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大型风电机组模糊滑模鲁棒控制器设计与仿真

大型风电机组模糊滑模鲁棒控制器设计与仿真

2009/6/9 10:28:00

摘要:目前大型风力发电机组(功率在1 MW以上)普遍采用变速变桨距控制机构,其主要目的是提高风机的响应速度,同时获得最大功率。但是由于风速和风向是时刻变化的,所以风机发出的功率也是时刻变化的。另外,由于一些不确定因素的存在,整个风能转换系统具有很强的非线性。模糊控制无需精确的数学模型,滑模控制能提高系统的鲁棒性和稳定性。该文设计了一种基于模糊滑模控制理论的控制器,同时使用仿真软件建立了1.5 MW变速?变桨距风机仿真模型。仿真结果表明,模糊滑模控制器可使风机系统减小静态误差,弥补非线性带来的影响,且具有很好的鲁棒性。
   引言
   目前,风电领域的研究热点集中在风机大型化、近海风机、风机运行控制策略和优化等方面。风力机变速变桨距调节方式是风能收集和转换的两种主要功率调节方式,也是当前国内外风力发电机组研究的热点[1-8]。在风速低于额定风速的情况下,主要采用变速调节方式,即通过调节发电机转子转速,获得最大风能转换功率;当风速大于额定风速时,采用变桨距调节方式,即通过调节桨距角,使发电机输出功率基本上等于额定功率。变桨距风力发电机的额定风速较低,在风速超过其额定风速时发电机组的出力也不会下降,始终保持在接近理想水平,提高了发电效率。同时,变桨距风力发电机的叶片较薄,结构简单、重量轻,使发电机转动惯量小,易于制造大型发电机组。因此,大型风力发电机组普遍采用变速变桨距技术[9-10]。
   对于兆瓦级的风力发电机组,变速?变桨距机构的设计要满足驱动力大、有足够的强度和精度等要求。液压控制系统刚度大,输出位移量受负载影响小,定位准确,液压执行机构响应快,系统频带宽,因此选用液压系统作为变桨距的动力系统。但是,液压系统存在死区、滞环、库伦摩擦,还有一些软参量,如体积弹性模量、油的粘度、系统阻尼比等,有非线性特征[11-12]。同时,由于风能具有能量密度低、随机性和不稳定性等特点,所以风力机是一个复杂多变量的非线性不确定系统。因此,采用可靠的控制技术是机组安全高效运行的关键[5-7]。针对风力机具有的这一特性,采用模糊滑模控制,可以充分利用其非线性、变结构、自寻优等功能,克服风电系统的参数时变与非线性因素。因此,模糊滑模控制非常适合于兆瓦级风力机的控制[2-5]。
   文献[1-5、12-13]对模糊控制做了详细阐述,文献[14]对滑模控制做了较详细阐述,但都没有把二者结合起来给出进一步的数学模型和仿真结果。本文把模糊控制策略和滑模变结构控制策略结合起来,应用到风电机组控制器的设计当中。另外,选择不同坐标系和不同定向矢量所得到的发电机模型是不同的。文献[15-20]都对此做了详细研究,但是发电机电磁转矩表达比较复杂,不利于控制系统的设计和实现。为此,本文建立了一个更加简洁、有效的双馈异步风力发电机模型,结合模糊滑模控制设计得到了整个风力发电机变速?变桨距控制系统数学模型,并应用Matlab/Simulink软件完成了对整个风电机组的仿真分析。
  

1  风力机特性
   变速-变桨距风力发电机组结构原理如图1所示,主要由风轮、齿轮箱、发电机、变桨距调节机构、电网、控制器、变换器7个部分构成。

 
  

3  模糊滑模控制策略
   3.1  模糊滑模控制器
   模糊控制最大特点是将专家的经验和知识表示为语言规则用于控制,不依赖于被控对象的精确数学模型,能克服非线性因素影响,对被调节对象的参数具有较强的鲁棒性。但是模糊控制器参数需经过反复试凑才能确定,缺少稳定性分析和综合方法。
   滑模变结构控制是一种非线性鲁棒控制方法,它主要用于处理建模的不精确性。滑模变结构控制系统即使模型不精确,也能良好的维持系统的稳定性和鲁棒性。但是实际的变结构控制系统由于切换开关非理想等因素影响,使滑动模态产生高频抖振,这就是变结构系统中的“抖振”问题。模糊控制和滑模控制各有优缺点,二者结合就构成模糊滑模控制器,如图3所示。
   本文根据风速大小设计了2个模糊滑模控制器:风速在切入风速和额定风速之间变化时,采用模糊滑模变速控制器,目的是获得一个最佳风能系数,从而最终获得最大风能;当风速在额定风速和切出风速之间变化时,采用模糊滑模变桨距控制器,通过液压执行机构调节桨距角,使发电机输出功率基本保持不便,恒等于额定功率[1-4]。


 

 


   5  结论
   针对1.5 MW双馈异步风力发电机组进行变速-变桨距控制策略分析与仿真研究。双馈异步风力发电机采用dq0同步旋转坐标系统定子q轴磁场定向建模,简化了发电机模型,控制研究变得相对简单。
   另外,由于整个风机系统具有严重的非线性特征,传统的控制方法不适合。采用模糊滑模控制方法分别控制速度和桨距,经过仿真,结果显示模糊滑模控制方法的使用可以缩短系统的响应时间,弥补由于系统非线性造成的控制不确定性,使整个系统的鲁棒性好。

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