基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，包括以下步骤：S1，建立风力机的数学模型；S2，建立永磁同步发电机的数学模型；S3，设计滑模控制器；S4，设计气动转矩观测器；S5，设计网侧变流器控制策略。本发明专利技术根据最佳叶尖速比得出参考转速代入滑模控制器中，可以在风速变化的情况下实现最大风能追踪；另外，使用扩张状态观测器估计风力涡轮机的气动机械扭矩，对q轴电流进行前馈补偿，使滑模控制器有更好的效果。使滑模控制器有更好的效果。使滑模控制器有更好的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法


[0001]本专利技术属于风电机组的控制
，具体涉及一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法。

技术介绍

[0002]目前世界上有两个问题困扰着诸多国家即环境和能源，尤其在工业革命以后，人类的各种科技迅猛发展，其背后都是能源所支撑起来的，而且对其需求也大幅提升。在人类的物质生活和文化生活大繁荣大发展的背后，支撑其增长的能源资源却日渐匮乏。然而，我们所依赖的化石能源是不可再生能源，像煤、天然气以及石油总有会被开采枯竭的一天，而且化石能源的燃烧对地球的生态环境造成了破坏，我们赖以生存的空气、水以及植被都会因为化石燃料的利用而受到污染，所以这就造成了经济发展和环境保护陷入对立的两面。为了实现既要经济发展的同时又要保护环境的目的，开始利用一些清洁、可再生的能源，如风能、太阳能、地热能以及潮汐能等。但由于自然条件的制约和科技发展水平的制衡，在上述几种新能源的利用中，只有风能是比较容易利用的，因此全球对风能利用的研究比较深入。
[0003]根据风速的高低，通常将风电机组的运行区域划分为四个部分：风速低于切入风速的部分、风速介于切入风速与额定风速之间的区域(低风速区)、风速接近额定风速的区域、风速高于额定风速的区域(高风速区)。其中，低风速区为系统运行的典型工作区之一，其主要控制目标是控制风轮转速跟踪由实时风速所决定的最佳转速，从而捕获更多风能，使风机输出功率最大化。因此，获得较优的控制效果既依赖于对实时风速的准确测量，又依赖于优化控制算法的合理设计。r/>[0004]在风速测量方面，传统的风速仪、风向标等传感器一般位于风机的逆风区，受到塔影效应和尾流效应的影响，与到达风轮处的真实风速有一定的差别。同时，由于湍流风具有随机性、时变性，风速在整个风轮扫掠面上不断变化，而机械式仪表具有转动惯量，无法确保风速测量的实时性、准确性，依据其设计的控制策略很难确保最优。此外，风电场恶劣的自然环境会缩短传感器的使用寿命。因此，现有的研究大多根据风电机组的输出特性对风速进行估计，具有较高的估计精度，但不可否认的是，估计的风速与实际风速相比具有滞后性，根据其采取的控制律不能实时控制风机，导致控制性能大打折扣。
[0005]由于风力发电有其特有的动力学属性，其控制系统必须结合这些属性来设计。多变性、非线性、强耦合、复杂多变性为兆瓦级大功率风力发电机组的固有属性，同时由于风电场地形多变造成风速不稳定、强干扰以及不可预测性的特点。由此可见风机所处的环境是非常恶劣的，风速和风向是人们不可预测的而且是实时变化的，在并网发电的风力机中，电网参数的变化也会对风机的控制提出要求。所以，对风机的控制要具有稳定和高效的要求。
[0006]控制策略方面，在工程中应用最为广泛的最佳转矩法具有简单、易于实现的特点，但是当风速较低或风电机组转动惯量较大时，风轮转速跟踪实时风速的响应速度会下降，
导风能转换效率的降低。常规的滑模控制在处理非线性、不确定性扰动等方面具有很大的优势，能够使系统在一定特性下沿规定的状态轨迹运动，且结构简单、响应快速，但是会产生抖振。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法。
[0008]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0009]一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，包括以下步骤：
[0010]S1，建立风力机的数学模型；
[0011]S2，建立永磁同步发电机的数学模型；
[0012]S3，设计滑模控制器；
[0013]S4，设计气动转矩观测器；
[0014]S5，设计网侧变流器控制策略。
[0015]具体地，步骤S1中，所述风力机的数学模型包括以下数学模型，其中，
[0016]风力机捕获的机械能表示为：
[0017][0018]叶尖速比为风力机叶轮的叶尖线速度与实时风速的比值，表示为：
[0019][0020]风力机风轮上的机械转矩表示为：
[0021][0022]其中，P为风力机输出功率；ρ为空气密度；r为叶轮半径；v
wind
为通过风轮的实际风速；β为桨距角；λ为叶尖速比；C
P
为风能利用系数；ω为电机转子角速度。
[0023]具体地，步骤S2中，所述永磁同步发电机的数学模型包括以下数学模型，其中，
[0024]永磁同步发电机的电压方程表示为：
[0025][0026][0027]永磁同步发电机的运动方程表示为：
[0028][0029][0030]其中，u
sd
、u
sq
分别为d轴、q轴的电压；i
sd
、i
sq
分别为d轴、q轴的电流；L
s
、R
s
分别为定子电感和定子电阻；J为转动惯量；P
n
为级对子数；ψ
f
为永磁体和定子交链磁链；T
e
为电磁转
矩。
[0031]具体地，步骤S3中，设计滑模控制器的方法为：
[0032]定义永磁同步发电机的状态变量为：
[0033][0034]其中，ω
ref
为电机参考转速；ω为电机转子角速度；
[0035][0036]令得到系统的状态方程为：
[0037][0038]定义系统滑模面为：
[0039]s＝cx1+x2[0040]可得：
[0041][0042]其中，c为系统参数；
[0043]则滑模控制器的表达式为：
[0044][0045]得到q轴参考电流为：
[0046][0047]其中，J为转动惯量；T
L
为风力机风轮上的机械转矩；P
n
为级对子数；ψ
f
为永磁体和定子交链磁链。
[0048]具体地，步骤S4中，设计气动转矩观测器的方法为：
[0049]观测器的状态方程为：
[0050][0051]其中，u＝T
e
；y＝ω；
[0052]为了简化观测器结构，对上式进行降阶处理可得：
[0053][0054]其中，l为观测器增益，z为中间状态变量；
[0055]将上式离散处理可得：
[0056][0057]其中，i＝0,1,2,3
…
，观测方程的特征值λ绝对值小于1；观测方程的特征值λ可表示为：
[0058][0059]降阶扰动转矩观测值为：
[0060][0061]将转速ω和电流i
q
的真实量测值输入观测器内，得到：
[0062][0063]在观测器的输出端引入低通滤波器用于降低干扰，则有：
[0064][0065]其中，δ1，δ2为低通滤波器的截止频率，K
t
是电机转矩常数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立风力机的数学模型；S2，建立永磁同步发电机的数学模型；S3，设计滑模控制器；S4，设计气动转矩观测器；S5，设计网侧变流器控制策略。2.根据权利要求1所述的一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，其特征在于，步骤S1中，所述风力机的数学模型包括以下数学模型，其中，风力机捕获的机械能表示为：叶尖速比为风力机叶轮的叶尖线速度与实时风速的比值，表示为：风力机风轮上的机械转矩表示为：其中，P为风力机输出功率；ρ为空气密度；r为叶轮半径；v
wind
为通过风轮的实际风速；β为桨距角；λ为叶尖速比；C
P
为风能利用系数；ω为电机转子角速度。3.根据权利要求1所述的一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，其特征在于，步骤S2中，所述永磁同步发电机的数学模型包括以下数学模型，其中，永磁同步发电机的电压方程表示为：永磁同步发电机的电压方程表示为：永磁同步发电机的运动方程表示为：永磁同步发电机的运动方程表示为：其中，u
sd
、u
sq
分别为d轴、q轴的电压；i
sd
、i
sq
分别为d轴、q轴的电流；L
s
、R
s
分别为定子电感和定子电阻；J为转动惯量；P
n
为级对子数；ψ
f
为永磁体和定子交链磁链；T
e
为电磁转矩。4.根据权利要求1所述的一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，其特征在于，步骤S3中，设计滑模控制器的方法为：定义永磁同步发电机的状态变量为：
其中，ω
ref
为电机参考转速；ω为电机转子角速度；令得到系统的状态方程为：定义系统滑模面为：s＝cx1+x2可得：其中，c为系统参数；则滑模控制器的表达式为：得到q轴参考电流为：其中，J为转动惯量；T
L
为风力机风轮上的机械转矩；P
n
为级对子数；ψ
f
为永磁体和定子交链磁链。5.根据权利要求1所述的一种基于位置传感器的海上风电机组最大功率跟踪控制方法，其特征在于，步骤S4中，设计气动转矩观测器的方法为：观测器的状态方程为：其中，u＝T
e
；y＝ω；为了简化观测器结构，对上式进行降阶处...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘林，桂立江，包君安，吕炯璐，许可，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：