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离网型风力发电提水系统控制研究

发布时间:2022-11-20 16:13
第1章绪论
1.1课题研究背景及意义
在当前经济高质量发展、时代变革日新月异的背景下,社会的进步需要能源 等行业的大力支撑。能源是关乎人类社会稳步发展的重要因素,与人们的生产生 活密切相关。在过往的能源发展历程中,化石燃料作为发电的核心原料广泛用于 工业生产中,带来不竭的动力的同时也引发了众多环境问题,社会正面临亟待解 决的大气污染、温室效应等难题。但如果“一刀切”的停用化石燃料也无法解决 能源危机,考虑到经济发展需求,找寻可持续的符合生态发展要求的清洁能源缓 解环境污染是一条合适的道路。风能作为一种丰富的自然资源有着得天独厚的优 势,周期短、成本低等特点使得风能用于发电成为电力行业宝贵的选择[2]。
风力发电是有效利用风能的一种形式,契合社会发展的绿色生态理念。我国 的风资源储量大,在国家“碳达峰、碳中和”的发展目标下,充分开发利用风能 能够为社会带来良好的效益。风力发电的用途有很多种,将风力发电技术用于提 水灌溉领域已经成为趋势。风力发电提水可以分为并网型和离网型两种形式,离 网型又有有无储能两种不同模式。在我国一些电网电压无法输送到的偏远地区, 利用风力发电提水不仅能够解决农户的日常需水量,还能在实际建设中不断改进 提高技术,为我国的科技进步做出贡献。因此,对离网型风力发电提水系统的不 同模式的控制研究对风力发电和水泵电机的发展都有着十分重要的意义。
并网型的风力发电提水系统可以将电网作为中间环节来调节能量的双向流 动,吸收多余的风能又能为提水系统提供电能。离网型系统在有蓄电池的条件下, 系统的稳定性能够得到保障;而若没有储能装置时,受风速不断波动的干扰,系 统的稳定运行状态也会受到很大的影响。因此,不管选择哪种方式实现离网型风 力发电提水,提高整个系统控制器的性能非常有必要。整个系统可分为发电机侧 和负载侧两个部分的控制,一般在传统的控制策略下能够实现发电和提水,但是 控制效果不理想,往往会造成资源的浪费。若能改进发电系统和提水系统的控制 策略,使得系统维持在最佳的运行状态,方能有效利用资源的同时,各变换装置 也能安全可靠的运行。
 
1.2风力发电提水系统研究现状
1.2.1国内外研究现状
我国拥有广阔的地理空间,无论是陆地还是海上,能够安装风力发电装置的 地域很多,为风力发电事业的发展创造了良好的条件。随着风电产业结构的调整 升级,风力机装置的更新换代,风电技术不断趋向成熟炉%从近几年的数据统 计可以看出,我国的发电量逐年攀升,有着良好的势头。下图简要说明了近几年 来我国风电的发展变化情况。
2() 14-2020年我国风电年震电量及占全国发电总量比
 
 
 
图1-1 2014-2020年我国风电的发展状况
风力发电年发电量呈现的良好态势,带动了并网装机容量的不断提升。根据 能源数据统计,2020年底前,并网装机总量高达7167万千瓦时,累计突破2.8 亿千瓦时,连续11年成为世界第一。
2014-2020年我国风电新増并网装机容応和累计并网
装机容戢
 
 
 
图1-2 2014-2020年全国风电新增装机容量和累计装机容量
风力发电作为最具商业化的可再生能源发电形式之一,一直饱受各个国家的 青睐MT%从全球风电装机量的分布可以看出,亚洲地区仍然是风电发展的领跑 者,欧洲地区仅次于亚洲,处于相对领先地位。在欧盟提出大力发展风力发电的 背景下,风电成为欧洲地区最主要的发电模式。从2020年欧洲风电行业的发展 情况看,德国、西班牙和英国在装机总量中排名前三位,荷兰、德国、挪威的新 增装机量多于其他欧洲国家,而丹麦、爱尔兰的风电消费量占比更靠前。根据相 关分析推测,到2025年底,德国成为欧洲陆上风电重点发展国家,英国则在海 上风电发展中表现更突出。亚洲地区除了中国连续占据主导地位之外,印度也成 为最具潜力的风电发展国家,预计在2022年创造新纪录。在优惠政策的激励下, 美国风电的发展速度日益增快,占可再生能源的比重超过了水电,成为第四大发 电来源。同时,美国不断拓宽海上风电项目的经营,投资额也在逐步增加。根据 美国能源部的预测,未来10年内,风力发电的占比将上升至20%,成本上可以 达到其他发电形式的水平。
2020年全球风电累计装机容量区域分布图
 
■•亚洲■北美■欧洲*拉矣■具他
图1-3 2020年全球风电累计装机容量分布图
风力发电的快速发展为其作为提水灌溉的源泉提供了不竭的动力。早在18 世纪至20世纪,欧洲国家和美国相继研制岀了多种类型的风力提水机,开始对 风电泵水系统进行研究,为风力发电提水的发展奠定了基础。我国同样作为该领 域内的开创者之一,从最早的斜杆风车到用柴油机发电,不断突破技术和效率的 障碍,制造出了高扬程小流量和低扬程大流量的风力发电机,分别用于深井提水 和节水灌溉等。内蒙古作为风资源较为丰富的地区,对风力发电提水技术的研究 已有一定的成果。最早出现的FD2000风电提水机组省去了蓄电池,通过智能控 制实现了发电机与潜水泵的连接,既解决了水泵与风力机功率吻介的问题,乂节 约了成本,为后续的研究开辟了道路。
近几年来,许多学者也对风力发电提水开展了深刻的研究。首先,风力提水 机的发展给控制系统带来了更大的便捷。河海大学研究出了能够在风速只有 2.8m/s下就能启动的风力提水机,通过数值模拟验证了该设备的良好性能[⑷⑴。 内蒙古地区选择了合适的试验基地,采用典型的FSH-3.5风力提水机对湿地进行 补水[⑹。同时,对与风力机配套的水泵展开了研究,分析了活塞泵和膜片泵的各 自的优势和适用的条件领域,为风力提水机的选择拓宽了道路【⑺。为提高各装置 的匹配度,沈阳工业大学提出了风力机与水泵分离的匹配设计,通过样机进行试 验,找到最佳的匹配点,增强机组的稳定程度[绚。风力提水机过往的发展历程为 其未来的发展方向指明了道路,在现有成果的基础上不断提高技术,研制处更多 适合不同场景的风力提水机。
随着风力提水机的快速发展,对其进行控制技术的增强也是十分有必要。近 些年,许多从事风力提水研究的学者也是不断突破阻碍,提出了很多新颖的观点, 对风电提水控制系统的发展做出了贡献。文献[19]详细地介绍了我国的几种典型 的风力提水机以及应用,并对未来的发展方向提出可行性的见解。文献[20]省去 了蓄电池,重点对变频调速系统提出了多重MPPT控制判据,但是仿真和实验中 的风速变化相对单一性,无法体现出该控制系统在风速实时变化下的功率追踪效 果。文献[21]添加了蓄电池稳定直流电压,采用单片机技术实现电能变换,控制 水泵的启停,但只是设计了发电灌溉的大体理论框架,没有给出具体的实验结果, 还需进一步的验证。文献[22]采用无刷直流电机驱动离心泵抽水,搭建的转速闭 环系统可以根据输出电压的大小自动切换转速,控制出水量的大小,但是只适合 于小功率的提水。文献[23]提出了永磁同步发电机(Permanent magnet synchronous generator, PMSG)和直流电机构成的泵水系统,并将其运用到偏远孤立区域,通 过仿真验证了系统的有效性。文献[24]在风能的转换系统中加入人工神经网络算 法,借助DSP硬件系统验证建模的合理性,实现最佳的风力发电和准确的抽水 操作。文献[25,26]介绍了准Z源逆变器的控制思想,采用三次谐波注入的SPWM 技术对其进行控制,并作为中间环节将其运用离网型无储能风力发电提水系统中, 解决了直流电压升压不足、利用率低等问题。文献[27]采用了蓄水池的方式,方 便在无风时用提前从井中抽到的水进行饮水灌溉。主要研究了在异步电机变频调 速的基础上加入软起动控制,有效减小了电动机的启动电流,不会因为瞬间电流 过大而造成电机损害。但是仿真模型采用的是基本的恒风速,需要进一步验证在 风速不断变化下,系统的控制效果。
1.2.2风力发电系统的控制技术研究现状
直驱式永磁同步风力发电是目前比较热门的风力发电模式,对于整个风力发 电提水系统来说,风力机侧的发电质量直接影响负载侧的控制效果,从而影响水 泵的抽水效率。因此,选取合适的控制策略提高风力机系统的控制性能很有必要。 近年来,永磁同步发电机与垂直轴风力机的结合为风电系统的发展奠定了良好的 基础,构建的永磁同步发电机整流系统能够更好的获得稳定的直流电压。为此, 为了充分提高风力发电系统的控制效果,众多学者展开了深入的研究。首先,针 对实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)的目标,文献[28] 将模糊控制加入到MPPT算法中,从响应曲线图中可以看出,不管是釆用固定步 长还是变步长的爬山法,效果都没有前者的好;文献[29]介绍一种具有强鲁棒性 的MPPT自适应控制策略,对于系统扰动在线估计,自动调整控制增益;文献 [30]改进MPPT算法,提出了将变步爬山法与叶尖速比法结合,能够更快地跟踪 风速的变化;文献[31]针对风电并网系统,用滑模控制优化MPPT算法,减少并 网电流的谐波振荡;文献[32]利用自适应动态规划算法设计了由稳态控制和最优 反馈控制组成的跟踪控制器,增强系统鲁棒性。
基于对风能最大功率跟踪的良好效果,实际上也是对发电机转速跟踪性能的 提高。目前,熟知的PMSG的控制策略有零N轴控制、单位功率因素控制等 结合SVPWM算法就可构成机侧的矢量控制整流系统。文献[36]利用模型预测对 系统的速度环和电流环进行设计,通过模型自适应的参数辨识提高电机的动态响 应;文献[37]对滑模观测器进行改进,结合扩展卡尔曼滤波控制降低系统的扰动; 文献[38]在ADRC的基础上加入了粒子群算法,解决参数难调问题,对位置扰动 有很强的抑制性能;文献[39]针对电机系统的电流延时问题提出采用复矢量表示, 利用Smith预估器对延时环节进行补偿;文献[40]针对模型的耦合问题,提出了 单矢量的解耦新型控制,对结构中磁链扰动等重要参数进行预测,改善控制器的 性能;文献[41]为弥补整数阶PI控制的缺陷,采用分数阶PI与蜻蜓算法结合的 控制方法,对PMSG系统的三个环参数进行离线整定,有效减小了超调量;文献 [42]提出对电压矢量注入虚拟的乩轴电流信息,提高对转子初始位子的估计精 度;文献[43]介绍了一种低载波比下,具有反馈延迟分量的离散型自适应磁通观 测器,结合不同欧拉法提高PMSG在离散域中的稳定性。
近年来,由于我国风电有着良好的发展势头,国家政策和实际需求提高了对 风电系统的发电质量的要求,促使国内外多数学者对PMSG的矢量控制的研究 更加深刻,为风电系统的控制技术的发展贡献了重要的力量。
1.2.3异步电机控制策略研宪现状
三相异步电机拥有制造简单、成本低、维护保养方便等优点,在各行业中的 利用率较高。异步电机一般作为电动机使用,在拖动场合和调速领域应用广泛, 在复杂环境下的作用更为凸显,用异步电机拖动水泵能够有效的实现抽水目的, 有利于获得节能效益讯4-4%在风力发电的大背景下,一些地区结合风电技术与提 水或者喷灌技术形成的风力发电提水系统不仅符合国家绿色生态的发展理念,也 充分利用资源,节约成本,达到可持续发展的目的。根据风力发电提水系统不同 的组成模式,选择合适的控制策略达到电机调速的目的是本文研究的另一个重点。
在最初的研究中,V/F控制和转差频率控制是异步电机控制中最常见的方法, 但为了达到与直流电机同等的高性能,基于矢量控制的交流变频调速系统成为异 步电机控制的一大关键技术。以转子磁链定向为基础,对异步电机的定子电流进 行分解,不断逼近直流电机的电流模型,以此达到将复杂的控制过程简单化的目 的,进而提高异步电机的动静态性能。但由于异步电机的强耦合特性,易受参数 摄动的影响,必须将耦合项消除才能维持系统性能。因此,在矢量控制的基础上, 改进和优化控制策略,克服扰动因素带来的负面影响,使得电动机运行在最佳状 态,从而可以提高电动机的带载能力。文献[49]提出了自适应积分型的滑模变结 构控制对转速环进行改进,减小超调;文献[50]分析了不同载波频率下,电动机 的谐波变化程度,通过傅里叶函数得出载波频率越大,总畸变率THD越小,电 机的谐波损耗也越小;文献[51]改进传统的ADRC方法,主要构建了并联型线性 扩张状态观测器(Linear Extended State Observer, LESO)估计耦合部分并给予补偿, 提高磁链环节的鲁棒性;文献[52]采用无速度传感器进行矢量控制,利用粒子群 算法结合PI控制器,引入滑模观测器对转速和磁链进行观测,使得参数不会因 扰动而发生突变;文献[53]分析了 PI和IP控制器的缺点,对异步电机的转速环 采用PI-IP的复合控制,参数整定选择BP神经网络,仿真验证了所提的复合控 制策略在很大程度上提高了系统的稳态精度;文献[54]针对电机驱动控制系统中 的单矢量预测电流采样频率高等问题,提岀了双矢量模型预测滞后电流控制,主 要过程是选取任意矢量和零矢量组成电压矢量,提高了多变量处理的性能;文献 [55]指出用于异步电机调速系统的PI控制器难以满足随脉冲特性的变化而实时 调整参数的要求,提出单神经元PI控制,建立增益K提高在线参数调整能力, 通过仿真比较两种控制策略,结果显示改进的单神经元PI更能提高控制质量。 现阶段,对于异步电机的控制方法还在不断更新突破,面对控制系统易受到的干 扰和常出现的问题,还需要进一步研究,找到合适的途径解决。
1.3论文研宪的主要内容
本课题来源于扬州市与扬州大学的合作项目“风力发电集成泵系统的开发与 优化”,查找了国内外众多关于风力发电提水的文献,了解其发展过程和现状、 机侧控制器的策略以及异步电机矢量控制方法等,分析了不同模式下风力发电提 水系统的运行情况,通过比较不同的控制策略对系统的影响,从而选取最优的控 制方式。主要工作如下:
第1章,主要从风力发电提水的发展历程和现状出发,简单分析了当前的风 力发电提水系统中发电机侧和负载侧的控制技术。
第2章,主要介绍离网型风力发电提水系统的两种不同模式,依据经典的贝 茨理论,建立风力机模型,分析其运行原理;采用Clarke、Park变换建立PMSG 和异步电机在ABC轴和d-q轴下的数学模型;最后分析异步电动机带动的水泵 负载的数学特性。
第3章,首先了解风力机的运行特性和实现MPPT控制的叶尖速比法;其次 以SVPWM调制技术为基础,对整流系统和负载调速系统进行数学建模及原理 分析;最后提出发电机侧和负载侧传统的控制策略。
第4章,在第3章的研究基础上,加入自抗扰控制技术,对离网型风力发电 提水系统的控制策略进行改进优化。研究LADRC的理论,并且分别对发电机侧 及电动机侧的控制器采用LADRC控制。同时,对发电机侧系统结合其他的控制 算法形成多策略的复合控制,从而实现系统的稳定运行。
第5章,在Matlab/Simulink平台建立离网型风力发电提水系统的有储能和 无储能两种仿真模型,比较系统在传统的PI控制和LADRC的复合控制下的仿 真结果,分析系统的稳定性和抗干扰性,从而选择最佳的控制方式。
第6章,对前几章的研究工作做简单的总结,分析除了研究得出的结论外还 存在的需要改进之处,并对进一步的研究提出新的见解。
第2章 离网型风力发电提水系统数学模型的建立
2.1离网型风力发电提水系统的组成
从第一章绪论中已经分析过,我们所研究的风力发电提水的基本结构有并网 型和离网型(有、无储能)三种,不同的模式都有其优势和特点,使用的领域也 是大不相同。因此,根据实际情况来选择才能满足不同的需要。本文研究的离网 型风力发电提水结构由垂直轴风力机、PMSG、PWM变流器以及三相异步电机 带动的水泵机组构成。为了便于对系统进行优化控制,同时减少装置的安装维护 成本,选择的离网型风力发电提水系统是直驱式的模型,即风力机与PMSG直 接相连,减少了其他环节的串联,保持风力机状态与PMSG同步。本文主要针对 系统在离网状况下的运行状态进行研究。
2.1.1有储能风力发电提水系统结构
当离网型风力发电提水系统处在带有储能装置的情况下,实现对整个系统的 控制相对比较容易。蓄电池是一个重要的中间环节,机侧发出的交流电首先输送 给蓄电池对其充电,蓄电池此时处于储能状态。在风速较小或者无风状态下,蓄 电池里的直流电立即逆变成驱动负载运行的交流电,实现水泵的不间断抽水。实 际上,蓄电池也是将前后两个系统隔离开,避免众多干扰因素影响系统的稳定运 行。蓄电池的稳压功能使得系统的稳定性得到保证,但其也有成本高、寿命短等 缺点,更适合在经济条件好的地区使用,但在某些经济落后的偏远地区可能不是 最合适的选择。有储能风力发电提水系统的结构如图2-1所示。
 
2.1.2无储能风力发电提水系统结构
相较于上述介绍的有储能风力发电提水系统模式,当系统处于没有储能装置 的条件下时,对系统的控制运行更有难度,对实验装置的选型和匹配度要求更高。 当风速较小时,风力机组通过整流逆变出来的三相交流电达不到使三相异步电机 启动运行的条件,即使能运行,电动机转速也很小,抽水效果不明显;当风速较 大时,整个系统能正常运行,但是产生的多余的电能就会造成浪费,出现''大车 拉小车”的现象。当然,如果添加蓄电池,势必会增加成本,所以在合适的风速 下,选取结构简单的无储能风力发电提水系统也是一种可能,比如在风资源丰富 而经济条件相对落后的偏僻地区,小型的风力发电提水能够为居民自用和农田灌 溉带来很大的便利。通过建立蓄水池,在大风速下多抽水储存以便在无风的时候 利用,实现蓄水而不蓄电。无储能风力发电提水系统的结构如图所2-2示。
 
图2-2无储能风力发电提水系统结构图
 
2.2风力机模型
根据风力机的共同特性可知,风叶轮吸收风能转变为的机械能为: 巴卡尿 C”(Q,0”/2 (2-1)
式中,°为空气密度,kg-m'3; R为风轮半径,m; C”(2,0)为功率利用系数;0 为桨距角,(°);叶尖速比A = coR/v,。为风力机的角速度,rad-s-1, v为风速, ms o
风能转化的机械转矩为:
Tm=pnCp^/3)R\2/2A (2_2)
不同风力机的风能利用系数曲线不同,本文设计的垂直轴风力机的_(入0) 也与Q和几有关,其满足关系式:
 
48 3 3
C (A, y?) =0.5176(—-0.4^-5> 丫 +0.0068/1
< r
丄 _ 1 _ 0.035 °-3)
7_ 2 + 0.08〃_用+]
根据公式(2-3),画出了 C,2,0)的函数曲线图以便分析各参数之间的关系。 图2-3为函数关系曲线图。从图中得出:当几一定时,0越大,C”的值反而越小; 当0 —定时,功率利用系数曲线呈山峰状增长或减弱;其中,当0 = 0, 2 = 4时 系统的°值达到0.452,处于顶峰状态。由机械能计算公式可知C”(2,0)越大, 风机吸收的功率越大。通过2的计算公式可以知道,调节风力机的转速使其保持 在理想值的状态,为达到MPPT控制提供更为有效的途径。
 
2.3永磁同步发电机的数学模型
近年来,永磁同步电机已经被大家广泛熟知,效率高、性能强等优点使得其 在各行各业中得到了充分的发展。其运行原理主要是以永磁体作为励磁方式,运 行时不需要考虑电流、转子电阻等因素带来的干扰问题,使得其作为发电机大大 提高了系统的整体效率。现阶段,PMSG与风力机的结合,组成的直驱式系统, 不仅节省了设备空间,还提高了发电性能。但由于PMSG参数多,势必会增加系 统的调参难度,在建立其数学模型之前,需满足以下条件:定子绕组对称分布, 转子磁链符合正弦分布形式;忽略定、转子铁芯损耗等等;
PMSG三相绕组的电压方程为:
 
 
0 0
= 0 R、 0 h + (2-4)
0 0
式中,气、叫、唤分别表示三相端电压,人为定子电阻,_、«、・分别表示三 相线电流,儿、必、匕分别表示三相间全磁链。由于三相绕组对称分布,其磁 链方程可表示为:
La 0 0 ia 屮f cos氏
屮b = 0 Lb 0 h + y/j cos(仇一2兀/3) (2-5)
必一 0 0 Lc Jc. 0/Cos(0e +2龙/3)
式中,厶、厶、&分别表示三相绕组自感, 屮(表示磁链幅值, 0e为转子位置的
电角度。
由公式(2-4)、(2-5)可知,PMSG在ABC坐标系下的方程形式比较复杂,不 方便运行过程中的计算与控制,为了达到这一目的,永磁同步电机在实际计算中 常采用坐标变化的思想去简化电机的数学模型,向直流电机靠拢,如Clarke变换 (3s/2s 变换)、Park 变换(2s/2r)。
 
 
 
图2-4各坐标变换关系
Clarke变换简单来讲就是从ABC坐标系变换到a-卩坐标系,具体为:
 
其中,式中 n 为a-0坐标系下的a轴和尸轴电流。
Park变换就是从a-P坐标系变换到d-q塑标系,具体为:
 
 
基于坐标变换理论的原则,在乩g轴坐标系下,PMSG的数学方程可用如下
等式表不:
S=Ld% + Rjd_Lqn®」q
di (2-8)
Uq=Lq~dt+ R'g + .恥爲 + 塚凹
式中,"d,"g为电压分量;id,ig为电流分量;Ld , Zg为定子电感;e”为发电 机的机械角速度;人为定子三相等效绕组;"为发电机的极对数。
本文采用的PMSG是表贴式的,满足条件Ld=Lq= L,在z;=0的磁场定向 的矢量控制方式下,PMSG的电磁转矩为:
3
= 2 = K/q (2-9)
式中,为转矩系数。直驱式永磁风力发电机组传动系统的数学模型可以描述
为:
J^ = Tm-Te-B(Om (2-10)
式中,7;(N m)为风力机驱动转矩,B为摩擦系数(kg m2/s),丿为转动惯量(kg m2) =
2.4水泵机组数学模型
2.4.1三相异步电机的数学模型
三相异步电机充分利用其优势与水泵的搭配为提水灌溉领域的发展奠定了 良好的基础,对其实现变频调速控制也更为方便。但是,异步电机的动态数学模 型包含了许多参数,计算相对复杂,是一个阶数高、耦合现象突出的非线性系统。 参考众多关于异步电机的文献,在建模之前,都会做针对上述问题的一般假设, 由于前一节中对PMSG的建模做了相关假设,可以作为异步电机的参考。
 
 
图2-5三相异步电机的物理模型
一般而言,三相异步电机的物理模型如图2-5所示。由于异步电机的模型很 早就在各个领域中被广泛研究,其主要工作原理和特征也是众所周知,因此本文 对其物理模型不再做解释,直接得出其在ABC坐标系下的数学模型:
1)电压方程
定子侧电压方程为
"4 =皿+叱
< uB =iBR,+pi//B (2-11)
=j(^ + Py/c
转子侧电压方程为
叫=皿+叱
'Ub = & + P屮b (2-12)
昱=皿+叱
式中,uA, uB , uc , iA , iB , ic , y/A , y/s ,々分别为定子相电压、电流和磁 链;叫,uh, uc, ia, ib, ic,妙“,申”,孙「分别为转子相电压、电流和磁链; Rs, R「:定子、转子绕组;p = d/dt:微分算子。
为了便于直观分析,将电压方程改用矩阵形式表示,即
 
u = Ri + pi//
Ly(i,j = A,B,C,a,b,c,Ki丰j)为各绕组间的互感。
3)转矩方程
(讥 +Vb +M)sin& + (— +iBib +Q;)sin(0 + 12O。) +(几 + hh + 代)sin(0 -120。)
式中,E为电磁转矩,外为电机的极对数。
4)运动方程
川 自 J da
e= (2-17)
式中,7;为负载转矩;丿为转动惯量;e为机械角速度。
基于上述三相异步电机在三相静止坐标系下的方程,可以将其等效为多变量 输入输出的系统,但求解这组非线性因素多的方程比较困难。因此,类似于永磁 同步电机的分析过程,采用坐标变换的方法可以消除定子和转子间的强耦合关系, 使电磁转矩和电感矩阵线性化,以此达到将复杂的模型简单化处理的目的,减小 建模带来的误差。整个过程如同PMSG的变换过程,也就是分为两步,即分别通
 
过Clarke和Park变换将异步电机中的电压、电流等重要物理量变为最终想要的 d-q轴下的数学结构。由此可得到其物理模型如图2-6所示。
 
 
 
1)磁链方程
叭q =仏+仏
^rd=Lmisd+Lri,.d
学rq = Gsq +厶易
式中,$、</,屮沁,Vrd ' 0,昇b,S/,b,匚分别为d-彳坐标轴下的定、转子 磁链分量以及电流分量;厶”为定、转子间的互感;Ls,厶分别为定、转子绕组 自感。
2)电压方程
p屮血一
% -叱g
“q =瓯+叱/+叱"
式中,%, %, urJ , §分别为d-q坐标轴下的定、转子电压分量;何为定子
同步角转速;3,为d-q坐标轴相对于转子的角转速,即转差。
整理方程(2-18)、(2-19),得到d-q坐标轴下的电压-电流方程为
 
 
3)转矩方程
(2-21)
运动方程不受坐标变换的影响,仍为式(2-17)o
由公式(2-18)秋2-19)可以得到旳坐标系下异步电机的动态等效电路如图2- 7所示,可以看岀在R-q轴下的结构更为精简,阶次降低,减少了在对异步电机 的控制过程中因建模误差带来的扰动问题。
 
图2-7 d-q轴下异步电机等效电路
2.4.2水泵的数学特性
随着灌溉技术的不断完善,离心式水泵在农田灌溉领域应用越来越广泛。一 般来说,风机类和泵类负载有着相似的数量关系曲线,不管风力机的吸收功率还 是水泵的轴功率都与转速有关,都是功率与转速的三次方成正比。因此,从理论 角度分析,在离网型风力发电提水系统中,选择离心泵与风力机搭配,系统的匹 配度会更高,整个机组的运行效率也会更高。将三相异步电机与水泵结合,水泵 作为异步电机的负载由电动机带动实现抽水目的,电动机转速即水泵转速。通常 选择的风机和水泵类负载都处于满负荷状态,但实际工作中负载并没有达到满负 荷工作量。基于水泵的数学特性,只要转速稍有下降,负载的功率就会大幅下降。 水泵的转矩与转速、功率的表达式如下:
9550x7^
< n (2-22) T = kxri;
式中,叫为转速,乙为水泵的轴功率,T为水泵转矩。
2.5本章小结
本章主要介绍了离网型风力发电提水系统的有储能和无储能两种基本模式, 从空气动力学理论、拓扑结构的组成以及系统所需装置的数学模型等方面进行阐 述,包括风力机特性、PMSG和三相异步电机分别在ABC坐标系和d-q坐标系 下的数学模型,具体阐述了建模的转变过程。同时,对三相异步电机所带的水泵 负载做了简单介绍,为接下来实现系统控制奠定基础。
第3章离网型风力发电提水系统各模块的控制策略
3.1风力发电机运行原理
风力发电机组实际上是个比较复杂的系统,其发电过程就是各个能量间相互 转换的过程,即将风轮叶片吸收的的风能转变为机械能,再通过结合PMSG将 机械能转化为电能。整个过程由于众多因素的存在,会影响发电的质量和效率。 因此,为了更加清楚的解读风力机组的发电原理,必须了解风力发电机组的运行 状态和实现MPPT控制的方法。
3.1.1风力发电机组基本运行状态
由于风在自然界中的随机性和不稳定性,加上风力发电机的转速和功率等关 键因素的影响,其运行状态随着风速的改变做出相应的变化。通常可分为:最大 功率跟踪状态、转速恒定状态和功率恒定状态。这三种状态分别对应于图3-1中 的a、b、c三个区间。其中齐”是切入风速,也是与最大转子转速对应的风速,片 是额定风速,匕“,是切出风速。
 
 
图3-1风力机基本运行状态
(1)当风力机位于区间a运行时,整个机组处在MPPT控制策略下。此时, 桨距角0的值近似为0,采用最佳叶尖速比法(Tip Speed Ration, TSR),不断寻找 最优转速。此状态下,功率利用系数C”始终维持最大值,风能的利用率提升到最 高,发电机输出最大功率。
(2)当风力机位于区间b运行时,风速仍处于额定风速以下,风力机上升并维 持在最大速度运行。此时,可以通过调节0值,使得风力机同样在最佳状态运行。
(3)当风力机位于区间c运行时,此状态下风速达到了额定风速,由于风力机 组受电子器件和机械特性等限制,需将风机转速控制在额定值以下。此时,改变 0的大小来改变C”值,使得风力机在额定功率处运行。
当风速达到切出风速时,为避免损坏系统,系统停止运行。
本文主要研究风力机组在区间a时的运行状态,采用MPPT控制,调整风力 机转速至最佳状态以应对风速的实时变化,将风能的捕获率提高到最大值,某种 程度上也就说明了发电机组的运行效率也会有所提升,便于更好地同PWM变换 器相结合实现电能变换。
3.1.2最大功率点跟踪控制方法
目前,在众多国内外研究中,对MPPT的控制方法主要有叶尖速比法、爬山 搜索法和功率曲线法三种。在这几种基本的控制方法的基础上,许多学者对其展 开进一步的研究,包括改变步长的爬山法等等,为设计系统的控制策略提供了新 的思路。不同的风电机组适用不同的MPPT算法,本文采用TSR算法来实现目 标。
由2.2小节分析可知,当风速处于额定风速以下不断变化时,风机转速与2 是对应的关系,相互影响,始终存在一个最佳值使得风力机运行在MPPT状态。 因此,TSR的实质就是通过调节风力机转速使其保持在理想值状态,以便获取最 优的兄值,实现风能的MPPT输出。
TSR方法的基本控制原理为:通过测量得到有效风速v和风力机角速度 依据数量公式计算得到叶尖速比2,与叶尖速比最优值人刀对比,看是否存在偏 差。若存在偏差,则通过控制系统加以调整,从而构成整个闭环系统。若能通过 变换使得2与最佳值人”相等,则通过上一段分析的TSR的运行实质,得出其控 制原理图如图3-2所示。
 
 
图3-2 TSR的控制原理图
 
3.2 SVPWM控制技术
目前,SVPWM技术作为PWM技术的一种控制策略受到广泛关注,在整流 和逆变控制领域应用较多。SVPWM是在电机磁场控制原理的基础上产生并发展 的,能够使得电机产生的磁场从椭圆形变化成更近似于圆形的效果,一定程度上 提高电机的控制性能,对电机的调速起到至关重要的作用。本文中不管是PMSG 还是异步电机,都是在SVPWM算法的基础上运行,使得PWM整流器和逆变器 的控制性能得到改善,从而提高整个系统的运行效果。
SVPWM的控制策略多用于电压源型的变换器中,图3-3为三相电压源变换 器的结构图。从图中可以看出,变换器由六个功率开关器件组成,分别为Sl~S6o 从功能上来分析,变换器可分为整流器、逆变器两类,分别实现交流电和直流电 之间的切换。在离网型风力发电提水系统的控制中,同样也运用了两者的控制原 理分别来实现电压的整流和逆变,以便在机侧和负载侧的控制系统中得到参数的 最优值。
 
 
由分析可得,上述电路图可以组成8种逻辑开关状态,由零矢量和非零矢量 两个部分组成。这8种电压矢量可以构成如图3-4所示的扇区控制原理图,其中
“1”表示导通,“0”表示关断。
 
 
图3-4电压空间矢量图
由于各扇区具有对称性,原理本质上相同,现把扇区I作为研究对象,画出的
 
图3-5电压空间矢量合成示意图
 
SVPWM的具体实现方法如下: 1、确定参考电压矢量的扇区
选定电压分量叫和“”,定义变量u“、〃认和〃小,令
 
 
a/3 1
-三%-严
再定义3个变量A、B、C,令N=4C+2B+A,得到表3-1所示的对应关系, 从表中可以得出电压所在的扇区。
表3-1 N与扇区的对应关系
N 3 1 5 4 6 2
扇区 I n m IV V VI
2、计算电压矢量作用时间
 
由图3.5可知
(3-2)
将上式作简单变换,得到如下等式
 
 
同理,可以得出其他扇区各矢量的作用时间。令 x_^>Tsup
%
(3-4)
表3-2给出了其他各扇区的具体情况。
 
表3-2各扇区作用时间、7;和7;
N 1 2 3 4 5 6
丁4 z Y ・Z -X X ・Y
n Y -X X z -Y
To %(乃)=(Ts〕4-76)/2
3、确定扇区矢量切换点
 
首先定义中间变量
Ta=(Ts-T,-T6)/4
< Th =Ta+TJ2 (3-5)
Tc=Th + T6/2
则兀沁冬沁和%”3与各扇区的关系如表3叨所示。
表3-3各扇区时间切换点笃八臨2和G
N 1 2 3 4 5 6
T圖 Th K Ta Tc Tc A
^cm2 Ta Tc Tb Tb Ta Tc
T“”3 T Th Ta Th Ta
 
3.3发电机侧整流器数学模型及控制策略
3.3.1 PWM整流器数学模型
发电机侧PWM整流器的拓扑结构如图3-6所示。为了便于数学分析和建立 模型,做一些假设如三相绕组对称,忽略功率开关管功率损耗,气隙磁场均匀分 布,直流电压稳定不变等等。
 
图3-6发电机侧PWM整流器拓扑结构图
图中,%、镭、氐分别为转子电动势,&为定子等效电阻,Z,为滤波电感, 匚、咕、b分别为定子电流,%、%、%分别为整流器的三相电压,C为直流 电容,U&为直流母线电压,心为负载电阻,N为电网中性点,V}~Vb为并联续 流二极管的开关器件。
通过上图,可以得出电路的电压方程为
u _l 莖_R i
= Usb 一厶今
di
=u 一L 亠_Ri
SC S dt $ SC
 
 
 
其中,中性点电压符合以下条件
Una+Uno
Unc+Uno
式中,%为"点电压降,%、%、%分别为母线电压负端电动势。 定义开关逻辑函数关系如下
fl .
S“ 十 0© = a,b,c) (3-8)
通过上述分析,式(3-6)可以写成
 
 
C^ = Saisa+Shish + Scisc-iL
为了降低系统的控制难度,将其中的物理量进行解耦控制,利用前面介绍的
坐标变换规则,得到整流器在d-g轴下的电压方程为 di
Sd = Sd% - 4 - R j、d + 3Lhq
di . .
'esq = SqUdc- 4 - Rjsq -①厶爲
C警冷亦+s打i
式中,©为同步电机的角速度,%、智、5、.分别为乩g轴下的电压、电流 分量,S” Sg为开关函数。
3.3.2机侧矢量控制策略
对于离网型风力发电提水系统而言,无论是风力机组还是水泵机组,有良好 的控制策略才能使整个系统高效稳定地运行。机侧控制系统负责整流的同时提高 电能的品质,同时随着风速的不停变化,通过调节发电机转速,实现整个风电机 组的MPPT控制。
在绪论中已经分析过,PMSG的控制方式随着学者的不断深入研究涌现出了 许多新型的策略,对整个控制器的提升有很大的帮助。本文主要采用零〃轴电流 控制策略,即保证控制d轴电流始终满足Z; = 0的前提。根据公式(2-9)可以看岀, 电磁转矩7;和电流石存在正比关系,即g轴电流发生变化势必会影响7;的值,对 iq施加控制也就是对Te的控制。
图3-7是风力发电机组的控制策略框图。风力机作为驱动负载直接与PMSG 相连,系统主要由转速外环、电流内环以及SVPWM算法组成,双闭环控制都采 用简单的PI控制构成闭环系统。利用坐标变换将电机的三相电流转变为d-q轴 分量,其中q轴电流分量与速度环经PI控制得到的电流参考量作差作为q轴电 流环的输入。接下来就是电流环的工作,同前面的步骤类似,两个电流环再经过 PI控制器得到电压给定值岭和,经过Park逆变换给SVPWM算法提供输入电 压%和切,最后得到输出PWM整流器的脉冲信号,从而驱动电机启动运行。
速度环的转速参考值/是由经过MPPT算法计算得到的最佳转速值。
 
3.4负载侧数学模型及控制策略
3.4.1按转子磁场定向的矢量控制原理
异步电机是个极其复杂的结构,在进行矢量变换时,其定、转子电流都要发 生相应的变化。在第二章建立的异步电机的数学模型的基础上,将d轴沿转子磁 链乞的方向,取为M轴,g轴则是垂直于乞的方向,取为T轴,这样构成M、
T坐标系,也就是按转子磁场定向的旋转坐标系。 在M、T坐标系下
 
 
 
则异步电机的动态方程可有如下几个等式组成:
(1)电磁转矩方程
(3-15)
(2)转子磁链方程
(3-16)
(3)转差频率方程
(3-17)
式中,匚、匚表示电流励磁分量和转矩分量;7;为时间常数。
通过分析上述方程,可以看出异步电机的定子电流可分解为两个分量来分别 求解,几只与爲有关,这也说明了两个分量不存在相互间的耦合关系,对异步 电机在实际运行过程中的性能有所提高。
3.4.2三相异步电机矢量控制系统的建立
同PMSG的矢量控制的理论相似,负载侧的调速系统在此策略下能够将交 流电机通过等效变换达到与直流电机相同的效能,有效控制电机的转矩。由于带 动的是水泵负载,只有获取接近理想的电机转速,才能控制抽水的稳定性,保护 整个装置的可靠运行。下图建立了调速系统的基本原理图。
 
 
图3-8三相异步电机矢量控制框图
如图3-8所示,将检测得到的三相电流(实际只需采集两相电流即可)进行 Clarke变换和Park变换得到两个电流分量匚和爲,与磁链调节器(APR)、转速 调节器(ASR)输出的电流分量心和/;相比较,将输出量通过励磁电流(ACMR)、 转矩电流(ACTR)调节得到“:和“:g。接下来的控制结构如同PMSG的控制, 都是经过变换得到理想的输入输出量,引入SVPWM算法导通开关管,形成PWM 波形驱动电机,从而实现三相异步电机调速的目的。该系统中,每个调节器都采 用传统的PI控制,能够更方便的进行参数整定。
从上述原理图中还可以观察到,在转速环前的虚线框中加入了一个由PI控 制的电压环,其实质是区分离网型风力发电提水系统有无储能装置。一般而言, 当系统采用加入蓄电池的方式或者由电网给负载侧供电时,中间的直流电压能够 持续稳定的提供电能。但是当中间缺少二者之一时,系统的稳定性就会下降,异 步电机难以带动水泵运行。因此,当风力发电提水系统处于无储能状态时,维持 风力机组与水泵机组的功率平衡是系统持续稳定运行的关键。文献[56]虽然采用 的是直接转矩控制实现异步电机的调速,但是整个系统的原理相同,都是风力机 系统和水泵系统的能量协调,其中提岀的对异步电机采用功率外环给定控制和变 桨距控制对系统实现功率平衡有很大的帮助,同样对本文的控制研究有很大的启 发,值得借鉴。
下图3-9所示为离网型无储能系统的能量流动关系图。
 
 
图3-9无储能风力发电双PWM提水系统能量流动
图中,坊为发电机发出的功率,出为发电机损耗的功率,结为线路损耗 的功率,北为直流电容损耗功率,耳为三相异步电机的输入功率,础为异步 电机损耗的功率。
当风力发电提水系统处于离网无储能的稳定状态下时,各功率之间存在如下 关系
Pm=P„+^P Pp=APl+^Pc + PM Pm +坨 A^=0
整理上式,得到风力机与水泵的功率关系
(3-19)
其中,忽略发电机、异步电机以及线路损耗,可以看出风力机吸收功率与水 泵轴功率成等式关系,即上述所说的功率平衡关系。因此,根据风力发电并网变 换器的控制思想,当风力发电提水系统在离网无储能的条件下时,引入电压环控 制可以达到使直流母线电压持续稳定的目的,从而有效解决风力机与水泵功率匹 配问题。简而言之,就是要达到耳与人的曲线基本吻合。因此,对电压环进行设 计:釆用PI控制器使得电压稳定在给定值600V左右,由于电压环的输出值为转 速,所以利用风力机的吸收功率与水泵转矩的商,即化/T作为转速的理想值, 形成转速的前馈控制,再用PI控制器调节来减小直流电压的响应时间,这样使 得水泵轴功率能够实时跟踪上风力机的吸收功率,从而达到上述的功率平衡目标。 在此状态下,由于系统稳定性的调节难度相对较大,对电机、开关器件的选择也 有更高的要求。
3.5本章小结
本章主要介绍了离网型风力发电提水系统各个组成模块的控制策略。首先分 析了风力机的基本运行状态和实现风能的最大功率跟踪的叶尖速比法;其次介绍 了矢量控制的核心要素SVPWM调制技术;基于此算法,机侧整流系统中采用 z;=0控制实现对PMSG的控制,负载侧采用转速、磁链和d-g轴双电流环的闭
环回路控制达到异步电机调速的目的。同时,重点分析了系统在有无储能装置下, 异步电机侧控制方式的不同,提出系统在无储能状态下直流电压稳定的控制策略。
第4章基于线性自抗扰控制的离网型风力发电提水系统控
制策略
本文在第三章中叙述了离网型风力发电提水系统在有无储能两种模式下的 风力发电机侧和负载侧的控制策略,其中控制回路中的几个重要的控制环都选择 了 PI控制器对参数进行整定,以此达到矢量控制的目的。Pi控制的发展已有好 多年的历史,在实际的工业生产领域中,仍有较多的工作采用PI,不失为一种合 适的选择。但是,本文研究的离网型风力发电提水结构不仅模型复杂,搭建过程 不易。而且在变风速、电机自身的参数扰动等不确定因素的影响下,控制系统的 精确度将会受到很大的干扰。如果采用PI控制,一定程度上会实现目标,但是 与理想效果之间还会存在不可避免地误差。因此,本章在矢量控制的基础上引入 自抗扰控制器,弥补pi控制器在调节过程中的不足,使得各模块的控制策略得 以优化,从而提高系统的运行性能。
4.1自抗扰控制技术
自抗扰控制3~62】是由韩京清前辈提出的一种先进的基于观测器的控制思想, 主要由跟踪微分器(Tracking Differentiator, TD)、扩张状态观测器(Extended State Observe, ESO)和非线性状态误差反馈率(Nonlinear State Error Feedback, NLSEF) 三部分组成,具有模型无关性、鲁棒性、易用性等特点。其中,核心环节ESO在 ADRC的控制中起到了重要的作用,能够对结构的状态变量和总扰动进行观测估 计,通过前馈给予补偿,将被控对象整合成积分串联形式,提高系统的抑制扰动 能力。ADRC不受被控结构的数学模型的局限,其响应速度快、控制精度高的优 点受到广大研究者的青睐。因此,在众多不同的领域中,ADRC都有很好的发展, 它的提出解决了 PID控制器难以解决的问题,为控制技术的发展开辟了一条道 路。文献[63]将ADRC技术用于光伏发电并网系统中,利用偏差原理对传统的 ADRC进行改进,提高ESO的观测精度,并且给出了改进前后控制器的性能比 较和稳定性证明。为增强系统在高频段的衰减能力,结合串联校正法,给总扰动 增加惯性环节,通过仿真验证在不同工况下改进控制策略的有效性。文献[64]在 主海水泵的异步电机矢量控制系统中,将控制器的各个环采用ADRC来实现, 通过人工蜂群法进行参数自整定,提高控制器在系统的负载扰动作用下的调节能 力,从而可以通过冷却水系统得到海水泵的最优转速。文献[65]研究了四旋翼无 人机四回路的控制策略,分别设计了传统ADRC、改进fal函数的ADRC以及结 合滑模的复合ADRC三种控制方法,对无人机飞控系统的抗干扰性能进行仿真 和实验比较,得出了在复合算法下系统的鲁棒性更强,位姿跟踪更有效的结论。 ADRC同样在风力发电、电机驱动等控制系统中得到了充分的发展,体现出了较 高的使用价值。
4.1.1线性自抗扰控制理论与设计
高志强研究员在前人研究的思想基础上,提出了 LADRC的策略a-?。】,使模 型参数复杂,整定环节难的问题得以解决,有效减少了系统调节参数的时间,推 动了 ADRC在更多领域的应用和发展。
由于离网型风力发电提水系统由多个模块组成,通常存在被控对象的建模误 差、电机参数、变量耦合等内扰动以及不断变化的风速等外扰动的影响,需要 LESO对总扰动进行估计补偿。而且整个系统的参数多而复杂,将需要调参多的 控制器进行简单化处理,能够更快地实现控制目的。参考其他学者的研究文献, 本章同样釆用简化的lst-LADRC控制器。图4-1所示为lst-LADRC控制器结构 框图,省去了过渡过程,在一定成程度上节省了控制器的成本。将LADRC的核 心部分LESO作为重点研究,并且LESO输出项由结构的观测值和总扰动两部分 构成,不包含微分输出项,所以直接用比例环节何来调节。该控制策略减少了模 型参数的计算量,易于实现,系统的控制精度和效果也有很大的提升。
 
 
图4-1 一阶LADRC控制结构图
其中,尸为参考值的输入,丁为控制输出,"为控制量,加为控制增益,Z] 为跟踪信号,Z2为扰动的观测值。
选取0作为未知的外扰动,bo为已知部分,则
 
x = axJrbu + a)= ax + b^u + (b-ba)u + a)
令/■为内外总扰动,贝U
f = ox + (方一 〃(,)“ +0
选取状态变量:西=厂x2 = f ,则式(4-1)和(4-2)可以转化成的连续状态空 间形式为
U(s) _ (也 +l2)s + l2k} y(s) bos(s + l}+k})
U(5)_ +l}s + l2)
R(s) bos(s + l1 +A:])
由此可以将图4-1简化成传递函数形式的结构图,如图4-2所示。
 
 
 
b
s + a}
 
 
对C(s)作如下变换:
C(s)=(/厲 + 心)$ + . A + 花
bQ (A + 何)s $ + 厶+何
W* 件⑵
S S+A+何
=C〃(s)・®(s)
其中,k=^+l\ , & =,岁 ,C”(s)代表PI控制器,九仗)代表一阶
(A + 広) g (Z] + ❻)
低通滤波器。
根据上式(4-⑵可以分析得到,传递函数C(s)相当于由一个PI控制器和低 通滤波器构成。从某种意义上说,LADRC控制是PI控制的一种延伸。通俗来 讲,LADRC的控制、调参范围比PI控制更加广泛,能够涉及到PI达不到的领 域,拓宽了控制渠道,从而使得系统更加稳定。
通过分析一阶LADRC的控制原理以及数学模型的设计,可以分析出,在 
其核心LESO对模型扰动状态变量进行估计补偿后,系统的抗扰能力得到很大 的提升,鲁棒性能更强。同时,这为将其运用到风力发电提水系统的控制中建 立牢固的基础,使整个系统控制得以优化。
4.1.2二阶LESO的收敛性分析
LESO作为一阶LADRC控制系统的核心,其收敛性和对扰动的估计能力的 强弱对系统控制效果的好坏起到了十分重要的作用〔7卜73〕。现对二阶LESO的收 敛性能做简要分析。
将式(4-5)中Z的微分方程用传递函数来表示,并且带入矩阵Z,得到:
=屍+2e ?畑+公 u®
1 (s + 窈 ($ + 現)2
J^Y(s)_严盛尹G)
(s + 珂) (s + 5)~
■ U(s)分别为可⑴、z2(t).曲)、“(/)的拉氏变换。 Q(s) = Z|(s)-Y($),经整理可得:
b g
--——心+厂亠^")
(s + 珂) (S + 珂)
由于了 =込=片-如»-期,所以F(s) = sY(s)-b0U(s),令总扰动的跟踪 误差为:E2(s) = Z2(s)-F(s),经整理可得:
2 2
坊(S)= (1-厂七7)艸)-(1-厂七阳($)
(s+0)- (s+0r
令Y(s) = K/s , U(s) = K/$,从而得到稳态误差为:
|X(s) = 〃〃©(s) = 0
J .v->0
]e2,.(s) = 〃〃sE2(s) = 0
I >0
上式可以证明,LESO的收敛精度高,对模型的状态变量和总扰动的估计能 力使得系统的误差大大减小。
下面对Z]的跟踪能力进行分析,当0=0时,
Z,⑶=盛半仝=卅-丄+ —^)
($ + 如 S S $ + 0° ($ + 5)
对上式进行反拉氏变换,可得:
Z] (t) = K — K(l — ,(l>0) (4-18)
对上式进行求导变换,取t = a0/2,代入方程得到
可(守)= K(1 一 e~)ul.l35K (4-1 刃
分析上式可以获知,§对y的跟踪值存在13.5%的超调,很大程度上是由于 输出量丁在某一时刻的突变造成的,由此在瞬间增大了估计误差,造成LESO的 扰动观测受到影响,输出值在此刻出现很大的波动。对于一般的控制系统,在惯 性作用的影响下,例如电机转速等被控量的输出在可控范围内不会发生突变,系 统在LADRC作用下不会有较大的超调问题。
4.1.3 一阶LADRC的抗扰性分析和稳定性证明
由式(4-5)可以得到变量彳、z2的传递函数另可表示为
Z = —V + u
Z] 2 1 1 y ' 2 1 7"
S~+sZ]+?2 S +s/]+?2
sl7 S + l. .
z9 = —: = V H•-; !——DM
2 ?+5/1+/2 52+5/1+Z2 0
结合式(4-8)、(4-9)和(4-20)可得
G(s) H(s)
u = r y
®N(s) b0N(Sy
式中,G(5)=s2 +slt +l2; H(s) = s(k£ +1?) + kJ?; N(s)=疋+s(i + £) +何+£+厶。 根据式(4-5)将被控对象用如下等式来表示:
sy^fi+bou (4-22)
 
图4-3系统等效结构图
根据上图可计算到一阶LADRC的闭环传递函数为
 
从传递函数中可知,©和何是参数整定的重要因素,两者的改变直接影响控 制性能。根据图4-4可以看出,通过增大的值,可以减小扰动增益,增强系统 的抗干扰能力,减小相对滞后性和响应时间。但是現也不宜过大,当输出量存在 高频波动时应该适当减小%的值。
Bode Diagram
-20
103
联立(4-22)和(4-23)可以得到传递函数
2
_ axs + a2s + a3
y~h}s3+h2s2+h3s + h4V°
式中,a, = 1 ; a? = I、; a3 = /2 ; h}=b0-,尽=瓜 + 砧;h} = bok{ + bj、+ k£ +/2 + bQl2 ; h4 =kpl2.由于々〉0, 6y0 >0 ,易知当 z = l,2,3,4 时,坷>0 且 A, > 0 =
根据李纳德-戚帕特稳定性判据[7勺,当系统处在绡>0、鸟>0的条件下,稳 定性才能有所保证。而
(4-25)
闵力4 0
厶3= A K 0 =人(爲人一人力4)
0包人
=k風[b;kt + cdq (2bj + 2b0kt + 2时&) + 逛(3® +7b; + 3h0^)]
由于何、b。、Q都大于0,显然有厶〉0、亠>0,即当任意参数的取值都 大于零时,一阶LADRC都能使系统保持稳定。
4.2基于CLADRC的机侧整流器的控制策略
4.2.1速度环控制器设计
由式(2-10)可以观察到,永磁同步发电机的转速环为一阶非线性系统,容易 受到负载转矩、电机参数以及电流误差等扰动带来的影响,因此将PI控制器用 LADRC控制器代替来消除速度环的干扰因素,提高转速的跟踪性能。图4-5为 速度环一阶LADRC控制的结构图。
 
 
图4-5速度环一阶LADRC控制结构图
结合式(2-9)、(2-10),转速的动态方程可进一步表示为
% =*(乙 叫(4-27)
考虑集中扰动,选取〃(/)为包括系统内部动力学和外部扰动相结合的系统总 扰动,则
-b)iq (4-28)
式中,b = -3ny/fij2J,加是b的估计,则速度环可以改写成
(4-29)
根据一阶LADRC的基本模型,将发电机机械角速度作为控制器的输入 信号,则永磁同步发电机转速环的LADRC控制器可设计为
e = zn_e”,
Ai = % 一 2知(引 一%) + 给"0) 咎2二-此(引-叫)
»(/) =心1何 _zn)~7!i
式中,加1为比例系数,e为反馈信号的抑制扰动,Z.为e”的估计值,可2跟踪系 统的总扰动d(/),咸是期望输出。
4.2.2电流环控制器设计
风机类负载转矩作为一种外部扰动,不受电机参数的影响。式(2-9)表明电磁 转矩与彳轴电流存在比例关系。因此,及时补偿因负载变化受影响的?轴电流可 以有效提高系统的抗干扰能力。考虑参数变化,引入LADRC控制器可改善电流 环控制的性能,提高参数的鲁棒性。
(1) 〃轴电流lst-LADRC控制器设计
由式(2-8)可以改写d轴电流的状态方程为
瓦 1 Rs . .
dt L d L d mq
假设%(/)为总扰动,则
R
心(/) = 一~ id + n(o^q 一(%2 -
式中,5 = 1/L,则根据LADRC的控制理论,公式(4-31)可写成
4 =^(t) + b02Ud
根据公式(4-28)可知,d、g轴电流受到明显的耦合的影响,因此消除耦合项 “%—可以实现系统的解耦控制,从而减少对〃轴电流的干扰,经整理可得〃轴 电流的lst-LARDC控制算法可设计为
— Z21 - °
玄21 = ZT1 ~ 2% (勺1 1 — ) + bgU (/) 玄22 = —。02 (勺1 一,</ ) «o(0 = A:O2(C-Z21)
/八 /八 222 - nG)m^q
w(O=wo(O—-—
I
式中,褊为比例系数,心为参考值输入。图4-6为d轴电流1 st-LADRC的控制
结构图。
 
图4-6 d轴电流一阶LADRC控制结构图
(2) g轴电流lst-LADRC控制器设计
同d轴电流环类似,g轴电流环控制器的改进如下。将式(2-8)中的g轴电流 写成状态方程的形式
 
 
 
 
设b03=l/L表示为电流增益,d2(t) = (-Rsiq-ncomyf)/L为系统的内外总扰动, 则上式可重新写成
(4-36)
进一步可得q轴电流的LESO为
^31 =勺2 — 2e()3 (?31 _) + %11 (J 分32 = —"tn (勾—石)
g轴电流的反馈控制率可设计为
“(/) = "()(/)-尹
式中,心为比例系数,7;为参考值输入。图4-7为g轴电流环lst-LADRC控制 框图。
 
 
4.2.3电磁转矩反馈补偿策略
在实际的风力发电系统中,负载转矩的变化经常是影响系统稳定性的重要因 素,为了提高PMSG速度环节的抗干扰能力,通过电磁转矩公式可以看出7;和石 是正比关系,因此采用电磁转矩反馈控制策略⑺】对g轴电流进行补偿,提高系统 实时的动态响应。在理想条件下,将电磁转矩反馈加入到g轴电流控制器的输入 端,可以得到如图4-8所示的控制框图。通常设定电流能完全跟踪,即传递函数 G(s) = l,则输入到输出的传递函数可以构造为电磁转矩反馈补偿的传递函数。
 
 
 
图4-8转矩补偿控制结构框图
根据上图可以推导出未加入电磁转矩的传递函数为
 
由式(4-41)可以看出,由于G「(s)和氏($)存在必然联系,转速®,会因转矩 7;的改变而改变;因此,加入电磁转矩补偿的传递函数为
G ($)=佥=
八 7 Tl (H-MAJs1 +(BH-BMr + HMTKp)+ HMTKi
Q (4-40)
G ($) = % = HM^KpS + HMK
/町_ e: 一 (H-Mr)Js2 +(BH-BMT + HMrKp)5 + HMTK,
通过比较式(4-39)和(4-40)可以看出,加入反馈补偿控制后,系统的特征方程 发生明显变化,则需要事先证明稳定性。同时,转速的变化量与H值的大小有 关,可适当减小刃值,提高转速的抗负载转矩扰动能力,维持转速的动态响应。
根据式(4-40),系统的特征方程为
{H-MT)Js2 +(BH _ BMt + HMtK、s + HMTKt = 0 (4-41)
当转矩系数为正的固定值时,依据劳斯稳定性判据,系统须满足以下条 件才能达到稳定,即:
H>Mt (4-42)
经过参数调整和反复验证,当H值和值越接近时,系统的抗转矩扰动能 力越强。
4.2.4不同风速下风力发电系统仿真分析
前几小节分析了 lst-LADRC的控制原理以及基础的控制器设计,将其运用 到PMSG整流系统的矢量控制中,对各个环的控制器进行重新设计,得到风力 发电机侧控制系统的整体设计如图4-9所示。首先,速度环和d-g轴电流环都采 用lst-LADRC控制器代替PI控制器,提高转速的动态跟踪能力和电流的抑制扰 动能力。其次,由于风速的易变性,风力机转矩也会实时变化,为提高速度环的 抗驱动转矩的扰动能力,通过加入电磁转矩反馈对g轴电流给予补偿,提高系统 的动态响应,优化电能变换过程,为实现提水作业提供良好的供电系统。发电机 侧的控制原理和能量流动还是如同第三章所述采用转子磁场定向原理,这里就不 再重复赘述。
 
 
图4-9基于CLADRC的风力发电系统控制原理图
经过对风力发电系统的整体设计,机侧整流系统得到进一步的完善。当然, 控制策略的提出只有通过验证才能显示其适用性。因此,这里先单独地对发电机 侧的系统进行模拟仿真。分别采用渐变风、阵风、随机风和自然风等不同风速条 件,观察并分析机侧系统的运行状态,从而说明所提的CLADRC控制策略的有 效性。图4-10和图4-11分别为风力机模型和风力发电系统的模型。
 
 
 
 
下面给出风力发电系统的参数,直流电压给定380V。
表4-1风力机系统参数
参数 数值
叶片半径/R(m) 1.05
空气密度/p(Kg/m3) 1.225
桨距角/0(° ) 0
定子电阻/&(a) 0.958
定子电感/Zd(H) 5.25e・3
定子电感/Zq(H) 5.25e・3
转动惯量〃(kg • nr?) 0.003
永磁磁链/肖(Wb) 0.1827
极对数/p 4
 
⑴渐变风:
 
图(c)控制量-输岀曲线
 
图(e)风能利用系数曲线
图4-12渐变风下发电机运行状态
从上图4-12分析可知,当风速由恒定状态发生改变时,发电机转速的跟踪 值逼近参考值。在3.6s风速下降的瞬间,转速能够快速恢复到跟踪状态。控制量 g轴电流和电磁转矩7;呈现对应的线性关系,同样在风速突变的瞬间,有略微的 超调存在,但能快速恢复到理想状态,不影响整体的控制效果。风能利用系数C” 稳定在最大值0.4519,与理论值相符,很好地实现了 MPPT控制,从而说明了整 个控制策略的有效性。
(2)阵风:
 
35 I 1 1 1 1 1
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
t/s
图4-13发电机转速跟踪曲线
(3)随机风:
42
图4・15发电机转速跟踪曲线
从图4・12至图4・15可以分析到,无论风速处于任何一种状态,发电机转速 都能很好地跟踪到参考值,不存在严重的突变和超调问题。由此可见,在
 
CLADRC控制策略下,风力发电系统的控制效果与理论分析的结果相符合,一 定程度上提高了发电质量,为负载侧供电奠定基础。
4.3基于LADRC的异步电机调速系统控制策略
针对三相异步电动机这种不确定的控制对象,电机调速过程常因负载变化、 参数摄动等因素受到阻碍。离网型风力发电提水系统更是一个参数多、控制难的 系统,对控制器性能的要求较高。不管是有储能还是无储能的模式,都需要在接 近理想的工作状态下才能提高提水作业的效率,也就是说尽可能的得到最优的转 速来适应系统的变化。因此选择合适的控制策略对异步电机进行调速控制显得尤 为重要。自抗扰控制在一定程度上可以增强系统的抗干扰能力和转速的跟踪性能, 从而使得负载侧的控制效果趋向于更好的状态。
基于第二章对三相异步电机的数学建模,根据转子磁场定向的控制理论,将 电动机的动态模型用微分方程来表示。
dt
= - V + k训 m %
(4-43)
式中,"(kF+T?厶2)/(仏2);心=&厶”)/(叫2);心彳知Z)/(见); T=Lr/Rr; <7 = 1-:/(厶厶);©为转子转速;7;为转子电磁时间常数;b为电 机漏磁系数;
上式表明,异步电动机的微分方程中存在交叉耦合项,即d轴电流方程中有 ①爲项,g轴电流方程中有-项,即力、g轴电流相互影响;同时,转速方程 和g轴电流方程也存在相互耦合项k^rq和-L神涮点"o这些变量耦合项 的存在,会大大削弱控制器的性能,对异步电机调速系统造成不利的影响。因此, 参照LADRC的控制理论,将存在的耦合项看作系统的内部扰动,利用LESO观 测器进行实时观测和补偿,实现定子电流励磁和转矩分量的解耦控制。
第三章中已经分析了异步电机采用矢量控制的调速系统的运行原理,基于上
 
述研究分析,按照LADRC的控制理论,将控制回路中的APR、ASR和ACMR 和ACTR四个环均采用1 st-LADRC控制器,以便达到更高的控制精度。异步电
 
 
 
4.3.1 〃轴电流环控制器设计
由式(4-43)中可知,〃轴电流环的数学方程为
1
= 一% + k2i//rd + a)}i +—-usd
b 厶 (4-44)
=一何匚+4(') +如也
式中,= R丄妙小bL;)+叽b严巩叫将血=-也看作被控对象的 已知部分,未知扰动坷(/)中存在易受不确定因素影响的转子电阻以及①和爲 形成的耦合项,这些耦合项对系统参数的整定过程带来不利影响,从而影响系统 的控制性能,因此设计相应的LESO对扰动进行实时估计补偿:
zn =z12-2<y,(zll- z;J + 叽 + f0l
反馈控制律设计为
Moi =比(心一勺)
<
="。厂(引+人)/®
上述设计的LESO可将非线性的数学模型简单化为一阶微分形式,联合比例 调节器就可得到改进的d轴电流环lst-LADRC控制器,其框图如图4-17所示。 7;为d轴电流的给定值,引为电流的跟踪值,引为扰动的观测值。
 
 
4.3.2 q轴电流环控制器设计
同d轴类似,g轴电流环的微分方程改写为
(4-47)
式中,厶”0d®/(°A)-毗,^2 =1/0-4 o同样,将人2=-窕看作被控对 象的已知部分,扰动02卩)中存在©和匚形成的耦合项,影响系统的控制效果。
参照d轴电流环控制器的设计,对g轴电流环采用LESO来对总扰动进行补偿, 提高系统的抗干扰能力,具体如下:
玄21 = Z22 - 20 匕21 -嘉)+ 叽 + 托2
玄22=-马2佗厂嘉)
反馈控制律设计为
% -心(嘉 ~Z21 )
Usq = W02 ~(Z22 + -foi )/^2
根据上述设计的控制器的方程可以得到改进的lst-LADRC g轴电流环控制 器如图4-18所示。其中:i;为g轴电流的给定值,Z21为电流的跟踪值,Z22为扰
动的观测值。
 
 
4.3.3磁链环控制器设计
根据公式(4-45),转子磁链的微分方程可表示为
"曲=血站一*0”/ (4-50)
式中,b^Lm/Tr,将fm=~Vrd/Tr看作被控制对象的已知部分,则磁链环的一阶 线性自抗扰控制器设计为:
Xi= Z32 - 2© 気 - ?") + b&d + 人3
二2 =一&馆| -(4-51)
C = 3; 一 Z3 J—匕2 + 九)/ b.
重新设计的lst-LADRC磁链环控制器如图4-19所示。汇为磁链的给定值, Z31为磁链的跟踪值,Z32为扰动的观测值。
 
 
 
4.3.4转速环控制器设计
转速的微分方程可以转变为
Q = KWrd -yT,
Wg+M)
式中,b4=k^rd, a3(t) = -npTL/J .可以看出,转动惯量丿和负载转矩7;在不同 工况下会出现发生相应的变化,从而影响转速的跟踪效果。因此,将陽⑴看作总 扰动,通过LESO来观测状态变量,给予补偿。参数整定类似于d-q轴电流环的 整定过程。
相应的LESO可以设计成如下形式
扬州大学硕士学位论文
玄41 =242-2©(% -©) + 心嘉
1 . 2 ( \ (4-53)
lZ42=-^4匕厂纠)
C = kd ⑷ 一 Z4 J - Z42 / Q (4-54)
将上述设计的转速环一阶LADRC控制器用原理图的形式表现如图4-20所 示。少:为转速的给定值,Z4I为转速的跟踪值,Z42为总扰动的观测值。经过LESO 对模型处理后,%对扰动的跟踪效果大大提升。
 
图4-20转速环lst-LADRC控制器框图
 
4.3.5不同工况下异步电机调速系统仿真分析
上一小节针对异步电机带动水泵的调速系统容易出现的问题和存在的不确 定因素干扰系统的运行,提出了采用四个lst-LADRC控制器分别对转速环、磁 链环和双电流环进行设计,在保证系统稳定运行的基础上,对电动机转速的跟踪 性能提高要求。为了提高离网型风力发电提水系统整体的控制效果,现对所提的 异步电机调速系统的LADRC控制进行仿真验证,保证负载侧各参数的实际运行 结果接近参考值。通过仿真结果分析在不同工况下,异步电机的运行状态,从而 证明所提控制策略的有效性。下图为搭建的异步电机的调速系统的模型。
 
下面给出仿真所需的三相异步电机的参数。直流电压给定为380V。
 
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t/s
图4-22工况1下异步电机转速波形
分析上图仿真结果可知:一方面,当异步电机转速恒定时,在启动阶段,
LADRC控制下的转速响应速度明显比PI控制的快,0.1s就能追踪到给定值并且 保持稳定,而且几乎无超调。观察PI控制下的转速曲线,大约有3.4%的超调存 在,经过0.6s才能接近参考值。另一方面,当系统在运行过程中突加负载时,前 者控制下的转速并未受到很大的影响,瞬间就能恢复到理想状态。而后者控制下 的转速存在明显的抖动现象,并且有一定的恢复时间,实际值与参考值之间存在 些许偏差,跟踪效果不如前者。因此,LADRC控制在「定程度上能起到加快转 速的动态响应和保证良好的跟踪能力的作用。
工况2:空载运行,Is时转速山600r/min升高至800r/min =
 
 
图4-23工况2下下异步电机转速波形
从图4-23中可以看出,无论是在启动阶段还是发生瞬时变化时,LADRC控 制下的电动机转速能在很短时间内达到理想值,分别为初始阶段的0.1s和突变 时的1.1s,证明了在该控制器的作用下,系统的动态响应能力有很大的提高。而 PI控制下的转速响应时间都是前者的4倍左右,由于转速在顺时的跨越幅度较 大,受超调的影响,恢复时间相对较长。因此,异步电机调速系统在LADRC控 制下,即便转速发生较大的改变,也不会影响系统的稳定运行。
工况3:给定转速600r/min,负载转矩10N m,对电动机转子电阻不变以及 转子电阻变为1.5Rr的两种情况进行验证。
700
600 -仔
500 -'
400 -
300 -
t/s
 
图(a) LADRC控制下异步电机转速波形
 
 
图(b) PI控制下异步电机转速波形
图4-24工况3下下异步电机运行状态图
除了负载转矩、转速突变等扰动因素的影响,电动机自身的参数摄动也是影 响系统动静态性能的重要因素,例如异步电机转子电阻易受温度的影响而发生变 化。观察图4-24可知,在相同条件下,当电动机的转子电阻发生变化时,LADRC 控制下的转速曲线更加接近,除了在靠近指定转速时存在的微小偏差,两条曲线 从初始启动就接近吻合;而PI控制下的两条转速曲线只有在0.5s趋向稳定时才 能重合。由此说明前者控制策略对系统有较强的鲁棒性,能够有效地观测到系统 参数变化引起的模型变化,并加以实时补偿。
4.4本章小结
本章主要在矢量控制的基础上,以lst-LADRC为核心,将其分别运用到风力 机发电机侧和异步电机调速控制系统中。首先,对机侧矢量控制的转速环和d-g 轴电流环进行重新设计,都采用lst-LADRC控制,同时对d轴电流存在的耦合项 进行解耦控制,对q轴电流采用电磁转矩前馈补偿,提高发电机速度的跟踪效率 和抗负载转矩扰动能力。对提出的CLADRC控制策略在不同风速下进行仿真验证, 证明了改进控制器的高性能。其次,将异步电机矢量控制的转速环、磁链环和d- g轴电流环均设计为lst-LADRC控制器来消除各变量之间存在的耦合项,提高系 统的抑扰能力。同时,分析了不同工况下,采用LADRC控制和PI控制两种不同策 略下异步电机调速系统的运行状态,从而证明改进后的控制方式的可行性。
第5章系统模型搭建及仿真
基于对离网型风力发电提水系统各个组成部分数学模型的分析,加入合适的 控制策略组成完整的控制系统,在Matlab/Simulink平台上分别模拟搭建离网型风 力发电提水系统的有储能和无储能两种模式的仿真模型,包括风力机、PMSG、 PWM变换器、异步电机和水泵等模块。当风速处于随机变化的情况下时,对风 力发电提水系统的发电机侧和负载侧进行联合仿真验证,采用传统的PI控制策略 和改进的发电机侧CLADRC、负载侧的LADRC的控制策略,比较两种控制方法 的仿真结果并分析,从而选择最优的方式实现整个系统的控制,提高控制精度和 效果。由于在第四章已经给出风力发电系统和异步电动机的仿真参数,现给出其 他参数:水泵比例系数为0.00000522,风速设定为10m/s的基本风加上随机风组成。
5.1有储能系统建模及仿真
5.1.1建模
对于离网型风力发电提水系统在带有蓄电池等储能装置的条件下时,系统的 结构和运行状态相比于无储能系统来说没有那么复杂,蓄电池同时充当着储能和 供电两种角色,发电机侧和负载侧两个系统相对独立。因此在仿真电路中,通过 利用升压电路将直流电压升高到380V供给异步电机启动运行,从而实现两部分 的联合仿真。
目前,蓄电池的种类大致分为铅酸蓄电池、锂电池、钠硫蓄电池等几种,出 于经济性和稳定性的考虑,本次研究采用胶体铅酸蓄电池作为储能元件。其基本 特征有:额定容量200AH/12V,电池内阻W3.6mG,最大充电电流50A,适用温 度范围-25°C-50°C等等。主要适用于风能(太阳能)户用系统、离网电站、风能 通讯基站、移动式储能系统等建筑供电系统。胶体蓄电池相比于普通的蓄电池在 安全性、使用寿命、适应环境能力和循环放电能力等方面有很大的改善。因此, 综合考虑各方面因素,选择技术相对成熟、应用范围更广的胶体蓄电池能够使得 系统更加稳定可靠。
下图搭建的模型为有储能系统的仿真模型。
 
5.1.2仿真及分析
在仿真过程中,无论是采用传统控制还是改进后的控制,系统的参数调节可 以分为发电机侧和负载侧单独调节,最后再做整体的联合,整个系统对变换装置 匹配度的要求相比更低一点。当然,为了得到最优的控制效果,还是需要通过反 复调节控制器参数才能获得更好的结果。图5-2和图5-3所示分别为有储能系统 在不同控制策略下的仿真结果。
60
50
40
3()
20
10
0
0 12 3 4 5 6
t/s
(a)发电机转速
 
 
 
 
(b)风力机吸收功率
 
 
 
 
(d)水泵负载转矩
 
500
 
 
(e) 1.5Rr时异步电机转速
图5-2有储能系统传统控制结果图
从上面结果图中可以看出,风速的随机偶然性增加了系统控制难度。当系统 在采用传统PI控制器的情况下,由于发电机转速的跟踪效果与参考值之间存在些 许偏差,风力机的吸收功率也会受到同样的影响。而且当风速的变化幅度突然增 大时,发电机转速的跟踪能力也会发生相应的变化,虽然能很快的恢复,但是有 超调现象出现。在受到外界因素的干扰时,控制器无法做出及时准确的判断来弥 补这些因素带来的不利影响。
从负载侧的结果图来看:首先,在启动阶段或者系统运行到4s时转速突变的 瞬间,有明显的超调存在,需要点时间才能跟踪到参考值;稳定阶段的电动机转 速的跟踪值与参考值接近。其次,水泵转矩与转速的平方成正比,满足数学关系, 但同转速结果一样有超调问题。从图(e)的电动机转速结果图来看,当异步电机的 转子电阻改变时,说明系统受到内扰因素的影响,此时两条转速曲线大约经过 0.5s才趋近重合。在前0.2s左右,转速的响应能力下降,与理想中两条曲线吻合上 升的效果有很大的偏差,说明系统的稳态性能受到影响。因此,对于一个庞大的 系统来说,PI控制器能够达到一定的期望值,但是存在的不确定干扰因素会使得 控制效果有些偏差,在实际运行过程中可能会对系统的稳定状态有影响。
 
 
50
1400
1200
1000
M 800 '600
400
200
0
1
(a)发电机转速
2
3 t/\
4
5
6
(b)风力机吸收功率
600
500
o 0 0.0 0 0 o o o o
4 3 2 1
(c)异步电机转速
f Reference
-LADRC
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1.4
1.8.64.20(
(urN)JL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
(e) 1.5Rr时异步电机转速
图5-3有储能系统CLADRC-LADRC控制结果图
从改进后的CLADRC-LADRC控制结果图中可以分析出,在PMSG整流控制 系统的速度环和旳轴电流环都釆用一阶LADRC控制,再加上电磁转矩对g轴电 流的反馈补偿提高了速度环的抗负载转矩扰动能力和跟踪能力的条件下,当在外 界风速处于相同变化的情况下时,风力机捕获的风能与理论值更加接近,很好地 实现了MPPT控制;发电机的角速度能够实时跟踪到参考值,两者间的偏差小于 PI的控制效果,这也就说明了风力机转速的跟踪能力更好,系统的鲁棒性更强, 而且无论是吸收功率还是转速都没有出现因风速变化而带来的间接性突变现象, 都在控制范围稳定运行。因此,发电机侧采用的CLADRC控制能够及时地捕捉到 扰动因素,并且通过LESO的有效补偿,维持系统在理想水平的基础上运行。
负载侧,将转速环、磁链环和乩g轴电流环均采用一阶LADRC控制器设计后, 相较于PI控制下的结果,无论是启动运行还是发生突变,电动机的转速都能瞬时 间跟踪到期望值,响应速度更快,而且几乎无超调;负载转矩值也与转速实时对 应。同时,为了进一步验证LADRC控制的强鲁棒性,做同样的假设,保持负载不 变,当异步电机的转子电阻发生改变时,从图(e)可以看出:LADRC的控制效果 优于PI控制,两条转速曲线基本重合,大致在0.05s的时候,转速就能跟踪到期望 值。而且从启动的瞬间来看,两条转速曲线已经以几乎重合的趋势上升,说明了 电机参数摄动对系统的运行状态的影响非常小。
经过对离网型有储能风力发电提水系统在不同控制策略下的仿真结果分析 可以发现,无论是外界环境等因素的干扰还是电机内部参数的扰动,或者是结构 的建模误差,优化后的CLADRC-LADRC控制策略对于系统出现的不确定因素有 更强的抑制能力,控制效果更加接近预期的目标。因此,当离网型风力发电提水 系统在有蓄电池的情况下时,选择改进后的方式能够提高整个系统的抗干扰能力 和动静态性能。
5.2无储能系统建模及仿真
5.2.1建模
前面己经分析过离网型风力发电提水系统是由蓄电池供电,或者当采用并网 的形式时,电网能够供给充足的电能,这两者都有一个恒压环节来维持多个模块 的功率平衡,不会因内外部干扰因素而给系统带来很大的负面影响。而当风力发 电提水系统既没有蓄电池等装置储存电能或者发电,又没有稳定的电网电源来给 负载侧提供电能时,就需要充分考虑到发电机侧和负载侧的功率平衡问题。第三 章已经分析过,风力机的吸收功率和水泵轴功率之间存在等量关系,可以通过互 相调节来达成协调控制。而且如果系统在动态情况下,两个功率调节不匹配则会 影响中间直流电压的稳定,更严重的会使系统崩溃,从而造成风资源的大大浪费, 提水效率也会下降。
当风速选择在一定范围内随机变化时,在MPPT算法的控制下,根据数学关 系得出风力机的吸收功率也会在一定范围内变化。因此为满足平衡控制的要求, 水泵轴功率需要动态跟踪到风力机的吸收功率,通俗来讲,就是有多少风能就抽 多少水,继而实现整个系统的协调运行。当然,仿真过程中的参数整定也是一大 难题,需要不断尝试才能找到合适的参数使得系统的稳定状态保持更久。经过上
述分析,此系统的关键是在双PWM控制器下的能量的协调流动,为了达到更好 的控制效果,风力机侧直接采用CLADRC的控制器模型,负载侧的控制器则选择 LADRC控制器。下面给出搭建的无储能系统的联合仿真模型。
 
 
 
5.2.2仿真及分析
虽然无储能系统的整体结构相对比较简单,在实际工况中,成本作为考虑因 素的话,没有蓄电池会使整个装置的总价减小,但是实现过程并不容易,联合仿 真过程的参数调节非常复杂。当能量的来源只依靠发电机侧提供,又要受到众多 扰动因素的影响,对既要实现机侧的MPPT控制,不造成风能资源的浪费,又要 保证风力机吸收功率和水泵轴功率之间的动态平衡是一大挑战。通过保证控制器 参数的正确性和有效性,使得控制器发挥最大的作用。图5-5所示为无储能系统 在CLADRC-LADRC策略下的仿真结果。
 
 
 
(a)发电机角速度
0.5
4
O.
3 2
o.O.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4 6 8 10 12 14 16 18 20
t/s
(b)风能利用系数曲线
 
 
 
(c)直流电压
 
 
 
(d)异步电机转速
 
 
O 8
4 2
2
10t/s
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
(e)风力机吸收功率和水泵轴功率
图5-5无储能系统CLADRC-LADRC控制结果图
根据前文对离网型无储能风力发电提水系统的理论研究以及重要控制器的 设计,结合仿真结果可以得出:尽管系统的稳定性能随时会受到影响,但是在 CLADRC控制下,发电机的转速还是能够跟踪到理论值,存在的偏差在可控的范 围之内,实现了风能的MPPT策略。由于系统在启动时,发电机侧的电能给直流 电容充电,负载侧也在用电,所以直流电压的稳态响应需要一点时间,随着中间 直流电压经过2s左右上升至稳定,系统在可控的范围内平稳运行,直流电压的稳 定给系统的功率平衡奠定了良好的基础。从图(e)的功率比较图中可以看出,4s左 右水泵的轴功率开始追踪到风力机的吸收功率,并且在接下来的时间里,两个功 率曲线沿着相同的趋势实时变化,实现了功率平衡的目标。由于系统参数的整定 难度比较大,在风速突然升高或者降低的瞬间,功率的跟踪效果有略微的偏差, 但都在允许的范围内,不会对系统的运行状态造成过大的影响。随着水泵轴功率 的不断变化,异步电机的转速也跟随功率实时变化,基本在550r/min左右振荡, 不会有大幅度的变化,水泵转矩也与功率和转速呈现符合理论的数学关系。
在此仿真过程中,还做了部分假设:一方面,将电压环去掉,则直流电压呈 现发散模式,电压达到一定值后,电动机的转速会突然下降,系统逐渐紊乱,与 系统想要达到的控制效果相背,因此控制方法中的电压环起到了关键性的作用, 为发电和提水两部分奠定了基础;另一方面,对整流系统的矢量控制和对异步电 动机的调速系统采用前文提到的PI控制器,则水泵轴功率跟踪风力机功率的效果 偏差较大,直流电压达到稳定值的时间很长,系统的响应速度比较慢。因此,在 无储能系统的发电机侧和负载侧的控制器的选择上,LADRC控制器占有更大的 优势,能够获得更接近理想的控制效果。
5.3本章小结
本章主要利用Matlab/Simulink软件搭建了离网型风力发电提水系统两种模 式在不同控制策略下的联合仿真模型,根据仿真结果分析了系统在有无储能工作 状态下的运行情况,比较了在传统控制器和改进的控制器下的几种关键曲线的运 行趋势,通过结果显示所提控制策略的有效性,有利于对不同的系统选择合适的 控制方式。
第6章总结与展望
6.1总结
针对离网型风力发电提水控制系统,本文主要以有储能和无储能两种模式为 基础,展开对不同模式下系统的控制策略的研究,全文的具体工作总结如下:
1) 首先了解了本文研究的背景意义、风力发电的现状和趋势以及风力发电提 水的发展历程和已有的研究成果,同时对目前风力发电提水系统的控制策略做了 分析。其次,说明了离网直驱式风力发电提水系统的两种拓扑结构,分析各自的 优势以及适用的场景;通过坐标变换建立系统装置的数学模型,为结合控制策略 实现系统在理想状态下运行奠定基础。
2) 以SVPWM算法为基础,对风力发电机模型以及负载模型提岀传统的PI 控制方式:PMSG系统采用z; = 0的矢量控制,结合TSR算法实现风能的MPPT 控制;负载侧同样采用矢量控制,控制电机转速达到水泵稳定抽水的目的。
3) 针对PI控制器可能会引起系统出现稳定性弱、响应速度慢或者超调等问 题,设计了 lst-LADRC控制器。首先将PMSG控制系统的速度环和d-g轴电流 环都改用lst-LADRC控制器,同时引入电磁转矩反馈给g轴电流给予补偿。其 次,对于负载侧异步电机调速系统的控制,是将转速环、磁链环和d-g轴电流环 改用lst-LADRC控制,有效提高了转速的响应速度。
4) 对于在离网条件下不同的风力发电提水模式,选择合适的控制策略才能使 系统运行更高效。利用Matlab/Simulink软件搭建仿真模型,分别对所提的传统 控制和改进控制进行验证,通过结果分析出风力发电提水系统在有储能状态下, 采用CLADRC-LADRC控制策略,系统运行更加高效,同时保证了变换器的安 全可靠运行。同样,无储能系统在采用CLADRC-LADRC控制策略下,系统能 量能够协调流动,实现预期目标,有利于变换器的稳定运行。因此,对于一个不 确定因素多而复杂的系统,随时会受到不同扰动因素的冲击,影响系统的启动运 行,需要适当的改变控制策略来完善系统的稳定状态。
6.2展望
本课题通过对风力发电提水系统的控制进行研究,虽然获得一定的成果,但 是仍然存在一些不足需要改进。
1) 本文第二章都是在理想化的基础上建立的数学模型,而系统实际运行过程 中会出现不可避免的差异,因此还需要考虑更多的现实因素,适当调整模型的建 构方法。
2) 本文第四章提出了一阶LADRC的控制方法,后续可以尝试采用NLADRC 的控制或者将两者自由切换来实现,同样也可以结合滑模控制、模糊控制等算法 来提高系统的控制效果。
3) 本文所提的传统控制和改进控制仅仅停留在仿真验证阶段,没有搭建实物 平台进行实验验证,无法说明在实际工况中两种控制器的优越性和实用性,因此 后续还要进一步通过实验来说明理论的正确性。
4) 本文仅对风资源实现了充分利用,后续还可以对风光互补提水系统加以研 究。同时,为减轻对这个庞大系统的数据检测和采集,可以搭建上位机平台来远 程实时监控,达到无人值守的目的。
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