双馈风力发电机模型预测控制方法

发布时间：2017-08-19 20:07

  本文关键词：双馈风力发电机模型预测控制方法

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【摘要】：模型预测控制具有动态响应速度快、参数鲁棒性强等优点,因此可以直接应用到非线性、多输入多输出系统中,并且可以完成对系统状态变量、输出变量的约束,在评价函数的作用下得到符合要求的控制性能。而目前普遍采用的比例积分控制存在电流响应速度慢、定转子电流谐波含量高等问题,需要采用新的控制方法去解决。因此,本文针对双馈风力发电机模型预测控制方法展开研究工作,主要内容包括:双馈电机模型预测控制理论研究、双馈电机模型预测控制系统双环级联控制方法、极大似然双馈电机参数辨识方法。双馈电机模型预测控制方法是本文的主要研究内容。首先建立了差分形式的双馈风力发电机离散增广模型,对双馈电机模型进行离散化,完成能控性分析。为了降低离散模型对各类扰动噪声敏感度,简化模型预测控制策略的理论推导过程,把离散模型改造成内嵌积分作用的增广系统模型。基于双馈电机增广系统模型和模型预测经典控制理论,建立了双馈风力发电机模型预测控制系统。利用系统输入输出关系完成了闭环系统模型推导,分析了模型预测控制系统权重系数的影响及取值范围,通过模型仿真验证系统快速的电流响应特性和稳定性。为降低控制系统复杂性和电流预测误差,提出了双馈电机模型预测控制系统双环级联降阶处理方法及提高电流预测精度的改进方法。首先将预测步长选取为可以抵消掉延时问题的最小步长,并对六阶模型预测系统进行降阶处理,分解为电压\功率外环、电流内环双环级联结构,降低直接处理高阶矩阵运算的复杂度。将开环电流预测模型改造为闭环电流预测模型,使电流预测对模型的依赖程度明显降低。完成了双馈风力发电机并网及功率调节两个阶段的控制系统设计。针对电机长期运行产生的参数偏移问题,研究了基于极大似然估计的双馈电机参数辨识方法。在每个采样点建立以当前估计参数、输入、输出为变量的联合概率函数,对外界扰动方差求偏导数获得似然函数,实际参数值应满足似然函数最大这一条件,参数辨识结果将收敛到被控对象参数的真实数值,采用极大似然参数估计算法的迭代形式,便于编程调试。本文采用双馈电机定转子电压方程,分别对定子参数和转子参数进行辨识。基于实验室的双馈风力发电实验平台,通过实验验证了本文提出的双馈电机模型预测控制策略及参数辨识方法的有效性。
【关键词】：风力发电 双馈电机 模型预测控制器 双闭环级联控制 参数辨识
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9
• 1.2 风力发电发展现状9-12
• 1.2.1 中国风电发展现状9-11
• 1.2.2 世界风电发展现状11-12
• 1.3 双馈风力电机相关技术发展现状12-17
• 1.3.1 双馈电机控制技术12-14
• 1.3.2 电机参数辨识技术14-16
• 1.3.3 模型预测控制技术16-17
• 1.4 本文的主要研究内容17-19
• 第2章 双馈电机建模及模型预测控制方法分析19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 双馈电机建模19-25
• 2.2.1 双馈电机模型离散化及能控性分析22-23
• 2.2.2 双馈电机增广模型23-25
• 2.3 双馈电机模型预测控制器经典设计策略25-29
• 2.3.1 模型预测控制器设计25-27
• 2.3.2 闭环系统模型分析及权重系数选取27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 双馈电机模型预测控制方法研究30-42
• 3.1 引言30
• 3.2 双馈发电机模型预测控制器设计30-39
• 3.2.1 模型预测控制器预测步长30-32
• 3.2.2 双馈电机模型预测控制器设计32-39
• 3.3 双馈电机模型预测控制系统仿真分析39-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第4章 双馈电机参数辨识方法研究42-50
• 4.1 引言42
• 4.2 极大似然参数估计基本原理42-45
• 4.3 双馈电机参数辨识方法45-46
• 4.4 参数辨识仿真分析46-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 双馈电机实验结果分析50-67
• 5.1 引言50
• 5.2 双馈电机实验平台简介50-52
• 5.3 双馈电机模型预测控制实验分析52-64
• 5.4 双馈电机参数辨识实验分析64-65
• 5.5 本章小结65-67
• 结论67-68
• 参考文献68-72
• 攻读学位期间发表的论文及其它成果72-74
• 致谢74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 马小亮,刘志强;双馈电动机直接转矩控制技术的研究[J];电工技术学报;2003年05期

2 杜朝辉;胡丹梅;;风力发电的历史、现状与发展[J];电气技术;2004年10期

3 苏晓;;2013年美国风电发展简析[J];风能;2014年04期

4 张文s，

本文编号：702688