基于区间参数PID控制器的双馈风力发电系统电流控制方法技术方案

一种基于区间参数PID控制器的双馈风力发电系统电流控制方法，包括建立三相静止、两相旋转坐标系下的双馈风力发电机和变换器的模糊区间数数学模型研究双馈电机在电网高电压故障时的电磁过程，并通过理论分析，推导出各种不同电网电压故障时的双馈电机定子磁链及转子感应电压的值，根据双馈风力发电系统的多参数不确定性特点，把模糊区间数引入双馈风力发电系统模型中，建立三相静止、两相旋转坐标系下的双馈风力发电机和变换器的模糊区间数数学模型；为双馈风力发电系统高电压穿越控制及保护策略的研究提供理论依据。及保护策略的研究提供理论依据。及保护策略的研究提供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
基于区间参数PID控制器的双馈风力发电系统电流控制方法


[0001]本专利技术涉及模糊区间数学模型
，特别涉及一种基于区间参数PID控制器的双馈风力发电系统电流控制方法。

技术介绍

[0002]模糊数学起源于美国著名的控制论专家L.A.Zadeh的模糊集合论，它的发现是数学发展史上的一座丰碑，使得我们由一个确定性的数学世界进入了不确定性的数学世界。之前在工程实践、科学研究乃至平常生活中，人们所碰到的需要研究的问题，基本上都属于确定性问题，如在某磁场内磁场强度与磁通之间、作用力与反作用力之间都存在确定性关系，属于确定性问题，我们可以用一般代数方程，或者使用微分方程等就可以解决问题。但对于某一对象的体积、重量的测量误差的大致估计；工厂使用产品的寿命的测量；机械部件某个部分出现损伤程度的鉴定；美与丑、大与小的划分等都没有完全确定的定义，属于不确定性问题，不能用上述常规方程进行研究，而L.A.Zadeh的模糊集合论的发表，创造了用于解决模糊现象的学科
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模糊数学。模糊数学发展很迅速，各个领域都呈现出了百花齐放的现象。如在拓扑学、逻辑学、控制论、聚类分析、故障诊断诸多方面都取得了很大的突破。
[0003]区间数产生于模糊数，所谓区间数就是指把一个区间[a,b]作为一个整体来考虑，一般都是闭区间。假定给一个区间a，它的隶属函数在该区间上取1而在区间外取0。为了确定模糊区间形状，需要考虑二维空间，水平维度类似于在区间表示之中使用的方法，垂直维度则与隶属度的处理有关，因此受限于区间[0,1]。/>[0004]区间运算是在一组区间上定义的算术，而区间其实就是实数轴上的一个闭区间，现代区间算术的发展始于R.E.Moore的论文。从那以后，成千上万的研究文章和大量的书籍出现在这个主题上，定期会议和特别会议都是关于这个问题的。
[0005]不确定参数系统研究
[0006]研究意义
[0007](1)自动控制领域的研究工作具有长远的经济效益和社会效益。新疆是石油和矿产资源非常丰富的地区，能源和纺织为新疆的主流工业。新疆的第11个5年规划中，提到发展新兴绿色工业，现又提出跨越式发展长治久安的基本路线。随着科学技术的发展，新型工业不但趋于大型化、复杂化和自动化，而且是多能量、多变量以及数字控制和模拟控制并存。自动化程度的提高可以提高劳动生产效率、降低生产成本，但在传统的控制方法来进行控制时，当系统达到最优的控制参数状态下工作并不是很容易事，一旦发生故障而不能及时得到诊断和恢复，将带来巨大的经济损失。设计可靠的智能控制系统，或者将复杂系统的性能维持在高水平上，切实保障现代复杂系统的可靠性和安全性，是亟待解决的问题，具有十分重要的意义。
[0008](2)工业控制过程中的被控对象比较复杂，建立对应的数学模型比较困难，采用传统的控制方法不易实现。而利用模糊控制不需要建立数学模型，只需建立模糊规则，设计出模糊控制器去控制被控对象。因此设计一个较好的模糊控制算法具有重要意义。所以基于
区间分析的模糊方程求解技术在系统优化、控制和故障检测诊断技术中的应用研究已经成为自动控制领域的一个热点研究方向。
[0009](3)在现实世界中，人们制定决策时经常会碰到各种不确定现象，其中随机现象和模糊现象是两种主要的不确定现象，随机性是指事件是否发生的，不确定用来描述和刻画随机现象的工具是随机变量，模糊性是指事件本身状态的不确定性，用来描述和刻画模糊现象的根据是模糊集随机多目标规划和模糊多目标规划，可以帮助人们分别在随机不确定环境和模糊不确定环境下做出决策。然而，在实际决策过程中，人们面临的常常是双重不确定性环境，即随机现象和模糊信息同时存在并相互融合，无法截然分开模糊随机变量是双重不确定变量的一种，它是描述双重不确定性现象，指模糊随机现象的一种有用的数学工具，模糊随机变量被定义为从概率空间映射到模糊变量构成的集合上的可测函数，简单的说，模糊随机变量就是一个取值为模糊集的随机变量，模糊随机现象在现实生活中广泛存在关于模糊随机多目标决策问题的研究，不但具有理论意义，同时也具有实际应用意义。
[0010](4)参数估计在众多的领域如信号处理、模式识别、系统辨识等中起着重要的作用。在参数估计中，经典的基于统计特性的参数估计方法都是假设系统中的不确定性(或误差)服从一定的概率模型，然后根据不同的假设条件，相应的采用最大后验概率估计、最大似然估计、最小二乘估计等方法对参数进行估计。但是当系统为非线性时，对其进行参数估计通常是通过优化某一目标函数来实现的，而现有的方法多是采用直接搜索算法而容易陷入目标函数的局部极值点，从而不能保证得到待估参数的最优值，通过基于区间分析的区间全局优化算法优化某一目标函数，则总可以求得待估参数的最优估计。
[0011](5)模糊关系方程在模糊数学的理论及其应用中占有十分重要的地位，许多综合决策的逆问题，都可归结为模糊关系方程的求解。而模糊关系方程的求解又依赖于模糊线性方程组的求解。基于区间分析的模糊方程求解用于自动控制系统的控制、决策、故障诊断、参数优化等技术中，因此具有重要的实际意义。
[0012]国内外研究现状及分析
[0013]1965年，美国著名的控制论专家Lofti A.Zadeh(1921年生于伊朗)创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具。1974年，Mamdani(E.H.Mamdani)和他的学生在英国伦敦的Queen Mary大学将模糊集合和模糊语言逻辑用于控制，创立了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，并被成功地用于工业过程控制。提出了模糊自动控制理论。目前，模糊控制已经有了广泛的应用前景。
[0014]模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，它是智能控制的一个重要分支。模糊控制具有以下几个特点：
[0015]模糊控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型
[0016]模糊控制易于被操作人员接受
[0017]模糊控制便于计算机软件实现
[0018]鲁棒性和适应性好
[0019]模糊控制首先需要将输入量模糊化，在本系统中建立如风电系统风力和蓄电池容量等输入量的隶属度函数，然后进行模糊规则的制定，再根据模糊推理的公式进行计算，最后将得到的模糊量清晰化后得到输出量。
[0020]自从提出模糊集理论以来，该理论已在现代社会的各个领域得到了广泛的应用，
Atanassov对模糊集理论进行了拓展，提出了直觉模糊集理论。由于直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度三方面信息，因此它比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性方面更具灵活性和实用性等。对直觉模糊集进一步推广，提出区间直觉模糊集的概念，Atanassov定义了区间直觉模糊集的一些基本运算。Bustince等定义了区间直觉模糊集的关联度。Hung等利用形心法来计算区间直觉模糊集的关联系数Mondal等研究了区间直觉模糊集的拓扑性质。Deschrijver等探讨了区间直觉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区间参数PID控制器的双馈风力发电系统电流控制方法，其特征在于，1)建立三相静止、两相旋转坐标系下的双馈风力发电机和变换器的模糊区间数数学模型研究双馈电机在电网高电压故障时的电磁过程，并通过理论分析，推导出各种不同电网电压故障时的双馈电机定子磁链及转子感应电压的值，根据双馈风力发电系统的多参数不确定性特点，把模糊区间数引入双馈风力发电系统模型中，建立三相静止、两相旋转坐标系下的双馈风力发电机和变换器的模糊区间数数学模型；为双馈风力发电系统高电压穿越控制及保护策略的研究提供理论依据；基于区间参数的闭环控制系统如下：其中R(s)为参考输入信号，E(s)为误差信号，U(s)控制信号，Y(s)为被控量(输出量)；具有区间参数的被控对象传递函数为设系数为区间参数设系数为区间参数都为正整数，m≤n；具有区间参数的PID控制器传递函数设PID控制器的参数k
p
，k
i
，k
d
为区间数；根据图7所示，可以获得具有区间参数系统的闭环传递函数为那么根据式(4-7)我们可以得到其被控量Y(s)就是我们所控制的被控制量电流信号；假设其输出表达式为模糊区间一元二次方程ax2+bx＝c，设方程中a，b，c，x为三角模糊区间数，那么其模糊区间一元二次方程进行求解就能得到被控量电流；区间数运算在传统的算术运算加法，减法，乘法和除法运算中都是自然运算，但别忘了在区间数(interval)为基础的环境中这些自然运算法就不符合，需要选择特殊的运算规律；设I1＝[a-，a
+
]，I2＝[b-，b
+
]是区间数，*∈{+，-，
×
，
÷
，∨，∧}，且当*是除时，I2是无零区间数，则I1*I2也是区间数，(1)区间运算如下：加法：I1+I2＝[a-+b-，a
+
+b
+
]
ꢀꢀꢀꢀ
(1-4)减法：I
1-I2＝[a--
b
+
，a
+-b-]
ꢀꢀꢀꢀ
(1-5)乘法：I1×
I2＝[c，d]；其中
对于I1÷
I2，当I2＝[b-，b
+
]无零时，区间数的除法与乘法可以转化，如下除法：数乘：若α∈R，则则(2)虽然不同于实数，但区间也有大小之分，如下：区间I1，I2的最大值max(I1)＝max([a-，a
+
])＝max{|a-|，|a
+
|}
ꢀꢀꢀꢀ
(1-10)max(I2)＝max([b-，b
+
])＝max{|b-|，|b
+
|}
ꢀꢀꢀꢀ
(1-11)区间I1，I2的最小值的最小值若区间I1与I2相等，则有a-＝b-，a
+
＝b
+
(3)区间的“∩”、“∪”运算，区间I1，I2非空，则I1∪I2＝[min(a-，b-)，max(a
+
，b
+
)]
ꢀꢀꢀꢀ
(1-15)模糊区间一元二次方程ax2+bx＝c的解模糊数包含三角模糊数、梯形模糊数和一般模糊数，由于三类模糊数在解决问题时所使用的原理与方法都一样，因此我们只讨论三角模糊数的使用，假设给的参数为模糊数，利用模糊数求解方程已经有了很广泛的研究，考虑到三角模糊数可以经λ-截集转化为区间数
[13]
，我们尝试利用此方法进行求解模糊区间一元一次方程；定理3.2给定论域X，三角模糊数(triangular fuzzy number)是指对任何x∈X，都有一个数μ(x)∈[0，1]与之对应，μ(x)称为x对X的隶属度，μ称为x的隶属函数；设q和w分别为模糊数的下限和上限，g为最有可能取得的值，那么模糊数就可用(q，g，w)表示，隶属函数可写为：设方程中a，b，c，x为三角模糊数，三角模糊数的λ-截集也是一个区间数，我们用λ-截集将三角模糊数非模糊化，得到模糊区间，分别为
表示如图3所示取λ-截集后取其中的四个数，分别是截集后取其中的四个数，分别是利用λ-截集可以将方程转变成由于a
λ
、b
λ
、c
λ
正负变化时，方程的解也相应变化，为了更清晰地展现其算法步骤，我们对a
λ
、b
λ
、c
λ
进行分类讨论，(1)a
λ
＞0，b
λ
＞0，c
λ
＞0＞0仿照一般表达式的解
①
时，当以下条件满足时成立时，当以下条件满足时成立可以解得可以解得可以解得
①
时，有以下条件时，有以下条件时，有以下条件时，有以下条件
②
时，有以下条件
(1)a
λ
＞0，b
λ
＜0，c
λ
＞0＞0
①
如果则有则有成立
②
如果则有则有成立
③
如果则有则有成立(2)a
λ
＜0，b
λ
＞0，c
λ
＞0＞0
①
如果则有以下条件则有以下条件成立
②
如果则有则有成立
③
如果则有以下条件则有以下条件成立(3)a
λ
＜0，b
λ
＜0，c
λ
＞0＞0
①
当以下条件满足时成立当以下条件满足时成立
②
时，有以下条件时，有以下条件时，有以下条件
③
时，可以求出以下条件

【专利技术属性】
技术研发人员：买买提热依木，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：