基于混沌萤火虫算法的滑模极值搜索在风电MPPT的应用

发布时间：2020-08-04 08:56

【摘要】：随着自然环境恶化及化石能源日的枯竭,开发以风能为代表的可再生能源作为传统能源的替代品变得尤为迫切。为了在最大限度上利用风能,风电系统的最大功率跟踪技术应运而生。但现存的风电系统的最大功率跟踪技术仍然有许多缺陷,诸如:依赖转速传感器、追踪速度与控制精度间的矛盾以及稳态振荡问题。本文以小型永磁风力发电系统为研究平台,通过滑模极值搜索实现风电系统的最大功率跟踪。滑模极值搜索具有:不依赖搜索对象的数学模型、追踪速度可调节等优点。但其控制参数设置不当,则可能导致稳态振荡幅度大、控制精度低或无法跟随当前快速变化风速等问题。为改善算法的动态追踪速度以及消除稳态振荡,本文首先优化了小型永磁风力发电系统的控制结构,用功率滑模控制器取代了传统的PI双环控制。在滑模极值搜索参数优化方面,本文深入分析了滑模极值搜索中各参数对控制效果的影响,提出了新的优化目标函数和参数优化的约束条件。在此基础上搭建了适用于滑模极值搜索参数优化的框架。通过该框架,可以使用智能算法完成滑模极值搜索的控制参数优化。为更好地完成参数优化,避免智能算法在搜索中因个别个体停滞而导致算法早熟。本文在Kent映射的基础上提出了一种新型的混沌萤火虫算法。该算法利用了萤火虫算法的强大的全局搜索能力,并通过混沌优化过程增加了群算法个体的分散性,进而加强局部搜索能力。混沌萤火虫算法还应用了个体淘汰机制与空间收缩机制提高搜索效率,并还有相应的萤火虫重生机制,该机制能在淘汰机制作用后能保证解的多样性,防止算法陷入局部最优。最后通过不同的最大功率追踪方法、不同的智能算法与本文提出的方法进行比较,仿真结果证明了本文所提的方法的有效性。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM614
【图文】：

风力发电,增长趋势,容量,风电

图 1-1 风力发电容量逐年增长趋势图就风电在国家整体能源结构中所占的比重而言，目前仅有个别欧洲发达国家的风电渗透率相对较高。在未来四年全球市场的四分之一的情况下，欧盟可能会吸引比美国和印度更多的设备，但是远远低于中国。表 1-1 2016 年世界各国风电装机容量前 20 国[2]排名国别装机容量/MW 排名国别装机容量/MW1 中国 168,690 11 瑞典 6,5192 美国 82,183 12 土耳其 6,0813 德国 50,019 13 波兰 5,7824 印度 28,665 14 葡萄牙 5,3165 西班牙 23,075 15 丹麦 5,2276 英国 14,542 16 荷兰 4,3287 法国 12,065 17 澳大利亚 4,3278 加拿大 11,898 18 墨西哥 3,527

波形,风电系统,永磁,双环控制

第 5 章仿真及其分析于使用不同算法的追踪系统，测试其性能用的随机风速模型所产生的风速波形均为完全相同的。5.3 仿真模型的搭建为验证本文所提方法的有效性，在 MATLAB(R2016a)的 Simulink 上搭建了基于图 2-3 与图 2-4 所示控制结构的永磁风力发电系统的模型，如图 5-1 与图 5-2所示。其中图 5-1 为基于双环控制的永磁风电系统的 Simulink 模型，图 5-2 为基于功率滑模控制器的永磁风电系统的 Simulink 模型。

风电系统,滑模控制器,Simulink模型,永磁

图 5-2 基于功率滑模控制器的永磁风电系统 Simulink 模型其中永磁同步发电机以及风力机的参数如表 5-1 与表 5-2 所示。表 5-1 永磁同步发电机的基本参数参数名称数值参数名称数值额定功率 0.0175MVA 额定电压 0.38kV额定频率 50Hz 额定转速标幺值 1.0定子绕组电阻 0.017pu 定子绕组漏抗 0.064pud 轴非饱和电抗0.55pu q 轴非饱和电抗 1.11pud 轴阻尼绕组电阻0.055pu d 轴阻尼绕组电抗 0.62puq 轴阻尼绕组电阻0.183pu q 轴阻尼绕组电抗 1.175pu磁场强度1.0pu

【参考文献】