垂直轴SRG风力发电系统MPPT动态滑模控制研究

以垂直轴风力机与开关磁阻发电机(SRG)为对象,研究了基于风速跟踪的垂直轴开关磁阻风力发电系统MPPT动态滑模控制(SMC)算法。介绍了SMC原理,设计了系统动态滑模控制器,采用Matlab/simulink建立了系统仿真模型,对风速阶跃变化的不同工况进行理论仿真实验。仿真结果表明,所设计的SRG风力发电滑模控制器具有良好的鲁棒性,能使开关磁阻风力发电系统具有良好的动态性能实现风力机最大功率点跟踪,为实际应用提供理论支持。     

双转子永磁同步风力发电机的最大功率跟踪控制

转速控制是永磁同步风力发电系统的最大功率跟踪控制的方法之一,该文在分析了双转子永磁同步风力发电机的数学模型、特性和搭建了双转子永磁同步风力发电机的仿真模型的基础上,将转速控制方法应用到管道式双转子永磁同步风力发电系统中。仿真结果表明:前后风力机设计合适的叶片,转速控制可应用到新型的双转子永磁同步风力发电机,前后风力机可能都实现最大风能跟踪,具有一定的理论意义。     

一种新型永磁同步风力发电系统的研究

为了提高风力发电能量转换效率以及降低成本,提出了一种新型的永磁同步电机变速恒频风力发电系统结构,并根据风力机特性,设计了一种最大功率点跟踪算法。该系统主电路由直流变换器及网侧SAPWM变换器构成,分析了这两部分的工作原理。根据实际条件提出了一种风力机定性模拟方法,在此基础上对整个系统进行了实验分析。实验结果表明,本系统能够较好地实现最大功率点跟踪以及高质量单位功率因数能量馈送。     

基于Boost变换器的D-PMSG风力发电系统MPPT控制

为了提高直驱永磁风力发电系统的最大功率点跟踪控制性能，通过对Boost占空比变化与风力机输出特性的关系分析，提出一种基于模糊梯度步长爬山搜索法，将风力机输出转速变化量和风力机输出功率变化量作为模糊控制器的输入量，Boost变换器的占空比作为模糊控制器的输出量，实现风力机最大功率点跟踪控制。建立了系统仿真模型并进行仿真验证，结果表明，模糊梯度步长爬山搜索法能实现直驱永磁风力发电系统的最大功率点跟踪控制，控制效果优于传统变步长爬山搜索算法。     

风力发电偏航系统的功率控制研究

本文通过分析风力机特性,搭建了风力机的matlab仿真模型,对风力发电系统中风力机的机械功率进行仿真。结果表明,在风向变化时,运用爬山算法能够使风力机快速平稳的追踪风向的最佳位置,提高风力发电的功率。     

基于改进的直接转矩控制的风力机模拟系统

传统的异步电机直接转矩控制系统模拟风力机特性存在低速转矩脉动大、电流畸变等缺点,严重影响其在直驱永磁同步风力发电模拟系统中的应用。采用离散空间矢量调制技术,以改善风机模拟系统的低速性能。设计了基于改进的直接转矩控制的风力机模拟系统的结构,并与直驱式永磁同步发电机组成风力发电并网模拟系统,实现了最大功率点跟踪（MPPT）控制。在Matlab/Simulink仿真环境下建立仿真模型,为实验室建立实物系统奠定了基础。     

基于改进的直接转矩控制的风力机模拟系统

传统的异步电机直接转矩控制系统模拟风力机特性存在低速转矩脉动大、电流畸变等缺点,严重影响其在直驱永磁同步风力发电模拟系统中的应用.采用离散空间矢量调制技术,以改善风机模拟系统的低速性能.设计了基于改进的直接转矩控制的风力机模拟系统的结构,并与直驱式永磁同步发电机组成风力发电并网模拟系统,实现了最大功率点跟踪(MPPT)控制.在Matlab/Simulink仿真环境下建立仿真模型,为实验室建立实物系统奠定了基础.     

国外科技信息

国外科技信息▲利用海洋风力发电的新型风力机在距海岸２～３ｋｍ的海面上风力实际上变化不大。英国在其西部的布里斯特尔湾安装了２００台新型风力机。这种风力机在结构上与以往的风力机不同，它的垂直转轴使叶片能够利用来自任何方向的风力。叶片直径２５ｍ，由碳素纤维...     

改进型变步长最大功率跟踪算法在风力发电系统中的应用

为了改善永磁直驱式风力发电系统最大功率跟踪算法的稳态跟踪准确度和动态跟踪速度,提出了一种改进型变步长爬山搜索寻优算法;它结合同步电机矢量控制技术,在同步旋转坐标系下,通过解耦控制电机交轴电流分量,达到对风力机转速的控制。变步长最大功率跟踪算法思路是:基于两点斜率比较,判断发电系统接近最大功率点,通过指数衰减步长抑制发电系统在最大功率点附近振荡;不依赖风速传感器,通过每个寻优周期动态设置风速突变检测阈值,准确辨识风速变化,并重新初始化步长提高对风速变化的快速跟踪性能。通过搭建风力发电系统的Matlab/Simulink仿真模型和硬件实验平台,验证了该算法的有效性,展示了其良好的工程应用价值。     

风场与风力机模拟系统的设计与实现

为了满足变速恒频风力发电技术的研究需要,提出了一种基于谱密度分析的自回归风速模型;并结合基于叶片微元受力分析的风力机转矩计算模型,设计了一套风场与风力机模拟系统。试验证明,该系统能够根据外部设定,结合主控制器指令,真实地模拟风力机在不同风况下的实际运行状态,同时驱动直流电机输出风力机模拟风轮转矩。该系统的实现,为实验室条件下研究风力机的运行提供了一套完整的解决方案,为风力发电技术的试验开发做出了现实铺垫。     

基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨控制研究

针对大型风力发电机变桨控制受外部干扰和参数变化大、造成输出功率不稳定的问题,提出一种智能控制的算法,在RBF神经网络基础上增加模糊算法,利用模糊RBF神经网络实时在线调整PID参数。当实际风速偏离额定风速时,科学调整风机桨距角,使风机所获得的空气动力转矩发生变化,从而在额定功率附近保持风力机输出功率的相对稳定。据此搭建了风电机组各模块的数学模型,并在MATLAB/Simulink上搭建了仿真模块。实验结果表明：基于上述的方法控制效果相比于传统PID控制和常规RBF神经网络PID控制,响应更快、风能利用系数性能超调更小、功率输出更稳定,更有利于风力发电机组的系统稳定性。     

采用模糊推理最优梯度法的风力发电系统最大功率点跟踪研究

在随机风条件下,风力发电系统的输出特性随外界环境的变化而变化,并可能出现明显的振荡现象,采用最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)可充分发挥风力发电机组的效能。根据传统三点比较法应用在风力发电系统中的不足及最大功率点跟踪的基本原理,将模糊推理最优梯度法引入风力发电系统中,以提高风力发电系统的最大功率跟踪性能。该方法通过对风力发电机转速步长进行指数倍调整,能够有效地提高最大功率点的追踪精度,具有良好的收敛性和抗干扰性。通过MATLAB仿真结果表明,该方法具有比传统三点比较法更为精确的追踪性能。     

基于图像处理的风力发电叶片速度的检测

风力发电的大规模建设,并网技术不断深入,风力发电呈现面广点多的特点,依靠原始的方式已经不能满足监控系统的发展需要.通过图像处理技术可以及时发现、处理事故,有助于提高风力发电自动化的安全性和可靠性,并以风力发电的叶片为研究对象,阐述了叶片进行数字图像处理和图像识别的实现过程和设计流程,采用VC++6.0编写了图像采集处理...     

双级矩阵变换器直驱风力发电系统最大风能追踪

提出了一种双级矩阵变换器(two stage matrixconverter,TSMC)直驱风力发电系统最大风能追踪控制策略。基于爬山法,通过引入中间变量实现对系统捕获风能状态进行判断,在此基础上,提出基于集成控制的最大风能追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法。在Matlab中建立了TSMC风电系统仿真模型。仿真结果表明:新的MPPT算法通过对风力发电系统逆变级无功功率分阶段性的控制,不仅具有较好的准确性和稳定性,而且加快了系统捕获最大风能的速度。     

基于RF-LightGBM算法在风机叶片开裂故障预测中的应用

针对SCADA系统采集的数据繁杂,难以从原始数据判别工作中风机叶片开裂状态的问题,提出了一种对风机叶片状态进行分类预测的随机森林(RF)算法与LightGBM算法结合的模型。首先对SCADA数据进行预处理,特征变换,采用RF算法对特征进行重要性排序;然后利用清洗后的数据训练该分类预测模型,利用K折交叉验证法对模型进行验证调优;最后用测试数据集对叶片状态进行预测,依靠F1-score指标对模型性能进行评价。实验结果表明,数据处理后,模型性能明显提高,较XGBoost与GBDT算法分别提高了11%、16%,与传统的叶片状态识别方法相比,该算法能够更加快速精准的在线预测出风机叶片开裂状态,为风电场对风机叶片状态监测检修提供更可靠的参考依据。     

基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究

针对目前光伏发电研究中传统最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)控制算法存在受外界环境变化大而不能实现最大功率跟踪的不足,提出了一种基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究方法。该方法能够实时响应外界环境变化,同传统方法相比,可以有效的缩短追踪时间,同时PID自适应控制的加入可减少输出功率附近的功率振荡。系统仿真表明,该控制方法在外界环境变化时能快速实现最大功率跟踪,并有效消除最大功率点处的震荡,整个系统运行可靠性高,响应速度快。     

考虑网内外功率特性的含风场电网日内发电需求滚动预测

由于自然风力、风向的不确定,大规模风场并网运行使得电网和风电调度的难度增大,在最大功率跟踪模式下,更加准确地预测发电出力是重要课题。考虑风场传统日前负荷预测时间尺度较大导致风场实时调度困难的实际,提出了一种在基于日内风场出力的发电需求滚动预测方法,以多级时间尺度为预测依据,建立了考虑风电接入的理想发电需求预测模型,提出了该模型下的滚动预测算法,并结合实际风场数据进行了实际预测,结果表明,提出的预测方法、模型和算法能明显提高发电需求预测精度,为大型风场的科学调度提供了决策依据,具有一定理论价值和工程应用价值。     

大型风电机组的模糊增益调度PI控制器设计

当风速超出额定风速时,大型风电机组通常采用变桨距的控制方式,通过调整叶片桨距角,改变气流对叶片的攻角,从而改变风电机组获得的空气动力转矩,实现对额定功率的稳定追踪。结合模糊控制与PI（比例-积分）控制,分别设计了模糊PI与模糊增益调度PI 2种变桨距控制器,并在Simulink软件环境下,利用Fast软件提供的5 MW陆基风力发电机模型进行仿真实验。仿真表明,新的控制器能有效缩短调节时间,减小系统超调量,具有较好的控制效果。     

结合多重聚类和分层聚类的超短期风电功率预测方法

提出了一种结合多重聚类算法和分层聚类算法的超短期风电功率预测方法。为了处理训练样本动态,识别与待预测时段特征相似的样本,对历史功率序列和历史气象序列分别进行聚类处理。功率序列的聚类指标由欧氏距离和协方差组成,气象序列的聚类采用逐层划分的方法,并将聚类结果组合成多个样本子集。利用分类建模-特征匹配的思路建立多个粒子群优化-反向传播(PSO-BP)神经网络预测模型,并调用与待预测时段特征最相似的预测模型。将所提预测方法用于青海某风电场的实际算例,实验结果表明,该方法可以提高超短期风电预测的准确性。     

基于指令滤波的直驱永磁风机自适应有限时间反推控制

为解决额定风速以下直驱式永磁同步风力发电系统最大功率跟踪控制问题,提出一种基于有限时间指令滤波的自适应反推控制器。建立了直驱式永磁同步风力发电系统的动力学模型。引入高阶滑模微分器作为指令滤波器,并设计滤波补偿信号,解决了传统反推法中“计算爆炸”和控制器饱和问题,并保证有限时间收敛。使用自适应算法克服参数变化和系统未建模部分的影响,增强系统鲁棒性。利用Matlab/Simulink建立仿真模型,PI控制和反推控制器相比,克服了参数不确定性的影响,并具有更快的响应速度。