，不论是跟随性能还是抗干扰性能，采用本文的两种方法都比传统方法效果好的多，即更能有效的减少振荡，且能较快的达到稳态。 (4)建立了同步发电机励磁模型(多机无穷大系统状态方程)，基于云模型理论对同步发电机进行励磁控制(控制机端电压的稳定输出)并设计云模型推理励磁推理器，该推理器的推理分为两部分：发电机机端电压推理和发电机角速度推理，其输入分别为各自的偏差和偏差变化率，输出为各自推理信号，并优化推理器参数，最后通过仿真论证该方法的可行性。 【关键词】：风力发电系统 最优梯度法 风力机 模糊推理 云模型 最大风能追踪 同步发电机
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 国内外风力发电研究现状11-16
• 1.3 风力发电的特点16-17
• 1.4 本课题研究的意义和内容17-20
• 1.4.1 本课题研究的意义17-18
• 1.4.2 本课题研究的内容及结构18-20
• 第2章 风力发电系统的基本理论20-31
• 2.1 风能转换的基本理论20-21
• 2.2 风力发电机的类型及风力发电机最大风能追踪原理21-25
• 2.2.1 恒速定桨距失速调节型风力发电机22
• 2.2.2 恒速变桨距调节型风力发电机22-23
• 2.2.3 变速恒频风力发电机23
• 2.2.4 风力发电机最大风能追踪的基本原理23-25
• 2.3 同步发电机的基础知识25-30
• 2.3.1 同步发电机的工作原理25-26
• 2.3.2 同步速旋转 dq 坐标系下的同步发电机模型26-28
• 2.3.3 三相静止 abc 坐标系下的同步发电机模型28-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 采用模糊理论的风力发电系统最大功率点跟踪实现31-44
• 3.1 引言31-32
• 3.2 基于模糊推理最优梯度法的风力发电系统 MPPT 设计32-41
• 3.2.1 风力机模型32-33
• 3.2.2 风力发电系统的 MPPT 模糊推理最优梯度法实现33-41
• 3.3 采用模糊推理最优梯度法的 MPPT 仿真研究41-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第4章 采用云模型理论的风力发电系统最大风能追踪研究44-55
• 4.1 引言44-45
• 4.2 基于云模型最优梯度法的风力发电系统最大风能追踪设计45-52
• 4.3 采用云模型推理最优梯度法的最大风能追踪仿真研究52-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第5章 基于云模型理论的同步发电机励磁控制研究55-65
• 5.1 引言55
• 5.2 采用云模型理论的同步发电机励磁控制实现55-61
• 5.2.1 同步发电机励磁模型56-57
• 5.2.2 基于云模型理论的同步发电机励磁推理器设计57-61
• 5.3 多机无穷大系统下云模型励磁推理器的动态仿真研究61-64
• 5.4 本章小结64-65
• 结论65-67
• 参考文献67-73
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果73-74
• 致谢74-75
• 作者简介75

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