风电与抽水蓄能互联系统协调控制

发布时间：2018-05-07 12:12

  本文选题：风电 + 抽水蓄能　； 参考：《南京理工大学》2014年硕士论文

【摘要】：在众多的可再生清洁新能源当中,风能资源的可利用量十分可观,是非常不错的的新型能源,在未来的能源结构中,举足轻重,应用前景广阔。抽水蓄能电站具备运行方式多样,调节方式灵活,调峰、填谷,对负荷变化反应快速等优点。因而将风电与抽水蓄能电站互联,形成互联系统,能够非常有效地利用多余的风能资源,达到最大化利用风能资源的目的。论文对风电与抽水蓄能互联系统的协调控制运行做了以下研究： (1)简要阐述了风电与抽水蓄能互联系统的研究背景、研究的意义与基本概念。详细的介绍了风水互联系统的国内外研究现状。 (2)简单介绍了对风电与抽水蓄能互联系统的数学模型。分别对风电机组模型和抽水蓄能电站模型做了介绍。其中,风电机组数学模型包括风力机模型、轴系模型、桨距角控制模型、异步发电机模型等几个部分,抽水蓄能系统数学模型则分别对水轮机模型和同步发电机模型进行了介绍。 (3)单风电无穷大系统变桨距角控制分别采用T-S模糊无静差跟踪控制和T-S模糊鲁棒H∞控制的控制思想,并分别就选取不同数量的模糊局部子模型进行了对比仿真,研究得到结合了T-S模糊控制的无静差跟踪控制和鲁棒H∞控制控制对单风电无穷大系统风机变桨距控制的有效性。 (4)研究了水轮发电机组的水门开度控制以及水门开度与励磁的协调控制,采用线性最优控制结合T-S模糊控制的思想,实现水门开度控制以及水门开度与励磁的协调控制,并和传统的线性最优控制进行了小扰动和大扰动对比仿真,研究得到结合了T-S模糊控制的线性最优控制的控制效果在静态稳定性和暂态稳定性上都要明显优于传统的线性最优控制。 (5)研究了风电与抽水蓄能互联系统多变量协调控制,在对互联非线性系统进行线性化处理以后,分别采用了T-S模糊无静差跟踪控制和T-S模糊鲁棒H∞控制,分别就不同风速情形下的小扰动和大扰动进行了对比仿真,研究得到结合了T-S模糊的鲁棒H∞控制的控制效果在静态稳定性和暂态稳定性上都要明显优于T-S模糊无静差跟踪控制。
[Abstract]:In many renewable clean new energy sources , the availability of wind energy resources is considerable , it is a very good new energy source , in the future energy structure , it is very important and the application prospect is broad .

( 1 ) The research background , significance and basic concept of wind power and pumped storage interconnection system are briefly described . The domestic and foreign research status of wind - water interconnection system is introduced in detail .

( 2 ) The mathematical models of wind power and pumped storage power station are briefly introduced . The models of wind turbine unit and pumped storage power station are introduced respectively . The mathematical models of wind turbine unit include wind turbine model , shafting model , pitch angle control model , asynchronous generator model and so on . The mathematical model of pumped storage system is introduced respectively for turbine model and synchronous generator model .

( 3 ) The control idea of variable pitch angle control of single wind power infinite system adopts T - S fuzzy no - static difference tracking control and T - S fuzzy robust H 鈭，

本文编号：1856872