变速恒频双馈式风力发电系统最大风能捕获策略研究
发布时间：2022-09-24 21:53
能源是社会快速发展,人类进步的重要基础;然而能源是有限的,人们对需求能源是无限的,如何寻求新的可再生能源替代传统化石燃料,解决环境污染等问题已迫在眉睫。大力发展风能符合可持续发展战略,也是解决能源危机的重要途径。如何利用现代电力电子器件实现风能的最大捕获,并降低风力发电成本,一直是现代学者积极探索和研究的重要课题。首先,对于各模块进行建模。实际风电厂中风速是时刻变化的,且具有间歇性;如何使模拟风速更接近实际风速在仿真试验中至关重要。本文采用基本风、随机风、阵风、渐变风、四种风速进行建模并模拟真实风速。并对风力机功率-转速特性曲线最大风能利用系数进行推导,并对传动装置进行建模;由于双PWM变流器采用AC-DC-AC换流器,其中存在直流的作用使得可以单独控制机侧和网侧变流器,并电流器控制模型、最大风能捕获模型进行分析并搭建数学模型,在发电机侧和网侧变流器的控制环节加入前馈补偿电压。其次,目前实现最大风能捕获控制策略有最佳叶尖比法,功率反馈法,爬山搜索法等。最佳叶尖比法是根据风力机中最佳叶尖比公式求出最佳转速,然后经过齿轮箱增速产生转矩带动发电机运转,其中要求风速测量仪的精度较高。功率反馈法...
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
变量注释表
1 绪论
1.1 研究发展背景
1.2 国内外风力发电现状及趋势
1.3 变速风力机拓扑结构介绍
1.4 本文主要内容
2 风速及风力机特性
2.1 风速模型
2.2 风力机特性曲线和传动模型
3 双馈式风力发电系统模型
3.1 机侧、网侧变流器数学方程
3.2 功率方程
3.3 机侧和网侧变流器设计
3.4 SVPWM空间矢量脉宽调制
4 最大风能捕获策略
4.1 模糊控制器
4.2 最佳叶尖比法
4.3 爬山搜索法
4.4 功率反馈模糊控制设计
4.5 粒子群算法与模糊PI控制策略设计
5 仿真与结果
5.1 仿真模块
5.2 结果分析
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的变步长爬山法光伏电源MPPT控制方法[J]. 张谦,徐宁,叶自强,段天元,虞哲燕. 电工技术. 2018(02)
[2]基于变步长原理的改进型高精度数字积分算法[J]. 李振华,田斌,胡蔚中,李振兴. 电力系统自动化. 2018(02)
[3]浅谈风力发电及其技术发展[J]. 朱锐答. 科学技术创新. 2017(34)
[4]基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制[J]. 吴忠强,张伟,李峰,杜春奇. 电力自动化设备. 2017(11)
[5]含双馈风力发电场的多机系统暂态功角稳定性分析方法[J]. 姜惠兰,吴玉璋,周照清,李天鹏. 中国电机工程学报. 2018(04)
[6]一种改进型扰动观察法在最大功率点跟踪中的应用[J]. 于子捷,魏晨曦,田芳芳,胡骢,耿乙文. 电测与仪表. 2017(15)
[7]一种基于变步长电导增量法的自适应MPPT控制策略[J]. 刘明亮,张逸,范元亮,董哲康,张国月. 可再生能源. 2017(05)
[8]基于智能分区的大型风电机组变桨距双PI控制技术的研究[J]. 陈建强,韦古强,窦春斐. 电器与能效管理技术. 2017(09)
[9]基于PSO参数优化的LS-SVM风速预测方法研究[J]. 朱霄珣,韩中合. 中国电机工程学报. 2016(23)
[10]基于模糊控制结合扰动观察法的风力发电系统MPPT控制策略[J]. 李梓萌,李洪举,冯洁. 电力科学与工程. 2016(11)
硕士论文
[1]最大风能捕获改进爬山法研究[D]. 周帅.沈阳工业大学 2017
[2]电网电压不平衡条件下双馈风力发电系统的控制策略[D]. 那兰正.华北电力大学(北京) 2017
[3]变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制的研究[D]. 廖正斐.沈阳工业大学 2015
[4]双馈风力发电机控制技术研究[D]. 连君俏.大连交通大学 2014
[5]基于复合粒子群优化的模糊神经预测控制的研究[D]. 成慧翔.太原理工大学 2013
[6]变速恒频双馈风力发电系统控制技术研究[D]. 谭超.湖南大学 2013
[7]变速恒频风力发电最大风能跟踪研究[D]. 王丽娟.西南交通大学 2012
[8]小型风电机组的MPPT控制策略研究[D]. 马腾昊.北京交通大学 2010
[9]变速恒频双馈风力发电机组的模糊控制研究[D]. 尹梅.西南交通大学 2009
本文编号：3680932
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
变量注释表
1 绪论
1.1 研究发展背景
1.2 国内外风力发电现状及趋势
1.3 变速风力机拓扑结构介绍
1.4 本文主要内容
2 风速及风力机特性
2.1 风速模型
2.2 风力机特性曲线和传动模型
3 双馈式风力发电系统模型
3.1 机侧、网侧变流器数学方程
3.2 功率方程
3.3 机侧和网侧变流器设计
3.4 SVPWM空间矢量脉宽调制
4 最大风能捕获策略
4.1 模糊控制器
4.2 最佳叶尖比法
4.3 爬山搜索法
4.4 功率反馈模糊控制设计
4.5 粒子群算法与模糊PI控制策略设计
5 仿真与结果
5.1 仿真模块
5.2 结果分析
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的变步长爬山法光伏电源MPPT控制方法[J]. 张谦,徐宁,叶自强,段天元,虞哲燕. 电工技术. 2018(02)
[2]基于变步长原理的改进型高精度数字积分算法[J]. 李振华,田斌,胡蔚中,李振兴. 电力系统自动化. 2018(02)
[3]浅谈风力发电及其技术发展[J]. 朱锐答. 科学技术创新. 2017(34)
[4]基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制[J]. 吴忠强,张伟,李峰,杜春奇. 电力自动化设备. 2017(11)
[5]含双馈风力发电场的多机系统暂态功角稳定性分析方法[J]. 姜惠兰,吴玉璋,周照清,李天鹏. 中国电机工程学报. 2018(04)
[6]一种改进型扰动观察法在最大功率点跟踪中的应用[J]. 于子捷,魏晨曦,田芳芳,胡骢,耿乙文. 电测与仪表. 2017(15)
[7]一种基于变步长电导增量法的自适应MPPT控制策略[J]. 刘明亮,张逸,范元亮,董哲康,张国月. 可再生能源. 2017(05)
[8]基于智能分区的大型风电机组变桨距双PI控制技术的研究[J]. 陈建强,韦古强,窦春斐. 电器与能效管理技术. 2017(09)
[9]基于PSO参数优化的LS-SVM风速预测方法研究[J]. 朱霄珣,韩中合. 中国电机工程学报. 2016(23)
[10]基于模糊控制结合扰动观察法的风力发电系统MPPT控制策略[J]. 李梓萌,李洪举,冯洁. 电力科学与工程. 2016(11)
硕士论文
[1]最大风能捕获改进爬山法研究[D]. 周帅.沈阳工业大学 2017
[2]电网电压不平衡条件下双馈风力发电系统的控制策略[D]. 那兰正.华北电力大学(北京) 2017
[3]变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制的研究[D]. 廖正斐.沈阳工业大学 2015
[4]双馈风力发电机控制技术研究[D]. 连君俏.大连交通大学 2014
[5]基于复合粒子群优化的模糊神经预测控制的研究[D]. 成慧翔.太原理工大学 2013
[6]变速恒频双馈风力发电系统控制技术研究[D]. 谭超.湖南大学 2013
[7]变速恒频风力发电最大风能跟踪研究[D]. 王丽娟.西南交通大学 2012
[8]小型风电机组的MPPT控制策略研究[D]. 马腾昊.北京交通大学 2010
[9]变速恒频双馈风力发电机组的模糊控制研究[D]. 尹梅.西南交通大学 2009
本文编号：3680932
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3680932.html
