基于无速度传感器的DFIG最大风能捕获控制研究

发布时间：2017-10-22 01:25

  本文关键词：基于无速度传感器的DFIG最大风能捕获控制研究

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【摘要】：双馈风力发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)作为目前我国风电事业应用最为主流的电机,不仅具有同步电机的励磁特性还具有异步电机的调速特性,并且凭借其控制方式和柔性连接的优点,在风电系统中广泛应用。在大多数应用领域,系统对电机的运行要求非常严格,因而控制器对DFIG至关重要。采用基于观测器的无速度传感器的控制方法,可简化装置,降低成本,减少外部干扰对系统的影响,已成为目前的研究热点。本文以DFIG为研究对象,设计了几种无速度传感器的终端滑模控制策略,如下:设计基于模糊自适应观测器的DFIG最大风能捕获模糊终端滑模的控制器。在两相同步旋转坐标系下,确定DFIG的数学模型,采用模糊自适应观测器对DFIG的转子角速度进行实时观测。解决了在比例+积分的自适应律中采用固定增益影响观测效果的问题。根据最大风能捕获原理,对转速控制器进行设计。为提高系统的鲁棒性和控制精度,对解耦后的DFIG转子模型采用模糊终端滑模方法进行控制,有效地抑制系统的抖振现象,并在有限时间内实现无静差跟踪。设计无速度传感器DFIG最大风能捕获Backstepping终端滑模的控制器。在两相同步旋转坐标系下,将DFIG转子磁链定向的数学模型看作两个子系统,分别设计Backstepping终端滑模控制器,实现最大风能捕获。采用Backstepping终端滑模的方法,设计DFIG转速和磁链观测器,采用高阶终端滑模面能有效抑制系统的抖振。仿真结果表明采用该方法设计的观测器和控制器都具有强鲁棒性,能实现无静差跟踪,系统响应快,稳态精度高。设计基于智能优化算法的无速度传感器DFIG最大风能捕获终端滑模的控制器。采用基于Backstepping终端滑模的方法设计控制器,实现最大风能捕获。采用微分跟踪器(TD)安排参考输入信号,解决初始误差大等问题。基于电流方程设计扩张状态观测器(ESO)对转速和磁链进行估计,以降低转矩和磁链脉动,实现无传感器运行,并对耦合等扰动项观测且加以补偿,简化Backstepping终端滑模控制器设计。针对控制器和观测器中待整定参数较多的问题,利用萤火虫算法(FA)进行参数寻优。
【关键词】：双馈风力发电机 最大风能捕获 终端滑模 观测器
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315;TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题背景及研究意义10
• 1.2 课题发展现状10-12
• 1.2.1 国外风力发电发展现状10-11
• 1.2.2 我国风力发电发展现状11-12
• 1.3 课题研究技术现状12-15
• 1.3.1 变速恒频风电技术12-13
• 1.3.2 DFIG控制技术现状13
• 1.3.3 无速度传感器技术在DFIG中应用现状13-15
• 1.4 本文的主要研究内容15-16
• 第2章 基于模糊自适应观测器的DFIG最大风能捕获模糊终端滑模控制16-31
• 2.1 引言16
• 2.2 DFIG系统的模型16-18
• 2.3 模糊自适应观测器设计18-21
• 2.4 最大风能捕获21-23
• 2.5 电流环模糊终端滑模控制器设计23-27
• 2.6 仿真结果与分析27-30
• 2.6.1 参数设置27
• 2.6.2 仿真结果及分析27-30
• 2.7 本章小结30-31
• 第3章 无速度传感器DFIG最大风能捕获Backstepping终端滑模控制31-48
• 3.1 引言31
• 3.2 DFIG数学模型31-32
• 3.3 最大风能捕获32
• 3.4 Backstepping终端滑模控制器设计32-36
• 3.5 转速和磁链的终端滑模观测器设计36-39
• 3.6 仿真研究39-47
• 3.6.1 参数设置39
• 3.6.2 仿真结果及分析39-47
• 3.7 本章小结47-48
• 第4章 无速度传感器DFIG最大风能捕获终端滑模优化控制48-66
• 4.1 引言48
• 4.2 TD设计48-49
• 4.3 ESO的设计49-51
• 4.4 Backstepping终端滑模控制器设计51-55
• 4.5 采用FA优化55-57
• 4.7.1 FA的数学描述及建模55-56
• 4.7.2 FA的基本流程56-57
• 4.6 仿真研究57-65
• 4.6.1 参数设置57
• 4.6.2 仿真结果及分析57-65
• 4.7 本章小结65-66
• 结论66-68
• 参考文献68-73
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果73-74
• 致谢74

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本文编号：1076150