一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法技术方案

本发明专利技术属于自动控制技术领域，公开了一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法，包括利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型传感器的数据通过基于网络编码的数据采集算法进行数据采集；通过直流稳压、电流电压闭环PI情况的测定及低电压穿越检测对采集的数据进行计算，得到正序与负序的Ud、Uq、Id、Iq；通过RS232总线将计算结果反馈至PCC；PCC将接收到的计算结果进行变换，并产生波形，分别通过DFIG定子磁链定向控制机侧变流器和通过电网电压定向控制网侧变流器的开关器件的开关与关断，进而控制变流器输出所需要的电压波形。本发明专利技术可以减少系统硬件投入降低成本；提高系统的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法
本专利技术属于自动控制
，尤其涉及一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法。
技术介绍
风能要转化成民用或工业标准用电，需要经历多重能量转换。其中，非常关键的一个环节，就是要将风力发电机输出的非标准电压、非标准频率的交流电，通过风电变流器这种电力电子装置转换成标准电压、标准频率的交流电馈入电网。风电变流器的转换功能要依靠其控制系统来实现，控制系统由两部分组成，一部分是交直交电力电子变换技术的控制(变流控制)，另一部分是电气电路的控制(电气控制)，两部分系统的组合才能实现风力发电机组的并网功能。现有的控制方式大多采用仿真与运行分别的方式，观察很不方便，且控制方式和编程非常复杂，准确度较低。综上所述，现有技术存在的问题是：传统的控制方式采用仿真与运行分别进行的方式，观察很不方便，且控制方式和编程非常复杂。现有技术中，传感器无法进行修正与补偿，使得降低传感器数据的精度，以造成数据误差，从而影响PCC的对于传感器数据的采集，影响系统的准确运行；现有技术中在对传感器数据进行采集过程中，对于数据的采集的速度较慢、且易出现偏差，无法保证传感器的数据被PCC准确采集，不能保证系统计算及调用的准确、稳定进行。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法。本专利技术是这样实现的，一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法，所述基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法包括以下步骤：步骤一，利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型传感器的数据通过基于网络编码的数据采集算法进行数据采集；步骤二，通过直流稳压、电流电压闭环PI情况的测定及低电压穿越检测对采集的数据进行计算，得到正序与负序的Ud、Uq、Id、Iq；步骤三，通过RS232总线将计算结果反馈至PCC；步骤四，PCC将接收到的计算结果进行变换，并产生波形，分别通过DFIG定子磁链定向控制机侧变流器和通过电网电压定向控制网侧变流器的开关器件的开关与关断，进而控制变流器输出所需要的电压波形。进一步，所述步骤一中利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型的传感器的数据进行采集，采用PSO算法对传感器进行修正与补偿，PSO算法具体为：Pid＝φ*Pid+(1-φ)*Pgd；式中：avbest为种群平均最优位置；M为种群数目；μ为均匀分布在(0，1)范围内的随机数；β为压缩－扩张因子，用于控制粒子的速度；Pi为第i个粒子的中心吸引位置；Pid为第i个粒子位置的历史最优值；Pig为当前所有粒子位置的最优值；xid为第i个粒子的位置；d为粒子维数。进一步，所述步骤一中通过基于网络编码的数据采集算法对传感器的数据进行采集，在对传感器数据进行采集过程中，利用基于网络编码的数据采集算法：在风电变流器控制系统中，给每个传感器节点v分配一个全局编码向量c(v)＝[α1(v)α2(v)…αk(v)]T(αi(v)∈Fq)；将采集到的环境信息向量X＝[x1x2…xk]∈Fkq与全局编码向量进行线性网络编，生成码字存储于传感器节点；则传感器节点v中存储的码字满足：式中，向量c(v)＝[α1(v)α2(v)…αk(v)]T(αi(v)∈Fq)是有限域Fq中的一个k维向量；风电变流器控制系统中任意k个传感器节点，k个传感器节点对应的全局编码向量分别为[α11α12…α1k]T，[α21α22…α2k]T，…，[αk1αk2…αkk]T，则采集到的码字表示为：即为：式中：式中，yi表示PCC采集到的第i个节点上的码字；矩阵H为PCC采集的k个传感器节点上的全局编码向量为列向量构成的矩阵。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法的风电变流器控制系统。本专利技术的优点及积极效果为：本专利技术基于PCC实现对风电变流器进行控制，PCC能够满足各种复杂高动态特性的运动控制，其编程软件集编程、仿真、控制、检测和网络通讯等于一身，使控制更加便捷和高效；同时通过对机侧变流器和网侧变流器分别进行控制，既简化了控制，又能保证控制的精度和动态响应的快速性；本专利技术不仅可以减少系统硬件投入降低成本，同时可以提高系统的可靠性，又保证了控制的精度和动态响应的快速性。本专利技术通过采用PSO算法对传感器进行修正与补偿，提高传感器数据的精度，保证系统的准确运行；本专利技术通过基于网络编码的数据采集算法对传感器的数据进行采集，在对传感器数据进行采集过程中，利用基于网络编码的数据采集算法，有利于快速、有效的进行数据的采集，保证数据采集的准确性，保证系统计算及调用的准确、稳定进行。附图说明图1是本专利技术实施例提供的基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。下面结合附图对本专利技术的应用原理作进一步描述。如图1所示，本专利技术实施例提供的基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法包括以下步骤：S101：利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型传感器的数据通过基于网络编码的数据采集算法进行数据采集；S102：通过直流稳压、电流电压闭环PI情况的测定及低电压穿越检测对采集的数据进行计算，得到正序与负序的Ud、Uq、Id、Iq；S103：通过RS232总线将计算结果反馈至PCC；S104：PCC将接收到的计算结果进行变换，并产生波形，分别通过DFIG定子磁链定向控制机侧变流器和通过电网电压定向控制网侧变流器的开关器件的开关与关断，进而控制变流器输出所需要的电压波形。步骤S101中，本专利技术实施例提供的利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型的传感器的数据进行采集，通过采用PSO算法对传感器进行修正与补偿，提高传感器数据的精度，保证系统的准确运行；PSO算法具体为：Pid＝φ*pM+(1-φ)*pgd；式中：avbest为种群平均最优位置；M为种群数目；μ为均匀分布在(0，1)范围内的随机数；β为压缩－扩张因子，用于控制粒子的速度；Pi为第i个粒子的中心吸引位置；Pid为第i个粒子位置的历史最优值；Pig为当前所有粒子位置的最优值；xid为第i个粒子的位置；d为粒子维数。步骤S101中，本专利技术实施例提供的通过基于网络编码的数据采集算法对传感器的数据进行采集，在对传感器数据进行采集过程中，利用基于网络编码的数据采集算法，有利于快速、有效的进行数据的采集，保证数据采集的准确性，保证系统计算及调用的准确、稳定进行；具体的于网络编码的数据采集算法为：在风电变流器控制系统中，给每个传感器节点v分配一个全局编码向量c(v)＝[α1(v)α2(v)…αk(v)]T(αi(v)∈Fq)；考虑到传感器节点存储空间有限，将采集到的环境信息向量X＝[x1x2…xk]∈Fkq与全局编码向量进行线性网络编，生成码字存储于传感器节点；则传感器节点v中存储的码字满足式中，向量c(v)＝[α1(v)α2(v)…αk(v)]T(αi(v)∈Fq)是有限域Fq中的一个k维向量；风电变流器控制系统中任意k个传感器节点，假设这k个传感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法，其特征在于，所述基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法包括以下步骤：步骤一，利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型传感器的数据通过基于网络编码的数据采集算法进行数据采集；步骤二，通过直流稳压、电流电压闭环PI情况的测定及低电压穿越检测对采集的数据进行计算，得到正序与负序的Ud、Uq、Id、Iq；步骤三，通过RS232总线将计算结果反馈至PCC；步骤四，PCC将接收到的计算结果进行变换，并产生波形，分别通过DFIG定子磁链定向控制机侧变流器和通过电网电压定向控制网侧变流器的开关器件的开关与关断，进而控制变流器输出所需要的电压波形。

【技术特征摘要】
1.一种基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法，其特征在于，所述基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法包括以下步骤：步骤一，利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型传感器的数据通过基于网络编码的数据采集算法进行数据采集；步骤二，通过直流稳压、电流电压闭环PI情况的测定及低电压穿越检测对采集的数据进行计算，得到正序与负序的Ud、Uq、Id、Iq；步骤三，通过RS232总线将计算结果反馈至PCC；步骤四，PCC将接收到的计算结果进行变换，并产生波形，分别通过DFIG定子磁链定向控制机侧变流器和通过电网电压定向控制网侧变流器的开关器件的开关与关断，进而控制变流器输出所需要的电压波形。2.如权利要求1所述的基于PCC的风电变流器控制系统的实现方法，其特征在于，所述步骤一中利用PCC对风电变流器控制系统中相关的具有PSO算法模型的传感器的数据进行采集，采用PSO算法对传感器进行修正与补偿，PSO算法具体为：Pid＝φ*Pid+(1-φ)*Pgd；式中：avbest为种群平均最优位置；M为种群数目；μ为均匀分布在(0，1)范围内的随机数；β为压缩－扩张因子，用于控制粒子的速度；Pi为第i个粒子的中心吸引位置；Pid为第i个粒子位置的历史最优值；Pi...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈长青，李欣然，张焜，张冰玉，古杰，
申请(专利权)人：湖南大学，湖南城市学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43