基于模糊神经网络的开绕组无刷双馈发电机直接功率控制

发布时间：2017-04-14 10:07

  本文关键词：基于模糊神经网络的开绕组无刷双馈发电机直接功率控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着国家经济持续快速增长,对能源的需求也日益增多,而大量化石燃料的使用导致环境污染加重,全国性雾霾形式也更为严峻。风能作为一种清洁可再生能源,符合未来能源的发展方向,特别是风力发电受到了国内外专家学者越来越广泛的关注。无刷双馈发电机具有结构简单、坚固耐用、可实现变速恒频、功率因数可调、变频器容量小、成本低等优点,在风力发电,特别是大型风电机组和海上风电中具有广阔的应用前景。本文以国家自然科学基金项目“复合转子开绕组无刷双馈风力发电机及其直接功率控制策略”(项目批准号:51277124)为背景,针对一种新型混合转子开绕组无刷双馈发电机,提出采用基于模糊神经网络的直接功率控制方法,以实现功率跟踪控制。本文主要进行了以下几个方面的研究工作:首先,深入研究了混合转子开绕组无刷双馈发电机的运行原理,详细论述了该种发电机在不同运行状态下的能量转换关系。推导了混合转子开绕组无刷双馈发电机基于转子速的数学模型,在此模型的基础上搭建了仿真模型,并对该种发电机在不同运行状态下的特性进行了仿真研究。其次,设计出了针对开绕组和非开绕组混合转子无刷双馈发电机的直接功率控制方案,基于直接功率控制原理,分别分析了不同电压矢量对有功功率和无功功率的影响,并通过仿真对比分析了基于不同扇区划分的开绕组和非开绕组结构混合转子无刷双馈发电机直接功率控制系统的运行特性。再次,针对传统直接功率控制方法无法根据功率偏差来选择合适电压矢量的问题,提出了基于模糊控制的混合转子开绕组无刷双馈发电机直接功率控制策略,这种控制策略可以对有功功率和无功功率进行大偏差大调解、小偏差精调节,提高了控制精度。最后,由于模糊神经网络不仅具有模糊逻辑推理能力,还具有神经网络的学习能力,能够优化模糊控制效果,因此,在模糊控制的基础上,提出了适用于混合转子开绕组无刷双馈发电机的基于模糊神经网络的直接功率控制策略,并在Simulink环境下建立控制系统的仿真模型,仿真结果表明,基于模糊神经网络的直接功率控制策略具有更好的控制效果。
【关键词】：无刷双馈发电机 直接功率控制 开绕组 模糊 神经网络
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM31;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题的背景及意义9-11
• 1.2 BDFG的研究现状及发展趋势11-12
• 1.3 BDFG控制方法的研究现状及发展趋势12-16
• 1.4 本文的主要研究内容16-17
• 第2章 混合转子开绕组无刷双馈风力发电机的基本原理及模型17-31
• 2.1 混合转子开绕组BDFG的结构17-19
• 2.1.1 定子结构17-18
• 2.1.2 转子结构18-19
• 2.2 混合转子开绕组BDFG的工作机理19-23
• 2.2.1 BDFG作原理及运行方式19-21
• 2.2.2 不同运行方式下的功率流向分析21-23
• 2.3 混合转子开绕组BDFG的数学模型及仿真23-29
• 2.3.1 网路模型23-24
• 2.3.2 d-q转子速模型24-27
• 2.3.3 仿真模型及特性分析27-29
• 2.4 本章小结29-31
• 第3章 混合转子开绕组BDFG的直接功率控制31-49
• 3.1 直接功率控制的基本原理31-33
• 3.2 空间矢量调制机理33-35
• 3.3 混合转子BDFG直接功率控制仿真及对比分析35-48
• 3.3.1 基于六、十二扇区的混合转子BDFG直接功率控制35-41
• 3.3.2 基于十二扇区的混合转子开绕组BDFG直接功率控制41-48
• 3.4 本章小结48-49
• 第4章 基于智能控制方法的混合转子开绕组BDFG直接功率控制49-66
• 4.1 基于模糊控制的混合转子开绕组BDFG直接功率控制49-57
• 4.1.1 基于模糊控制的直接功率控制原理49
• 4.1.2 模糊控制器的设计49-52
• 4.1.3 模糊控制规则表设计52-54
• 4.1.4 仿真研究与分析54-57
• 4.2 基于模糊神经网络的混合转子开绕组BDFG直接功率控制57-65
• 4.2.1 模糊神经网络控制原理57-58
• 4.2.2 模糊神经网络控制器的设计58-62
• 4.2.3 模糊神经网络的学习算法62-63
• 4.2.4 仿真研究与分析63-65
• 4.3 本章小结65-66
• 第5章 结论66-68
• 参考文献68-71
• 在学研究成果71-72
• 致谢72

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