永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪非线性抗扰控制

针对永磁同步发电机的非线性、内部参数不确定以及外部扰动等问题,提出了一种直驱式永磁同步风力发电系统最大功率跟踪的非线性抗扰控制方法。该方法使用一种非线性光滑函数来设计非线性扩张状态观测器(NLESO)和非线性抗扰控制律。由NLESO来实现系统扰动及不确定性的估计,前馈到控制输入端对扰动进行补偿,从而有效提高了系统的抗扰能力。分析了NLESO的收敛性。仿真结果表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高的特点,而且无超调无抖振现象,因而在风力发电系统最大功率跟踪控制领域具有较大应用价值。     

基于NLESO的交直流微电网双向AC/DC换流器改进滑模稳压控制

针对交直流混合微电网中双向AC/DC换流器在外界扰动下出现的直流母线电压波动问题,设计了一种应用于双向AC/DC换流器的非线性扩张状态观测器（nonlinear extended state observer,NLESO）,以实现对分布式电源功率波动和负荷投切变化等不确定因素的快速追踪与补偿,保证了在不同扰动下交直流混合微电网的稳定性。进一步提出了基于NLESO的改进积分滑模控制方法,提高了直流母线电压的控制精度。结合非线性光滑函数设计了滑模趋近律,消除了传统滑模控制中的高频抖振现象。通过Lyapunov理论对系统的稳定性进行分析验证,仿真结果表明该控制方法响应速度快、控制精度高、抗扰动能力强并且无抖振现象。     

基于扩张状态观测的永磁直驱风力发电系统MPPT自适应滑模控制

为了提高永磁直驱风力发电系统的发电工作性能,针对风速波动范围宽和不确定强的最大功率跟踪（MPPT）控制特点,应用滑模控制理论和扩张状态观测器方法,设计了一种基于最佳叶尖速比（TSR）控制策略的最大功率跟踪自适应积分滑模控制器。控制器采用基于最佳转速跟踪偏差的积分型滑模面函数结构,确保转速跟踪控制稳态无静差。利用扩张状态观测器对风力机实时机械转矩进行估计,以获得转矩扰动上界的估计值。同时引入非线性幂次组合函数和转速跟踪偏差负反馈环节,构造基于状态偏差的滑模变速趋近律,使得切换增益具有随最佳转速跟踪偏差实现自适应调整的特性,并可有效抑制滑模控制输出的抖振。通过与智能PID控制器相比较的仿真实验,验证了该控制器实现最大功率跟踪控制的良好效果,具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

基于扩张状态观测的永磁直驱风力发电系统 MPPT自适应滑模控制

为了提高永磁直驱风力发电系统的发电工作性能,针对风速波动范围宽和不确定强的最大功率跟踪(MPPT)控制特点,应用滑模控制理论和扩张状态观测器方法,设计了一种基于最佳叶尖速比(TSR)控制策略的最大功率跟踪自适应积分滑模控制器。控制器采用基于最佳转速跟踪偏差的积分型滑模面函数结构,确保转速跟踪控制稳态无静差。利用扩张状态观测器对风力机实时机械转矩进行估计,以获得转矩扰动上界的估计值。同时引入非线性幂次组合函数和转速跟踪偏差负反馈环节,构造基于状态偏差的滑模变速趋近律,使得切换增益具有随最佳转速跟踪偏差实现自适应调整的特性,并可有效抑制滑模控制输出的抖振。通过与智能PID控制器相比较的仿真实验,验证了该控制器实现最大功率跟踪控制的良好效果,具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于NLESO的永磁直驱风力发电最大功率追踪滑模控制

针对传统控制器在永磁直驱风力发电机中进行最大功率跟踪时响应速度慢、追踪精度低等问题，提出了一种基于改进指数趋近律和非线性扩张状态观测器(non-linear extended state observer, NLESO)的滑模控制方法。该方法使用连续函数代替符号函数sign(s),引入增益函数设计改进指数趋近律以加快系统响应速度；将传统扩张状态观测器(extended state observer, ESO)中fal函数替换成一种非线性函数，并基于此设计NLESO以提升系统抗扰动能力，结合二者设计改进滑模控制器取代传统PI控制器。在MATLAB/Simulink上构建模型，结果表明，渐变风突变过程无超调，风速突变后再次平衡时间从0.054 s减少到0.028 s,自然风过程中系统能精准追踪上额定转速，证明了该控制方法具有超调量小、响应速度快、追踪精度高等特点。     

风力发电系统最大功率跟踪自适应鲁棒控制

为了提高风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)运行的工作性能,针对系统未知建模误差和外部扰动等不确定问题,提出了一种MPPT自适应鲁棒控制方法。该方法建立在基于广义扰动的风力发电系统角速度跟踪动态模型基础上,不依赖于系统模型参数和外部扰动辨识。利用MPPT跟踪偏差的非线性状态反馈和扰动边界值的在线实时估计,自适应地调整切换控制项增益,以加快系统收敛的速度。实际控制律经过一阶积分输出,进一步削弱控制输出信号幅值的抖振,平滑发电转矩,提高跟踪精度。通过构造Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性。通过与常规线性PID控制和非线性动态状态反馈控制(SFC)进行仿真比较,验证了该控制器实现最大功率跟踪控制的良好效果,具有较强的鲁棒性和自适应性。     

永磁直驱风力发电机非奇异终端滑模控制

为提高永磁直驱风力发电系统的抗扰能力和控制精度,提出了一种扰动观测器与非奇异快速终端滑模控制相结合的最大功率跟踪控制策略。利用扰动观测器得到风力发电机的转矩变化,对控制器进行前馈补偿;采用非奇异快速终端滑模面提高控制器的动态性能,实现系统快速收敛,减少因扰动引起的抖振。仿真结果表明,所提策略在随机风速的情况下可以准确估计转矩变化,提高最大功率跟踪过程中的转速跟踪精度和风能利用率。     

同步发电机混沌振荡的积分滑模模糊控制

针对一类不确定的非线性系统,把自适应模糊控制和积分滑模控制相结合,提出了一种新的自适应积分滑模模糊控制策略。利用模糊逻辑逼近系统中的未知非线性函数,在滑模控制中引入了积分项,消除了常规滑模控制器被跟踪信号导数已知的限制;并且为了消除外界扰动的影响,引入扰动估计器的设计方法;同时基于Lyapunov方法导出了参数的自适应律,有效地克服了系统固有的抖振问题。理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零。用该控制器对同步发电机混沌振荡控制系统进行仿真研究,结果表明:与常规的滑模控制器相比,该控制器具有较强的鲁棒性和较好的跟踪性能。     

基于非线性干扰观测器的PMSM自适应反演滑模控制

为了解决永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统中存在的内部参数摄动、负载扰动以及外界不确定性干扰等问题,设计了基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演滑模控制器。通过NDO对系统存在的扰动进行观测,并将观测结果引入到自适应反演滑模控制器进行补偿。针对引入NDO后的系统,设计自适应反演滑模控制器,对滑模控制器中的切换增益利用自适应律进行调节,削弱系统抖振,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。仿真结果表明,与传统反演滑模控制相比,基于NDO的自适应反演滑模控制器对系统中存在的扰动具有更好的抗干扰能力,该控制器可削弱系统的抖振,从而提高了PMSM位置伺服系统的跟踪精度。     

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。     

双馈感应电机最大功率跟踪鲁棒滑模控制设计

变速恒频风力发电技术已广泛用于实际风机中,其中一个经典问题即最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。针对双馈感应电机(Doubly-Fed Induction Generator,DFIG)设计了一款基于扰动观测器的滑模控制(Perturbation Observer Based Sliding-Mode Control,POSMC)来实现MPPT。所提控制器将扰动观测器和滑模控制(Sliding-Mode Control,SMC)相结合,从而大幅提高了DFIG的鲁棒性。首先,应用扰动观测器对系统扰动(发电机非线性、参数不确定和随机风速)进行在线估计。随后,通过SMC对该扰动估计进行实时完全补偿,从而实现不同工况下的控制全局一致性以及各类不确定环境下的鲁棒控制。最后,POSMC无需精确的DFIG系统模型,仅需测量转子角速度和定子无功功率,易于实现。进行了三个算例研究,即阶跃风速、随机风速和发电机参数不确定性。仿真结果表明,与矢量控制(Vector Control,VC)、反馈线性控制(Feedback Linearization Control,FLC)和SMC相比,POSMC在各类工况下均可捕获最大的风能并具有最强的鲁棒性。     

基于超螺旋滑模控制光伏MPPT的实现

针对光伏发电过程中功率输出随机性的问题,提出一种基于超螺旋(Super-Twisting)二阶滑模控制的MPPT实现方法。此方法基于Boost升压电路,通过选取合适的滑模面将离散控制率转移到高阶,使控制量在时间上连续,从而设计了一种无抖颤滑模变换器,以实现光伏输出最大功率跟踪,并消除抖振的影响。为了验证算法的优越性,在Matlab/Simulink中搭建光伏发电系统模型进行仿真实验。结果表明:在光照强度和温度变化的条件下,相比于传统的控制算法,二阶滑模控制算法能快速实现最大功率跟踪,具有很强的鲁棒性。     

基于非线性ESO的风电并网逆变器改进自抗扰控制

针对永磁直驱风电系统并网逆变器中传统双闭环PI控制策略抗扰性能和控制精度不足的问题,提出一种基于非线性扩张状态观测器(NLESO)的改进型自抗扰控制(ADRC)技术用以提高直流母线电压的控制性能.通过将线性扩张状态观测器(LESO)中的误差增益矩阵变为随时间变化的非线性函数对传统LADRC进行了改进,提高了LESO的动...     

Effective MPPT technique and robust power control of the PMSG wind turbine

Wind generator performance improvement requires sophisticated and robust control techniques to overcome various constraints and achieve optimal aerodynamic energy conversion. Because of the continuously changing nature of the wind, the output power of a wind energy conversion system (WECS) can be maximized if the wind rotor is driven at an optimal rotational speed for a particular wind speed. This is achieved with a maximum power point tracking (MPPT) controller. Over the years, a variety of MPPT studies have been made, but very few provide guidelines to single out the most suited MPPT technique. In this paper, a comprehensive comparison of the four most used schemes has been made in relation to a permanent magnet synchronous generator (PMSG) wind turbine system. These techniques can be classified into various categories. The obtained results show clearly the superiority of the fuzzy logic control (FLC) technique. Using this MPPT approach, the generated power by the turbine is considered to be, in terms of power control, an auxiliary source feeding a grid. To achieve smooth regulation of the active and reactive power exchange between the PMSG and the grid, direct power control, using space vector modulation DPC‐SVM strategy combined with sliding mode control (SMC) is applied in the grid‐side converter. Simulation results show the efficiency and reliability of the control strategy proposed in this paper. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于功率跟踪优化的双馈风力发电机组虚拟惯性控制技术

基于电力电子换流器并网的变速恒频风力发电机组对电力系统的惯性几乎没有贡献,这将成为风电场大规模接入电网之后面临的新问题。在分析双馈风电机组运行特性和控制策略的基础上,研究双馈机组的虚拟转动惯量与转速调节及电网频率变化的关系,提出双馈风电机组的虚拟惯性控制策略。该控制策略通过检测电网频率变化来调节最大功率跟踪曲线,从而释放双馈机组"隐藏"的动能,对电网提供动态频率支持。通过对含20%风电装机容量的3机系统的仿真分析,验证该控制策略在系统出现功率不平衡后,能够利用双馈风电机组的虚拟惯量使风电场具备对系统频率快速响应的能力,从而提高了基于双馈风电机组的大规模风电场接入电网后的电力系统频率稳定性。     

线性自抗扰在光伏发电系统MPPT中的应用

为了保证光伏发电系统能够快速地达到最大功率点并且能够稳定运行,设计了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)的最大功率点跟踪(MPPT)控制器。建立了光伏电池与DC-DC变换器相结合的数学模型。设计了1阶LADRC对其进行解耦控制,目的是能够快速地确定光伏电池阵列的最优输出电压,减少功率振荡。分析了MPPT控制器的设计原理。为了验证所设计的MPPT控制器的实效性与普适性,通过Matlab/Simulink进行了仿真研究。仿真实验表明,加入所设计的MPPT控制器,能够明显提高算法的跟踪速度,大大降低功率振荡,即使在外界环境变化剧烈的情况下,也能表现出良好的控制能力,通用性很强。     

基于TS模型的模糊神经网络光伏MPPT控制

为了克服传统最大功率点跟踪(MPPT)方法的一些缺点,使光伏系统更加快速准确地工作在最大功率输出点,提出了基于模糊控制和神经网络控制相结合的自适应控制方法。该方法充分利用模糊神经网络处理非线性问题的优点,通过模糊控制来改变步长,利用神经网络的自学习能力来快速达到平衡,使光伏MPPT在跟踪速度和稳定性之间达到一个较优的平衡。仿真和试验结果表明,基于模糊神经网络自适应控制的MPPT方法具有较强的鲁棒性和自适应能力。