永磁同步风力发电

2024-07-28

永磁同步风力发电（通用8篇）

永磁同步风力发电篇1

1 引言

近年来, 风力发电显著发展, 并逐渐成为新能源利用里面的重要分支。目前, 风力发电主要以双馈感应异步发电机 (DFIG) 及多级直驱式永磁同步发电机 (PMSG) 为主。同一工况条件下PMSG比DFIG发电量要高很多, 特别适合于小型风电系统[1]。永磁同步风电系统以永磁发电机和全功率变流器为核心。采用背靠背拓扑, 变流器可以根据实际需要优化电机控制性能, 提高风电系统效率。

永磁同步电机广泛采用矢量控制技术, 其优异性能得以实现的前提在于转速与转子位置信息的准确获取。风电控制系统中采用速度传感器会引起成本增加可靠性降低等问题, 无传感器控制系统成为变流器机侧控制系统的发展趋势[2]。目前无位置速度传感器的研究可以分为3类:基于基波模型的方法, 高频信号注入法及人工智能理论基础上的估算方法[3]。

大多数估算方法都需要准确的电机参数, 然而实际中发电机参数易受运行环境影响。利用滑模观测器估算转子位置和速度, 同其他方法相比较滑模运动与控制对象扰动无关, 对数学模型的精度要求也不高, 具有很好的鲁棒性[4]。大多数论文[2,3,4]讨论的滑模观测器都基于表贴式PSMG, 忽略了直轴电感Ld与交轴电感Lq之间的差值, 对于凸极效应弱的电机, 滑模观测器因鲁棒性好仍能应用, 但模型并不精确。引入拓展反电动势[5,6], 使得滑模观测器可以精确用于内嵌式PSMG。

双PWM直驱永磁同步风电系统可以通过检测风速, 查找最佳叶尖速比表格, 按照转速控制方式得到最大功率;也可以通过检测转速, 查找转速—最佳功率运行曲线, 按照功率控制方式来得到最大功率。以上两种方式都需要在风力发电机投入使用前进行大量的实验来获得相关数据。爬山法[7]是一种不依赖于系统电气参数的自适应算法。该算法根据输出信号的增量方向自动调节参考信号的增量方向, 使得输出信号不断逼近最大点。对于小型风力发电系统, 应用爬山法可以降低制造成本, 简单有效地达到最大功率跟踪。

本文首先介绍了基于滑模观测器及爬山法功率跟踪的双PWM永磁直驱小型风力发电系统及其机侧数学模型。采用基于扩展电动势的滑模观测器估计转子位置及速度。分析设计基于爬山法的最大功率跟踪控制器。最后搭建了1台5 k W的背靠背双PWM变流器样机, 对所得实验波形进行分析, 验证了系统设计的有效性。

2 双PWM永磁直驱小型风电系统

双PWM永磁直驱小型风电系统如图1所示。

图1中, 主电路采用背靠背双PWM变流器, 机侧通过整流器连接永磁同步电机及风机, 网侧通过逆变器连接电网。系统通过控制机侧变流器实现PMSG最大功率跟踪, 通过控制网侧变流器实现直流母线电压稳定及并网的单位功率因数控制。Ua, Ub, Uc表示机侧定子各相电压, Ia, Ib, Ic为机侧各相电流, 三相电压电流通过霍耳传感器采集得到。Uα, Uβ, Iα, Iβ分别为电压 (Ua, Ub, Uc) 、电流 (Ia, Ib, Ic) 进行Clarke变换, Ud, Uq, Id, Iq分别为电压 (Uα, Uβ) 、电流 (Iα, Iβ) 进行Park变换。对Id, Iq进行PI调节并且解耦得到Ud*, Uq*。对Ud*, Uq*进行反Park变换得到Uα*, Uβ*。Uα*, Uβ*通过空间矢量调制得到开关管控制信号Sa, Sb, Sc。滑模观测器通过观测定子电压电流信息得到转子位置θ和电机转速ω信号。最大功率跟踪控制器通过判断功率P及转速ω的增量方向输出参考转速ω*, 电机转速ω通过PI调节得到参考电流Iq*。

永磁同步电机在两相同步旋转dq坐标系下的数学模型为

式中:Ud, Uq, Id, iq分别为定子电压电流在dq轴的分量;Ψd, Ψq分别为定子磁链在dq轴的分量;ω为电机转速;Ψf为转子磁链;TL为负载转矩;Ld, Lq分别为直轴和交轴电感。

采用id=0磁场定向控制时, 电磁力矩和电枢电流成线性关系, 无去磁效应, 控制效率高。实现对电流iq的控制, 即实现对PMSG输出电磁转矩的控制。为了实现最大功率跟踪的目标, 采用功率环、速度环及电流环三闭环控制策略。功率环根据爬山法输出设定转速, 转速环用于实现转速跟踪, 电流内环根据转速外环的输出指令完成对电流的控制。

根据PMSG数学模型, 采用前馈解耦及PI控制器, 得到电流环控制规律如下:

转速环控制规律如下:

双闭环调速动态结构图如图2所示。

图2中, ASR, ACR分别为转速及电流PI控制器;Ton为转速滤波时间常数;Toi为电流环滤波时间常数;Ks为电流环放大系数;J为转动惯量;KT为转矩系数;Ke为反电动势系数;α为转速环反馈系数;β为电流环反馈系数;Ts为整流器惯性环节;ω为电机机械转速;Te为电磁转矩;TL为负载转矩。

电流环校正为Ⅰ型系统, 其开环传递函数为

取KT=0.25则:

式中:Ls为Ld或Lq。

转速环校正为Ⅱ型系统, 其开环传递函数为

设h=τ/T, 则:

网侧控制方法与机侧类似, 采用双闭环控制。转速外环改为电压外环, 滑模观测器改为软件锁相环, 转子磁链定向改为电网电压定向, 这里不再论述。

3 基于扩展电动势的滑模观测器

3.1 拓展电动势[5,6]

磁链定向旋转坐标系中, PMSG定子端电压方程可表述为

对式 (1) 进行坐标逆变换, 将其表示在两相静止坐标系α, β中, 可得:

其中, 2θ显示了内嵌式PMSG的凸级特性, 增加了转子位置观测的复杂性。为克服PMSG凸级特性对基波励磁磁链的不利影响, 将式 (1) 重新表述为

变换到两相静止坐标系α, β中:

式 (2) 右边第2项即为拓展电动势, 与转子位置同相位。

3.2 滑模观测器

定义滑模面, 根据滑模变结构理论可构建基于拓展电动势的滑模观测器:

式中:分别为静止坐标系下的估计电流;为开关函数, 下文用表示。为了消除抖动, 用饱和函数替代开关特性, 引入边界层参数ε:

式中:x为α或者β;k为滑模系数。

式 (3) 、式 (4) 中电机参数如果一致, 则有:

当电流误差趋于零, 反映了预估拓展反电动势与实际拓展反电动势的误差也趋于零。

取李雅普诺夫方程:

满足以下方程则收敛:

满足式 (5) 的充分条件为

忽略边界层, 则k必须满足:

开关增益k必须足够大, 但是k过大会增加抖振问题, 导致不必要的估计误差或估计失效。

包含拓展反电动势的信息, 对其进行低通滤波, 可得到拓展反电动势估计值:

从而得到转子角度:

考虑低通滤波引入相位延迟, 对估计角度进行补偿, 补偿角度为

滑模观测器模型如图3所示。

3.3 参数误差[8]

当滑模观测器参数与实际模型参数不一致时, 假设电机电阻R, 电感L (Ld=Lq) , 滑模观测器中电阻, 电感, 则

在此情况下式 (4) -式 (3) 得到:

式中:x为α或者β。

在滑模面进行滑模运动时:

结合式 (6) 、式 (7) , 只考虑电阻误差时:

按转子磁场定向的矢量控制系统, 采用Id=0的控制策略时, 矢量电流方向与电动势方向一致:

因此电阻误差情况下角度仍能估计准确。对于电感误差, 通过同样的分析, 情况一致。为确保滑模观测器估计准确, 在参数误差情况下, 需采用Id=0控制或者提高转速。转速较高情况下, 分析式 (8) , 位置估计误差可忽略。

4 基于爬山法的最大功率跟踪

根据贝兹理论, 风速ν时风机捕获的风能为

式中:ρ为空气密度;S为风机扫掠面积;R为风机半径;ν为风速;ω为风机旋转机械角速度;Cp (λ, β) 为风能利用系数, 反应风机利用风能的效率, 为叶尖速比λ与叶桨距β的函数。

由式 (9) 可知, 在一定风速下, 风机输出功率取决于风能利用系数, 在不同的风速下, 只有控制风机转速满足叶尖速比λ=λopt, 则CP (λ) =CPmax, 可得到不同风速下的最大功率。功率曲线如图4所示。

爬山算法旨在对转速进行扰动以寻找最佳转速, 然后通过转速控制外环跟踪最佳转速设定值, 从而输出最大功率。该算法需要测量功率及转速, 从而输出转速控制指令。

风力发电系统的输入机械功率P, 电磁功率Pm与电功率Pe分别为

式中:T为外加力矩;Tm为电磁功率;n为机械转速;ud, uq, id, iq分别为定子电压、电流采用等量原则的矢量变换。

发电情况下, P>Pm>Pe。对于小型风力发电系统, 风力机的转动惯量较小, 可以认为输入的机械功率能很快转换为输出的电功率, 将输出电功率等效为机械功率, Pe=Pm=P, 本文采用电功率Pe作为最大功率跟踪输入。

n=ωp, p为极对数, 可由电转速ω代替机械转速n作为转速环控制。电转速ω通过对滑模观测角度θ微分获得, 需要进行滤波处理, 以弱化纯微分引起的放大器噪声。

爬山法控制算法如图5所示。

图5中, 当转速增加但输出电功率减少时, 对转速进行反方向调整。基于爬山法的功率跟踪会使转速输出在最大功率点附近扰动。可通过调整转速变化步长, 减少转速抖动, 该方法要求设定的转速变化与测得的功率变化成正比。

5 实验

依据前述分析和设计, 搭建以TMS320F2812为主控芯片的实验样机, 选用的永磁同步电机参数如下:定子绕组电阻Rs=3Ω, 定子绕组电感Ls=0.04 m H, 极对数p=24, 转子磁链Ψf=0.47 Wb。发电实验通过异步电机拖动同步电机模拟风力发电情况, 调整异步电机转速可模拟风力变化。

图6所示为滑模观测器估计的转子位置与编码器观测的转子位置相比较, 由图6可知, 滑模观测器估计的转子位置能准确跟踪转子实际位置。

图7与图8分别为滑模观测器估计的静止两相坐标系下的电动势及电流, 当观测电流跟踪实际电流时, 估计的电动势则反映实际电动势。

图9和图10为使用MPPT控制器时, 控制器输出的设定转速及功率追踪情况。当系统未达到额定功率时, 采用功率跟踪确保输出最大功率。由图可知, 控制器通过不断调整转速使发电功率往上升方向调整, 最终达到最大功率跟踪。当功率较小时, 因测量误差及最大功率点附近功率变化不明显, 会存在转速抖动。

6 结论

本文设计了双PWM永磁同步风力发电控制器, 讨论了PI控制器, 滑模观测器及MPPT控制器的设计。实验结果表明该控制器针对永磁直驱小型风力发电系统, 能有效估计转子位置并快速调节电流及转速, 实现最大功率跟踪, 并且减少系统成本。

参考文献

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永磁同步风力发电篇2

作者：张蓓文编译

现行的风力发电机多为螺旋桨式结构，由于结构上的原因，一般都是定向安放，需要4级以上的风力才可以运行发电。对于2级以下的微风状态，基本上很难正常工作，这使得风能的利用和技术推广受到一定限制。随着永磁风力发电机的产生，使发电机的结构得到简化，效能提高，各种损耗也有明显的降低。它具有在额定的低转速下输出功率较大、效率高、温升低、起动阻力矩小、建压转速低等优点。在此基础上，研究人员又引入了磁力传动技术和磁悬浮技术，研制成了更为先进、高效的永磁悬浮风力发电机。

永磁同步风力发电篇3

风力发电系统可以分为两大类:恒速恒频[1]与变速恒频[2]发电系统。为了在宽广的风速变化范围内实现最大风能捕获, 变速恒频机组应运而生。主流的变速恒频机组可以分为:基于双馈感应发电机和基于永磁同步发电机的直接驱动机组两类。随着电力电子器件的飞速发展以及价格的不断降低。从长远来看永磁直驱风力发电系统将会成为风力发电技术领域的重要发展方向[3]。本文主要讨论背靠背双PWM拓扑结构的永磁直驱风力发电系统。

永磁同步风力发电机是一个多变量、强耦合、非线性的变参数复杂对象[4], 常规的PI控制无法在系统参数变化以及外加干扰时满足高性能控制要求, 并且PI控制易产生超调。为了解决上述问题, 非线性控制被逐渐引入, 例如神经网络控制[5]模糊控制[6]等。神经网络控制的控制效果过分依赖学习样本的质量和数量, 且不易工程实现。模糊控制虽然可以改善超调但是会存在稳态误差, 控制效果有限[6]。滑模变结构控制因其对模型精度要求不高, 对参数摄动、外部扰动具有强鲁棒性等优点而受到越来越多的关注[7]。文献[8]把转速环和电流环结合成一个整体, 设计了滑模控制器, 并且采用常规指数趋近律减小抖振。常规指数趋近率的切换带为带状, 系统最终不能趋近于原点而是趋近于原点的抖振, 这可能激发系统的未建模高频分量。

为了简化控制保证电流的快速性, 文献[9]将转速环PI控制器换为滑模控制器, 将滑模控制器与PI控制器结合起来。文献[10]采用新型趋近律克服了指数趋近律在滑模切换带上为带状的缺点。

为了简化控制保证电流的快速响应, 本文转速环采用滑模控制器代替传统PI控制器, 并且采用变速变指数趋近律, 更好地减小抖振并且加快趋近速度, 在削减抖振的同时, 为了提高系统的鲁棒性。对滑模增益进行了分段设计。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真, 仿真结果表明采用本文提出的基于变增益变速变指数趋近律的滑模变结构永磁同步风力发电机控制策略系统可以无超调地跟踪给定转速, 并且响应速度快, 转矩冲击小, 系统鲁棒性强。

2 永磁同步风力发电系统最大风能跟踪控制

永磁同步风力发电系统首先将风能转化为旋转的机械能, 然后发电机将机械能再转化为电能并入电网。

风力机的机械转矩可以表示为

由Pω=Tω×ω, 可以得到相应的机械功率:

式中:ω为风轮的角速度, rad/s;R为风轮半径, m;v为上游风速, m/s;Cp为风能利用系数;λ为叶尖速比;β为节距角。

叶尖速比的公式为

由式 (2) , 式 (3) 可以得到如下结论:当风速一定时, 风机所获得的机械功率与风能利用系数成正比。当风能利用系数取最大值时, 风机获得的风能最大。在定桨距情况下风能利用系数只与叶尖速比有关, 与风速的大小无关。Cp常用的近似计算公式如下[11]:

由式 (4) , 式 (5) 可以得到定桨距角情况下叶尖速比与风能利用系数的关系如图1所示。

由图1可以看出, Cp随着λ的变化而变化。大约在λ=8.1, Cp最大值接近0.5。由此可见无论在不同风速下, 只要保持λ=λopt, 就能维持风力机在Cpmax下运行, 即保持风力机获得机械功率最大。所以在风速变化时, 通过调整风力机的转速, 可以使风力机工作在最佳叶尖速比状态下, 实现最大风能跟踪[12]。

3 永磁同步风力发电机滑模变结构控制策略

3.1 永磁同步风力发电机数学模型

为了便于对永磁同步风力发电机进行分析, 在建模时做如下假设[5]:

1) 忽略空间谐波, 设电机中是对称三相绕组, 在空间互差120° (电角度) 。输出三相正弦交流电相互对称;

2) 忽略磁路饱和和铁心饱和, 忽略整个系统电机中涡流及磁滞损耗的影响;

3) 转子及安装在转子上的永磁体没有阻尼作用;

4) 所产生磁动势沿气隙变化规律呈正弦分布;

5) 不考虑频率及温度变化等外界因素对永磁体和绕组产生的影响。

经过坐标变换, PMSG在dq坐标系下, 定子电压方程、磁链方程和电磁转矩方程分别如下式:

式中:ud, uq为定子电压在dq轴上的分量;id, iq为定子电流在dq轴上的分量;ψd, ψq为磁链在dq轴上的分量;Ld, Lq为等效dq轴电感;ψf为永磁体磁链。

把风力机与永磁同步发电机看作一个整体, 其机械运动方程可以写为

式中:Tm为风力机机械转矩;Te为永磁同步发电机电磁转矩;Bm为转动粘滞系数 (在理想的状态下一般取值为零) ;np为发电机极对数;ωm为风力机机械角速度 (由于是直驱系统, 所以其值与发电机机械角速度相等) ;ω为发电机电角频率。

3.2 变增益变速变指数控制器设计

将旋转坐标系下永磁同步风力发电机改写为如下状态方程:

滑模控制的核心是找到一个控制量, 通过控制量的切换使系统状态沿着滑模面滑动, 使系统在受到外部干扰和参数摄动的时候具有不变性。通常滑模控制器的设计分3个步骤:

1) 根据所给系统选择合适的滑模面;

2) 计算控制量u;

3) 验证滑模运动的稳定性。以下将详细介绍变增益变速变指数滑模控制器的设计。

3.2.1 滑模面设计

设滑模变结构控制器的输入为转速误差, 输出为q轴电流的给定值。取系统状态变量为

式中:ω*为转子电角速度给定值;ω为发电机实际电角速度。

由式 (10) 、式 (12) 可得:

则上式可改写为如下状态方程:

不失一般性, 为了使系统无超调达到稳定, 选择一阶滑模面为

在滑模控制中滑模面参数c满足Hurwitz多项式, 这里c>0, 对s求导, 则有:

结合式 (13) 可以得出:

3.2.2 滑模控制率求取

滑模控制最大的缺点就是存在抖振问题。在各种抗抖振方法中趋近律方法相对比较简单, 应用广泛[8]。指数趋近律表示如下:

其中, 常数ε为系统的运动趋于切换面s=0的速率;-ks为指数项, 趋近速度从一个较大值逐步减小到零。但是单纯的指数趋近, 运动点逼近切换面是一个渐进过程, 不能满足滑模控制的可达性条件, 切换面上也就不存在滑动模态了。因此增加了等速趋近项, 当s→0时, 趋近速度是ε, 可以保证切换面以外的点在有限时间达到切换面[13]。

指数趋近律虽然可以在一定程度上削弱抖振, 但是由于切换带为带状, 系统在切换带中向原点运动时, 不能趋于原点而是趋于原点的一个抖振, 这一现象可能引发系统未建模高频成分[11]。

为了解决这一问题, 本文采用变增益、变速、变指数趋近律。此趋近律表示式如下:

式中:a, b取值范围为1~4;X为引入的系统状态变量, 为了避免趋近律中有微分项选择X=x1[13], 在本文为转速误差;m, n为根据系统参数经过试验效果确定的。

采用变增益变速变指数趋近律, 系统状态在远离滑模面时, 可以加快状态变量的趋近速度。当接近滑模面时, 系统进入切换带, 此时穿越滑模面的速率与转速误差的幂函数成正比, 因此幅度将越来越小, 在理想情况下会稳定于原点, 控制效果得到优化。另外滑模增益在系统状态量的不同区间采取分段赋值, 可以大幅度削弱抖振, 同时依然使系统具有较强的鲁棒性。

将式 (19) 代入式 (17) , 可得:

3.2.3 稳定性分析

选择李雅普诺夫函数为:V=0.5s2。滑模控制要满足李雅普诺夫稳定性, 则应有:

将式 (15) 、式 (19) 代入式 (21) 有:

式中:k, ε均为大于零的常数, 系统状态变量的幂函数也是大于零的常数, 当s大于零时符号函数sgn (s) 为正可以保证s导数是小于零的;当s小于零时, 符号函数sgn (s) 为负可以保证s导数是大于零的, 从而满足了稳定性条件。

结合上述控制方案, 基于变增益、变速、变指数趋近律的永磁直驱同步风力发电系统, 机侧滑模控制系统结构框图如图2所示。

4 仿真与分析

本文基于Matlab/Simulink, 构建了永磁同步风力发电系统机侧矢量控制仿真模型。并用上述基于变增益变速变指数趋近律的转速控制器代替传统矢量控制中的PI控制器。

风力机参数为空气密度ρ=1.225 kg/m2, 风机半径R=31 m, 桨距角β=0°。永磁同步风力发电机参数:定子电阻0.11Ω, 定子电感2e-4 L, 极对数102, 磁体磁通1.28 Wb, 转动惯量1e3 kg·m2, 粘滞系数0 N·m·s

仿真中风速模拟实际风场中风速的变化, 风速在0.15 s由6 m/s跃升到8 m/s, 再经过0.15 s阶跃到10 m/s。按照最大风能跟踪算法计算出对应的风力机转角速度的给定值分别为1.57 rad/s, 2.09 rad/s, 2.61 rad/s。

传统PI控制与基于变增益变速变指数趋近律控制永磁同步风力发电机转速仿真曲线、定子三相电流仿真曲线以及转矩仿真曲线分别如图3~图8所示。

从仿真结果可以看出基于变增益变速变指数趋近律的滑模变结构控制永磁同步风力发电系统可以无超调地跟踪给定转速, 并且响应速度快, 转矩冲击小, 系统鲁棒性强, 参数选定方便容易。

5 结论

永磁同步风力发电篇4

电网电压的跌落是最常见的电网故障。当风力发电在电网中所占比重较小时,若发生电网电压跌落,一般就直接把风力发电机切出电网,以保证风力发电机不被损坏。但是现在风力发电在电网中所占比重越来越大,随意切出电网有可能造成电网事故扩大及一系列的问题,所以现在一般要求风力发电机有一定的低电压穿越运行能力,即当电网故障或扰动引起风电场并网点的电压跌落时,风力发电机仍能够保持并网,甚至向电网提供一定的无功功率支持,直到电网恢复正常,从而“穿越”这个低电压时间(区域)。低电压穿越能力可以使风力发电机躲过继电保护动作时间,等故障切除后恢复正常运行,这样可大大减少风力发电机组在故障时反复并网的次数,减少对电网的冲击[3]。我国2009年颁布的《风电场接入电网技术规定》中明确规定了风电场的低电压穿越要求。基于此,本文对当前直驱式永磁同步风力发电机的低电压穿越方法进行了总结。

1提高低电压穿越能力的方法

因为电网电压跌落相对于发电机转速变化是一个瞬时的过程,在电压跌落的短时间内风力发电机所输出的功率不会变化,所以电网电压的跌落就必然会造成发电机输出电流的增大以保证输出功率的恒定。

在电网电压跌落次数发生较少或者电压跌落比较轻微时,不改变直驱式永磁同步风力发电机的变流器系统原有的拓扑结构,只通过提高变流器功率器件的耐电流等级,能使发电机的低电压穿越能力有所增强。此外,通过适当增加中间直流环节电容的容量可以使功率差的能量在电容上得到缓冲,在一定程度上可以提高低电压穿越能力。但是在电压跌落程度较为严重的情况下,此类方法并不适用,并且会大幅增加成本,所以通常不单独运用。

由于直驱式永磁同步风力发电机的变流器的主要开关器件一般是IGBT这种功率半导体器件,其所能承受的电流有限,如果长时间通过较大的电流很可能造成功率器件的烧毁,因此变流器输出电流一般有一个限定值。如果电网电压跌落的幅度较大、时间相对较长,则变流器输出的功率一定会减小,如果还想保持风力发电机和电网的功率平衡而不损坏器件,只有两种方法,一种是减小风力发电机的输出功率,使其与电网所能吸收的功率平衡;另一种是增强风力发电机后设备吸收过剩功率的能力,如增加Crowbar保护电路来吸收电网电压跌落所造成的功率差。而通常电网电压跌落相对于发电机转速的变化是一个较短的过程,减小风力发电机的输出功率反应较慢,不能适应低电压穿越的需求,所以现在大都采用Crowbar保护电路以增强变流器系统吸收过剩功率能力、从而实现风力发电机低电压穿越的方法[4,5]。Crowbar保护电路可以加在变流器系统的不同部位:发电机侧、中间直流侧和电网侧。

1.1发电机侧加入保护电路

卸荷Crowbar电路可以加在发电机定子侧实现保护作用,一般运用于传统的直驱型风电系统,如图1所示。

Pm—风力机叶片所吸收的功率;Ps—永磁同步发电机所发出的功率;Udc—中间环节电压;Pg—网侧变流器向电网输出的功率;ug—电网电压。

当风速过大,超过限制的最大值时,可以在定子侧投入卸荷电阻消耗掉多余的能量[6]。故障造成电网电压跌落时,同样可以用这种方法来消耗发电机侧的多余能量,从而消除功率差,稳定输出电流。故障消除后再切除卸荷电阻,恢复正常的功率输出。通常在这种拓扑结构中采用的开关器件为晶闸管,它的电流承载能力和开关速度都符合定子侧保护的需求。保护电路的投入和切除控制方法与双馈式风力发电机定子侧一些保护控制方式类似。

这种Crowbar保护电路的优点是实现简单、成本较低,但是会对发电机的功率输出有一定影响,因此现在的新型直驱型风力发电机已经不采用这种保护电路。

1.2中间直流侧加入保护电路

在中间直流侧加入Crowbar保护电路是现在最常用的一种方法,主要分为3种:加入储能设备、加入辅助网侧变流器和加入卸荷电阻,其中在中间直流侧加入卸荷电阻的方法最常用。

1.2.1 加入储能设备

直流侧加入的储能设备一般为超级电容或蓄电池,如图2所示,直流环节并联储能设备和其控制电路。

在电网电压跌落时,控制电路投入运行,功率开关器件形成降压斩波电路,降低直流环节电压的同时在储能设备中储存能量。电网电压恢复以后,功率开关器件形成升压斩波电路,把储存起来的电能回馈给电网。此过程需要注意避开卸荷电路中功率器件的死区时间,以防止直流环节中的电容发生短路故障[7]。

这种方法面临的主要问题是电网电压跌落的时间一般比较短,而作为储能环节的蓄电池一般充放电时间较长,难以很好地实现保护作用。同时储能设备增加了系统结构的复杂度,额外的储能设备也会增加成本。

1.2.2 加入辅助网侧变流器

如图3所示,直流环节也可以加入辅助网侧变流器来给电网供电。

电网电压跌落之后变流器不能正常工作的主要问题是变流器的IGBT功率开关器件的过流能力有限,所以可以通过增加辅助变流器的方法来提高变流器的过流能力,从而实现低电压穿越。辅助变流器一般采用的功率器件是GTO等成本较低、过流能力较强的开关器件。但是这种方法也有其固有的缺点,例如网侧和辅助两个变流器控制的配合问题以及GTO等器件开关频率较低而造成的谐波问题。同时如果电网电压跌落幅度较大,这种方法同样较难实现低电压穿越。

1.2.3 加入卸荷电阻

在直流环节加入卸荷电阻的方法基本分为两类,一类是功率器件直接连接卸荷电阻与直流侧,另一类是通过Buck电路(降压式变换电路)将卸荷电阻接入直流侧,如图4所示。

系统正常工作时,Crowbar保护电路不投入工作。在电网电压跌落出现功率差时,Crowbar保护电路投入卸荷电阻消耗掉风力发电机和电网间的功率差(见图4(a)),否则有可能因为中间直流环节电压过高而损坏直流侧电容或逆变器中的功率开关器件。卸荷电阻直接接入直流侧较大的缺点是这部分能量通过电阻的发热消耗掉了,另外,功率器件直接与直流侧连接,因为直流母线电压较高,所以需要高压负载。如果通过Buck电路与直流环节相连(见图4(b)),因为Buck电路的降压作用,所以只需要低压负载就可以了,同时这种电路可以很好地限制启动电流。

实现这种控制方案需要单独的直流环节Crowbar保护控制电路,并通过两种不同的标准决定卸荷电阻是否投入工作。一种是以直流环节的直流电压作为判断标准,另一种是以直流环节两侧的功率差作为判断标准。为了避免频繁的投切,以直流侧电压为判断标准的卸荷电阻控制电路需要加上一定的延迟。而以功率差作为主判断标准、直流侧电压作为辅助判断标准的方法可以很好地保证保护电路投入卸荷电阻的准确性和快速性,如图5所示。

ΔP—功率差;ddamp—投入卸荷电阻时间的占空比。

1.3电网侧加入保护电路

保护电路同样可以加在电网侧,如图6所示。

这种情况需要一个与风力发电输出基本相匹配的负载,以在它们之间形成一个微网系统。另外,在电网与负载之间加入三相静态换向开关(一般由晶闸管反并联组成),从而完成微网和并网状态之间的切换。正常运行时,负载功率主要由风力发电提供,风力发电多余的电能输入给电网,负载不足的电能由电网提供。如果电网电压跌落,三相静止开关则断开电网与风力发电和负载的连接,这时风力发电和负载处于微网的状态,等待电网电压恢复之后再与电网相连接。微网状态时网侧变流器采用电压控制方式,并网状态时网侧变流器采用电流控制方式。

这种保护方式增加的硬件较少、成本较低,但是需要选择一个与风力发电输出相匹配的负载,同时控制方式的切换也是难点。

2结论

直驱式永磁同步风力发电机采用了Crowbar保护电路后,可以显著提高其低电压穿越能力。本文通过分析各种应用于直驱式永磁同步风力发电机的保护电路,总结了各种保护方案的优缺点,简单说明了保护电路的控制方法。其中,中间直流侧加入Crowbar保护电路因为可靠性和成本都较符合工业应用的需要,因而应用最为广泛。

摘要：随着风力发电机组容量的迅猛发展,低电压穿越能力成为风力发电机并网运行的必要条件。对于直驱式永磁同步风力发电机而言,可以通过在不同的位置加入撬棒(Crowbar)保护电路来增强其低电压穿越能力。笔者总结了各种Crowbar保护电路的特点和适用环境,并对其控制方法进行了说明,分析了各种保护电路的优缺点。分析结果表明直流环节Crowbar保护电路的实用性和稳定性较好,是目前风力发电机组主要采用的低电压穿越方法。

关键词：直驱式永磁同步风力发电机,低电压穿越,撬棒保护电路

参考文献

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永磁同步风力发电篇5

凸极永磁同步发电机(salient permanent magnet synchronous generator,SPMSG)通过利用磁阻转矩可以获得更高的效率[1]，因而广泛应用于风力发电系统。由于风力发电机常运行在恶劣的环境中，编码器的使用常常会降低系统的可靠性，甚至在某些大功率风力发电场合，编码器无法安装。为此，永磁同步发电机的无速度传感器控制成为了研究热点。文献[2,3,4,5,6]分别研究了基于状态观测器的永磁同步电机无速度传感器控制。然而，与状态观测器相比，滑模观测器设计简单，鲁棒性更好。因此，文献[7,8,9,10]分别研究了基于二阶滑模观测器的凸极永磁同步电机无速度传感器控制。然而，基于二阶滑模观测器估计得到的磁链或反电动势都含有高频滑模噪声，必须采用低通滤波器滤除滑模噪声，但这会造成估计相位误差，还必须进行相位补偿，最终导致系统复杂，且转子位置估计受转速估计误差的影响严重。为此，文献[11,12]设计了四阶混合滑模观测器，通过设计滑模观测器反馈矩阵，消除了滑模抖动问题，但是估计的转子位置受转速估计误差的影响。文献[13,14,15]设计了全阶滑模观测器，不需额外增加低通滤波器便可消除估计的反电动势含有的滑模噪声。然而，文献[13,14]采用的是凸极永磁同步电机扩展反电动势模型，受电机参数影响较严重。文献[15]则针对面装式永磁同步电机设计了全阶滑模观测器，并且研究了转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性，但是只给出了仿真结果。

与SPMSG的扩展反电动势模型相比，有效磁链[16]模型受电机参数影响更小。因此，基于文献[15]，并结合SPMSG的有效磁链模型，本文设计了针对SPMSG的全阶状态滑模观测器，结合锁相环实现了无速度传感器控制。然后，与基于全阶滑模观测器的无速度传感器算法进行了对比研究。结果表明，全阶状态滑模观测器不仅具有全阶滑模观测器所具有的不需要外加低通滤波器的特点，而且与全阶滑模观测器相比，在不放大滑模噪声的前提下，可进一步提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性。实验结果验证了该方法的有效性。

1 SPMSG全阶状态滑模观测器

文献[16]引入了有效磁链的定义，从而简化了SPMSG的数学模型，使凸极永磁同步电机和隐极永磁同步电机的数学模型得到统一，从而简化了SPMSG的无速度传感器控制。其中，在同步旋转坐标系上，有效磁链的定义如式(1)所示。

式中：ψda为同步旋转坐标系上的有效磁链;ψf为永磁体磁链;Ld为d轴电感;Lq为q轴电感;id为励磁电流。

将ψda坐标变换到静止坐标系上，可得静止坐标系上的有效磁链为：

式中：ψα和ψβ为有效磁链在静止αβ坐标系上的两个分量;θr为转子位置。

本文为进一步简化SPMSG的数学模型，引入了有效反电动势(active back electromotive force,ABEMF)的概念，如式(3)所示。

式中：p为微分算子;eα和eβ为ABEMF在静止αβ坐标系上的两个分量。

认为磁链幅值不变，并忽略转速变化，可得：

式中：ωr为电机同步转速。

根据文献[5]可得电流微分方程为：

式中：iα和iβ为定子电流在静止αβ坐标系上的两个分量;uα和uβ为定子电压在静止αβ坐标系上的两个分量;Rs为定子电阻。

根据式(3)—式(5)可得如下SPMSG全阶模型：

根据式(6)建立如下全阶状态滑模观测器：

式中：，其中M为电流滑模观测器的增益，sgn(·)为符号函数;为估计的电流值;为估计的ABEMF;为电流估计偏差，;N为ABEMF滑模观测器的增益;g1为状态误差增益;为估计的同步转速。

根据式(6)和式(7)可得：

定义滑模面为根据广义滑模可达条件可得系统收敛时必须满足：

则

当电流滑模观测器进入滑模动态时，满足，根据滑模等效控制的理论，可得：

式中：sαeq和sβeq为滑模等效控制信号。

根据式(8)和式(11)可得：

定义李雅普诺夫函数如下：，则

把式(12)代入式(13)可得：

为保证ABEMF滑模观测器收敛，需满足，则

综上分析，只要选择滑模增益满足式(10)和式(15)，便可保证系统稳定。

在系统收敛后，可以估计得到。由式(2)和式(3)可知，估计的ABEMF满足下式：

式中：为估计的转子位置角度。

由上式可见，只要采用锁相环对进行锁相，就可以获得转子位置角度和转速。图1给出了系统的整体实现框图，其中PI表示比例—积分控制器，PMSM表示永磁同步电机。

2 滑模抖振抑制分析

与二阶滑模观测器相比，全阶滑模观测器估计得到的磁链或反电动势不含滑模噪声。本文为与全阶滑模观测器作对比，分析了全阶状态滑模观测器的滑模抖振问题。

当不考虑转速估计误差，只考虑滑模抖振时，式(11)可写为[12]:

式中：sα′和sβ′为滑模高频噪声。

将式(17)代入式(8)可得：

根据式(18)可得：

由式(19)可知，高频滑模噪声经过二阶低通滤波器得到滤除。因此，与全阶滑模观测器相比，本文所提出的全阶状态滑模观测器同样无需外加低通滤波器，简化了系统算法。同时由式(19)可知，为了避免滑模噪声过大，滑模增益N不能选择得过大。

3 转子位置估计对速度估计偏差的鲁棒性分析

传统的基于二阶滑模观测器的无速度传感器控制算法需要外加低通滤波器，并进行相位补偿，这导致估计的转子位置受转速估计误差影响。为此，需要分析本文所提转子位置估计算法对速度估计误差的鲁棒性。

由式(14)可知，当时，ABEMF的估计误差不断减小，当时，系统达到稳态。又考虑到实际系统中，是一个数量级的，当时，可假设，最后得到如下稳态误差方程：

最后得到：

式中：A0=B0+1;B0=(m-1)ωr/[N(1+k2)];m为估计转速的误差系数。

根据ABEMF的定义，可假设：

式中：E为ABEMF的峰值，φ为其角度。

把式(23)代入式(22)，可得：

式中：Δφ0=arctan(B0/A0)。

为方便分析，选择k=1，ωr=314rad/s，根据式(24)分析由转速估计误差带来的估计ABEMF的误差。由于转子位置是通过对估计的ABEMF进行锁相得到的，因此，估计的ABEMF的相位误差就是转子位置估计误差。图2给出了不同的N和m所对应的ABEMF相位误差变化图。由图2可知，当N值不变时，转速误差越大，ABEMF的估计误差也越大。而当转速误差不变时，随着N的增大，ABEMF的相位误差越小，即转子位置估计误差随着N的增大而减小。同理，可分析其他情况下转子位置估计误差在不同的N和m下的变化规律，结论一致。

结合以上分析可知，本文所设计的全阶状态滑模观测器可通过合理设计滑模增益，提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性，从而提高转子位置估计精度。然而，由第2节分析结果可知，增大N提高转子位置估计鲁棒性的同时，滑模噪声也会被放大。当选择g1=0时，本文所建立的全阶状态滑模观测器简化为全阶滑模观测器。此时，式(10)限制了M的选择，而滑模噪声与N和M的乘积成正比。因此，只能靠选择合适的N来进行折中。然而，当选择g1不为零时，由式(10)可知，通过增大g1可减小M，从而在N和M的乘积不变的前提下，可进一步增大N，提高系统的鲁棒性。可见，本文所提全阶状态滑模观测器与全阶滑模观测器相比，可获得更好的鲁棒性。

4 实验结果

为了验证理论分析，对全阶状态滑模观测器和全阶滑模观测器进行了对比实验研究。所用电机额定电压为380 V，额定频率为50 Hz，额定电流为250A，额定功率为110kW。实验时，电机运行于400r/min，给定转矩电流为30 A。采用锁相环对ABEMF进行锁相，从而获得转子位置和转速。

首先，为了验证角度估计对速度估计误差的鲁棒性，人为在估计转速ω^r上乘以一个反馈系数m，然后用于ABEMF估计，设置标志位Flag,Flag=0时表示m=1，即采用正确的速度作为反馈，Flag=1时m≠1，即采用错误的速度作为反馈。图3(a)给出了g1=M=5,N=50时的实验结果，图3(b)给出了g1=M=5,N=300时的实验结果。实验结果表明，在估计转速存在误差时，增大N可减小转子位子估计误差，即增大N可有效提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性。

为了与全阶滑模观测器对比，图3(c)给出了g1=0,M=20,N=75时的实验结果。对比图3(b)和图3(c)的实验结果可知，在N和M乘积一样的条件下，即滑模抖振一样的情况下，与全阶状态滑模观测器相比，全阶滑模观测器得到的转子位置受转速估计误差影响更严重。因此，相对于全阶滑模观测器，全阶状态滑模观测器可获得更好的控制效果，转子位置估计对转速估计误差具有更强的鲁棒性。这与理论分析结果一致。

图4给出了转矩电流为80 A时，电机由400r/min加速到1 000r/min，又减速到400r/min时的实际电流、实际速度、估计速度和速度差波形。可见，在带载加减速动态过程中，所提无速度传感器控制方法可稳定可靠地工作，速度估计误差很小。

为了进一步验证系统的动态特性，图5给出了电机运行于400r/min，转矩电流从80 A突减为30A时的实验结果。可见，在负载突变时，估计角度偏差变化很小。

5 结语

永磁同步风力发电篇6

与恒速恒频风力发电机相比,变速恒频风力发电机在并网操作与稳定运行方面有诸多优点,因此受到了更广泛的关注,并成为近年来大力发展的首选机型。它包括双馈式异步风力发电机和直驱式永磁同步风力发电机(PMSG)2种类型。与双馈式风机相比,直驱式永磁风机不仅省去了故障率较高的齿轮箱结构,而且通过全功率变流器连接电网,对电网故障具有更强的穿越能力。随着永磁体价格的下降, 直驱式风机近年来所占的市场份额越来越大,具有更广阔的发展前景[1,2]。变速风电机组在不同的风速下有着不一样的控制策略:在风速高于额定风速时, 启动变桨距控制保证输出功率不超过额定功率;在风速低于额定风速时,采用最大功率点跟踪的运行方式。增强对最大功率点的跟踪能力,可实现对风能的最大捕获,提高对风能的利用效率,因此研究风力发电系统的最大功率跟踪控制具有重要的意义。

最大功率跟踪运行的实质是风电机组的转速控制过程,通过控制发电机的电磁转矩来实现。对于直驱式永磁同步风电发电机,电磁转矩与dq解耦控制后的有功电流成线性关系,即可通过控制发电机变流器电流实现对转速的控制[3,4]。传统最大功率跟踪控制方法主要有叶尖速比法、爬山法[5]和最佳特性曲线法[6,7]。由于风速难以被精确测量,导致叶尖速比法实用性不高;爬山法适用于转动惯量小且参数不明确的小型风机系统[8],虽然不需知道风机的特性曲线,但当风速变化较快时存在跟踪失效的现象;最佳特性曲线法是指控制风机输出功率或转矩与风机转速满足最佳功率曲线或最佳转矩曲线[9],但是由于系统损耗的存在,导致传统的功率反馈法具有缺陷。文献[10]建立考虑损耗转矩的风机模型,通过给出最佳电流实现最大功率跟踪,但需要根据实验测得损耗系数,对于不同容量的发电机或当风机运行在不同风速下时,其损耗参数是变化的,因此实验所得的损耗系数不具有通用性,导致该方法的实用性不高。

风力发电系统具有强非线性,不仅风机具有较大的转动惯量,而且在运行过程中伴随着多种扰动,系统模型参数具有不确定性,传统的方法难以实现对最佳转速的快速跟踪。针对此问题,滑模变结构控制[11,12,13]、自适应控制[14,15]、自抗扰控制[16,17]等方法[18,19]得以引入,在线估计不确定参数扰动,使得风电机组在低风速阶段能快速跟踪最大功率点,提高了对风能的捕获效率。

但是上述传统方法与非线性控制器设计时并没有考虑到风机的输入饱和问题。当风速快速变化时,最优转速也快速变化。由于系统惯性的存在使风机实际转速不会瞬间变化,为了达到快速跟踪的效果,系统将产生较大的控制输入量,导致出现输入饱和的情况[20],输入饱和受限与线性控制器的windup现象相似,如果不加以控制,饱和约束将会降低控制系统的稳定性[21]。因此,对于风力发电系统,设计一种考虑输入饱和与模型参数不确定性的风机转速控制器,提高风机对最大功率点的跟踪能力,并保证系统在特殊运行情况下的稳定性,具有重要意义。

本文针对直驱式永磁同步风力发电机组,提出了一种同时考虑输入饱和与参数不确定性的自适应转速控制策略,使风机能在低风速阶段快速跟踪最大功率点,提高对风能的捕获效率。首先对直驱式永磁风力发电机运行特性与风机最大功率跟踪原理进行分析,然后分别就不考虑输入饱和与考虑输入饱和2种情况设计基于Lyapunov稳定性理论的自适应转速控制器,并对控制器性能进行分析,并通过仿真验证控制器的有效性。

1 风力发电系统模型

1.1 风力机模型

直驱式永磁同步风力发电机的电路拓扑结构如图1所示。风力机将风能转化为机械能,通过传动轴将能量传递到采用多级永磁结构的同步发电机, 发电机将能量转化为电能,通过背靠背全功率变流器与电网相连接。

图1所示为将风力机与发电机等效为一质量块 (如图中虚线框所示)的刚性轴模型。根据风机叶片的空气动力学理论可知,风力机捕获转化的机械功率Pm为[22]:

其中, ρ 为空气密度;R为风轮叶片半径;v为风速; CP(λ, β)为风能利用系数 ,表征风力机运行功效 ,是桨距角 β 与叶尖速比 λ 的非线性函数。

根据贝兹理论可知,风能利用系数的最大值为0.593[22], 其值越大 , 表明风力机捕获转化风能的能力越强,风力机的效率越高。通常情况下,难以获取CP(λ, β)的准确值,可用下式表述:

其中,β 为桨距角;λ 为叶尖速比,即为桨叶尖部速度与风速之比。

其中,ω 为风力机的转速。

变桨距风力机的特性曲线如图2(a)所示,当桨距角固定后,存在一个最大的风能利用系数CPmax以及相对应的最佳叶尖速比 λopt。随着桨距角的增大 , 对应的风能利用系数逐渐减小。当风机运行在最佳叶尖速比状态时,风力机转速和风速构成线性关系:

此时,风力机输出的机械功率可表示为:

图2(b)表示在不同风速下风力机输出的机械功率与转速的关系,将不同风速下最大功率点相连接, 即获得风机的最大功率输出曲线(如虚线所示)。当风速变化时,通过调整转速使风机能稳定地运行在最佳叶尖速比下,可获得最大的输出功率,此过程即为风力发电系统的最大功率跟踪过程。

由式(6)可得风力机轴上的机械转矩Tm:

机械功率通过传动轴传递给发电机。由于在功率传递的过程中,传动轴上势必会产生扭转损耗,发电机内部也会产生铁耗、铜耗以及杂散损耗。损耗Tloss随着风速的变化而变化,不可被忽略[10],但又难以获得其准确值,可用下式表示:

风力机刚性传动链特性数学模型为:

其中,J为等效转动惯量;Te为发电机电磁转矩。

1.2 永磁同步电机模型

最大功率跟踪运行的实质是风电机组的转速控制过程,通过控制发电机的电磁转矩来实现。对于直驱式永磁同步风力发电机,基于转子磁场定向矢量控制技术,在dq坐标系下,根据电动机惯例,可得电机的定子电压方程[23]:

其中,uds、uqs分别为定子电压d、q轴分量;ids、iqs分别为定子电流d、q轴分量;Ld、Lq分别为d、q轴电感;Rs为定子电阻;ωe为发电机转子转速;ψf为永磁体磁链。

电磁转矩如下:

其中,pn为发电机转子的极对数。

对于隐极式发电机,或者当控制定子电流的d轴分量始终为0时,电磁转矩可简化为:

2 最大功率跟踪自适应控制器设计

2.1 考虑参数不确定性的转速控制器

由1.1节知,最大功率跟踪的实质是对转速的控制,考虑风机模型参数不确定性,设计如下自适应转速控制器,提高在低风速阶段风机最大功率跟踪能力。

由式(8)和式(9)可得:

其中,θ 为转子角度。

定义转子角度误差e与转子转速误差觶e如下:

其中,θd和ωd分别为转子角度和转速的最优参考值。

为使风机时刻运行于最佳叶尖速比下,需要保证式中的转速误差项觶e趋向于0。为了使系统响应速度更快,同时引入转速积分项的误差,即角度误差e。定义复合误差q = 觶e + αe,其中 α 为大于0的常数, 表示误差权重,可根据试验获取其值变化对系统响应的影响规律,得到使系统控制性能较优的值。由复合误差q可得:

将式(13)代入式(15)中,可得系统跟踪误差:

当不考虑系统输入饱和,只考虑模型参数不确定性时,可按下式设计控制器:

即变流器最佳控制电流值为:

其中,参数对角阵 Γ1=diag(γ11,γ12,γ13,γ14),γ11、γ12、γ13、 γ14为自适应控制器学习率,值均大于0。自适应律保证了风力发电系统的参数矩阵 φ 可以被在线估计,即使参数具有不确定性,控制器仍可自适应调整控制输入,实现发电机转速的精确跟踪。

利用Lyapunov稳定性理论对控制器的稳定性进行分析。定义系统估计误差 φ軒 = φ - 赞φ ,式(20)所设计的自适应律可以改写为:

构造如下Lyapunov能量函数:

对能量函数求导并将式(21)代入可得:

根据Lyapunov稳定性原理,如果能量函数V满足V>0且觶V< 0,则系统是全局渐近稳定的。

根据上文的分析可知,觶V(t)是半负定且一致连续的,并且V(t)存在且有界。根据巴尔巴拉引理可知:

由式(23)中觶V与复合误差q的关系,可得:

当t∞ 时,q(t)趋向于0,e(t)和觶e (t)均趋向于0,即保证了转子角度误差和转子转速误差均趋向于0。因此 ,针对模型参数不确定的风力发电系统 ,若对变流器q轴电流采用式(19)所示的控制律,对系统待估计参数采用式(20)所示的自适应律,闭环系统是稳定的。并且通过调整控制器参数,可使转子转速的跟踪误差充分小,即风速变化时,可完成对风能的快速追踪,较好地实现最大功率点跟踪运行。

然而,若风速快速变化,最优转速 ωd也将快速变化,导致复合误差q瞬间增大,为了达到快速跟踪的效果,系统将产生较大的控制输入量,导致出现输入饱和的情况。

2.2 考虑输入饱和与参数不确定性的转速控制器

2.2.1转速控制器设计

当出现输入饱和限制时,若继续使用2.1节所设计的控制器,将使跟踪误差不可控制地增大,从而导致系统的稳定性遭到破坏。基于此,借用控制器内补偿思想[24],改进为考虑输入饱和限制的控制器,使系统保持稳定。

考虑电磁转矩Te的限制,则变流器q轴电流的输入限制如下:

其中,iqs M、iqsm为最佳输入量的限值;iqs χ为要设计的输入量。

根据式(27)可得中间输入变量u的限值,即:

按下式设计内补偿辅助函数:

其中,η 为常量参数。重新定义跟踪误差軈q=q- χ,得到系统跟踪误差:

考虑到控制器输入饱和特性,式(18)与式(20) 所示的控制律及自适应律修正为:

其中,参数对角阵 Γ2= diag (γ21,γ22,γ23,γ24),γ21、γ22、 γ23、γ24为控制器参数,值均大于0,具有与对角阵 Γ1相同的作用;控制量 ζ=-k3·sgn(軈q),旨在提高系统的鲁棒性。

最终得到变流器最佳控制电流值为:

2.2.2转速控制器稳定性分析

采取与2.1节相同的方法分析控制器的稳定性。首先构造Lyapunov能量函数:

对式(34)构造的Lyapunov能量函数V求导,并将式(21)与式(30)代入可得:

由于 ε*与u*均有界,若能选择k3≥ε*u*,则可以使得 -軈q(k3·sgn(q軈)-ε*u*)≤0,即保证:

因此,根据Lyapunov稳定性原理,能量函数V满足V>0且觶V< 0,系统是全局渐近稳定的。并且由2.1节的分析可知,在t∞ 时,e(t)和觶e (t)趋向于0。

因此,针对带有模型参数不确定的风力发电系统,当考虑风速的快速变化导致控制输入电流短时达到饱和限制时,通过引入式(29)所定义的内补偿辅助函数,采用式(33)所示的控制律及式(32)所示的自适应律,并使参数k3≥ε*u*,可保证闭环系统稳定。并且通过调整控制器参数,可使转速跟踪误差充分小,克服了饱和受限引起的不稳定现象。

从对内补偿辅助函数的定义中可看出,当控制输入达到饱和值时,虽然转子角度误差和转速误差共同决定的复合误差量q持续增大,但是此时函数 χ 也持续增大,因此可保证新的复合误差q軈不会出现较大冲击。但在2.1节的控制方法中,复合误差突然变化后产生连锁反应,对系统稳定性产生破坏作用。而故障消除后,函数 χ 减小到0,系统恢复正常运行,此时的控制器与2.1节保持一致。

3 仿真分析

为了验证所提控制方法的有效性,在MATLAB / Simulink上仿真分析分别采用传统PID控制、自适应控制以及考虑输入饱和的自适应控制方法时,发电机转子转速跟踪情况。

风机的主要参数如下:额定功率P = 1.5 MW,风机额定转速 ωN= 2 rad / s,额定转矩Te N= 75 000 N·m, 风轮半径R=38.5 m,惯性时间常数Tj=5 s,空气密度 ρ = 1.225 kg / m3,极对数pn= 46,摩擦系数B = 0.01 p.u., 输入饱和限制为1.1 p.u.。控制器参数如下:参数k1= 10,k2= 10,k3= 5;自适应学习率 γ11= γ21= 0.01,γ12= γ22= 0.1,γ13= γ23= 0.1,γ14= γ24= 1;补偿系数 η = 800; 参数初始值为0。控制器参数是在仿真中经过反复试验和比较后得到的。对风机采用标幺值系统建模,选取额定功率、额定转矩为基值。在标幺制下,最佳控制电流与最佳控制转矩相等,考虑转矩的限制为1.1 p.u.,因此输入饱和限制为1.1 p.u.。

图3所示为风速曲线。在60 ~ 65 s时间段内, 出现阵风扰动。系统损耗参数的扰动(标幺值)如图4所示。图5所示为只考虑参数不确定性时,在自适应控制与传统PID控制方法下的转速跟踪误差(标幺值)。图6给出了分别在2种控制方法下的控制输入(标幺值)。从图中可以看出,在前60 s内,模型参数具有不确定性,在PID控制方法下,系统的控制输入连续振荡,转速跟踪误差较大;而自适应转速控制方法可以克服参数不确定性带来的影响,保证发电机转速较好地跟踪最佳转速,达到最大功率跟踪的目的。

再考虑变流器电流达到饱和限制时对发电机转速的影响。阵风扰动导致控制输入受到饱和限制。图7所示为最佳转速与在考虑饱和自适应控制、自适应控制、PID控制3种方法下的实际转速(标幺值) 曲线;图8所示为在3种控制方法下的转速跟踪误差(标幺值)。从图7、图8中可看出,在恢复阶段,在PID控制方法下转速出现剧烈振荡现象且持续较长时间;在自适应控制方法下,转速跟踪误差出现较大的超调量,需要较长时间的调整过程;而在考虑饱和自适应控制方法下,经过短暂的调整可以迅速恢复对最佳转速的跟踪。

图9给出了在3种控制方法下的控制输入量(标幺值),即变流器电流的大小。在恢复阶段,在PID控制方法下,控制输入经过较长时间的振荡后恢复稳定,振荡幅值在上下限值间不断切换。在自适应控制方法下,控制输入在受限后需要经过一段时间的调整过程才恢复稳定;而考虑饱和自适应控制器使控制输入不会出现长时间振荡过程,在受限后能迅速恢复稳定。

在实际运行中,风速变化具有多种可能,在连续出现大阵风扰动的情况下,如果控制方法不考虑输入饱和限制,将导致闭环系统失稳,从而降低对最大风能的捕获效率。而通过上述分析可以看出,考虑饱和的自适应控制方法,即使面对恶劣的风速变化,仍能较好地实现最大功率跟踪。

4 结论

永磁同步风力发电篇7

本文根据直驱式风电系统的特性,在Matlab中建立了风速、风轮机、永磁同步发电机的数学模型,研究了采用双脉宽调制全容量变流器控制策略及桨距角控制系统等,对并网型直驱式风力发电系统进行了暂态仿真研究。

1 直驱式风力发电系统结构

直驱式风力发电系统包括以下几个模块:风轮机、永磁同步发电机、变流器、变流器控制系统、桨距角控制系统。其结构示意图如图1所示。

2 数学模型

2.1 风速模型

风能具有随机性和间歇性的特点,为了描述风能,本文采用国内外使用较多的风速四分量模型[8]:基本风vwa(t)、渐变风vwr(t)、阵风vwg(t)和随机风vwt(t)。模拟实际作用在风轮机上的风速vw(t)为

其中,t1r、t2r、tr分别是渐变风的起始时间、终止时间和持续时间;t1g、tg分别是阵风的起始时间和持续时间;fi、φi分别是第i次频率分量的频率与初相角;h指风轮机轮毂高度;z0描述风场粗糙长度;l为影响范围。

2.2 风轮机模型

风轮机从风能中获得的机械功率:

其中,Pw为机械功率;ρ为空气密度;cp为风能转换系数;β为桨距角;Ar为风轮扫掠面积;λ为叶尖速比,即风轮叶尖线速度与风速之比。风能转换系数与叶尖速比λ=ωR/vw(ω为风轮机转速,R为风轮机半径)及桨距角间的关系[9]近似为

2.3 永磁同步发电机数学模型

永磁同步发电机电压方程为

转子运动方程为

电磁转矩计算公式为

矢量控制角为

功率方程为

其中,ωr为同步发电机电角速度。

2.4 保护系统

保护系统包括限流器和2个切换控制部分,切换控制分别用于当机端电压和电网频率偏离正常值且超过允许范围时将风轮机切出;限流器用于限制转换器的电流以保护电力电子转换器[10]。

3 控制策略

并网型风力发电系统的出力与风速有关,风力发电系统的运行有2种状态:一是最大功率追踪状态,在切入风速与额定风速之间,风力发电系统运行在最大功率追踪的状态,捕获最大风能;二是恒功率运行状态,在额定风速与切出风速之间,在桨距角控制系统的作用下,改变桨距角,减小风能捕获,使风力发电系统出力保持在额定功率附近。

3.1 最大风能追踪控制策略

3.1.1 转速控制

当桨距角一定时,风轮机运行于最佳叶尖速比λopt就可以获得最大风能利用系数cpmax,此时风轮机的转换效率最高。因此,对于某一特定风速vw,风轮机应在一个特定的转速下运行才能实现对风能的最大捕获,由此风轮机的最佳功率Popt只与风轮机转速ω有关[11]:

当切入风速为4 m/s,额定风速为12 m/s,桨距角为0°时,风轮机最佳功率跟踪特性曲线如图2所示(图中ω、Pw取标幺值),横坐标是风轮机转速。在低风速时,通过调节发电机转矩使风轮机转速保持在最小值附近;在中风速段,风轮机转速随风速变化而改变,按式(12)实时计算风轮机输出的最佳功率值;当风轮机转速达最大值时,发电机转矩保持在最大值[12]。

3.1.2 机侧变流器控制

电机侧变流器采用转子磁链定向控制技术,转子磁链定向在d轴上,usd=0,式(11)功率方程可写为Pe=usqisq,Qe=usqisd,可实现有功和无功解耦控制,由isq控制有功P,由isd控制无功Q。

要实现最大风能追踪,应在风速变化时及时调整风轮机转速,使其始终保持最佳叶尖速比运行,从而可保证系统运行于最佳功率曲线上。对风轮机转速的控制可通过风轮机变桨调节,也可通过控制发电机输出功率进行调节[11]。发电机的转速是由风轮机的机械转矩和发电机的电磁转矩控制的,改变发电机的电流即可改变电磁转矩,从而控制发电机输出的功率。通过控制发电机输出有功功率来调节发电机的电磁转矩,进而控制发电机转速。永磁同步发电机的功率关系:

其中,Pe、Pw、P0分别为发电机电磁功率、风轮机输出机械功率、机械损耗;Ps、Pcu、Pfe分别为发电机定子输出有功功率、铜耗、铁耗。为实现最大风能跟踪控制,应根据风轮机转速实时计算风轮机输出的最佳功率值Popt,从而实现永磁同步发电机发出的有功功率跟踪最大风能。

采用直接转子磁场定向控制。假设d q坐标系以同步速度旋转,且q轴超前于d轴,将d轴定位于转子永磁体的磁链方向上,永磁同步发电机的定子电压方程式(7)。

对检测得到的发电机定子电流进行三相静止坐标系到两相同步旋转坐标系的变换,得到q轴电流分量isq和d轴电流分量isd。

检测得到的转子速度按式(12)进行最佳功率Popt计算,减去各损耗后,与网侧有功功率进行比较,然后经过PI调节器得到转矩电流给定isqref。当风速大于额定风速时,由风轮机的额定功率与网侧输出有功功率进行比较,然后经过PI调节器得到q轴电流给定isqref(见图3,图中的选择开关功能框,上、下两端为数据输入端,中间为控制端。当开关打在上方第1输入端,输入功率按风速变化而改变;当风速超过额定风速时,开关打在下方的第3输入端,输入功率为额定功率);q轴电流给定isqref与定子电流q轴分量比较,经PI调节器,加上电压补偿分量后得到Usq;电网电压的给定值与定子电流d轴分量与电网电流的d轴分量产生的电压及电网的实际电压比较,经PI调节器得到d轴电流给定(见图4),再与定子电流d轴分量比较,经PI调节器,加上电压补偿分量后,得到Usd;再根据转子磁场位置角θr,对Usq、Usd进行两相同步旋转坐标系到三相静止坐标系的变换,得到发电机机端三相电压控制指令,将它们作为调制波与三角载波比较以产生SPWM脉冲去控制主电路IGBT的通断,以实现有功、无功控制。构造的电机侧变流器的控制器如图5所示。

3.1.3 网侧控制

网侧变流器的主要作用包括:提供稳定的直流电容电压;实现网侧功率因数调整及并网无功功率控制。目前对网侧变流器采用电网电压定向的矢量控制技术[13]。假设d q坐标系以同步速度旋转且q轴超前于d轴,将电网电压综合矢量定向在d轴上,电网电压在q轴上投影为0,即ug q=0,网侧变流器在dq坐标系下的电压、功率方程为

其中,Rg和Lg分别为网侧变流器进线电抗器的电阻和电感;ud和uq分别为网侧变流器控制电压的d、q轴分量;ugd、ugq、igd、igq分别为电网电压和电流的d、q轴分量;ωg为电网同步角速度。

有功、无功解耦控制,igd控制有功,igq控制无功。调节电流矢量在d、q轴的分量就可以独立控制变流器的有功和无功功率,实现单位功率因数运行。对网侧变流器可采用双闭环控制,外环为直流电压控制环,通过直流侧电压控制器确定d轴参考电流idref,控制变流器输出的有功功率,无功设定通常为0,可使系统运行在单位功率因数状态;内环为电流环,主要作用是跟踪电压外环输出的有功电流id以及设定的无功电流iqref,以实现快速的电流控制。对d、q轴电流可分别进行闭环PI调节控制,可得到最终的d、q轴控制电压分量ud和uq,结合电网电压综合矢量位置角θg和直流电容电压udc2,经空间矢量调制后可得到电网侧变流器所需的PWM驱动信号。这样既可保证发电机输出的有功功率能及时经网侧变流器馈入电网,又可实现发电系统的无功控制。

3.2 桨距角控制

桨距角的大小对cp的影响较大,其作用类似于发电系统的调速器[14]。本文设计的以风速和有功功率作为输入信号的桨距角控制器如图6所示。vw为实际风速;Peref为有功功率参考值;Pe为实际有功功率;τ=5 s;β为桨距角。

4 仿真

本文针对图7所示系统进行仿真,分析了其稳态特性及暂态特性。

风电场(含6台1.5 MW直驱式永磁风电系统)出口电压690 V经变压器升至10 k V,经30 km的10 k V输电线送入110 k V电网。在输电线10 km处有一负荷(2 MW),主要是电动机。风速变化时分析风电场特性;电网电压降落时分析风电场的特性;在母线B10发生单相接地短路、三相短路故障时,分析风电场的特性。

4.1 电网电压波动

110 k V电网的电压发生波动,在5 s时电网电压降为0.8 p.u.,持续0.5 s后电压恢复。仿真波形如图8所示。风电场出口母线电压U1_B690降到0.87 p.u.,电流I1_B690(标幺值)增加,风电场输出的无功功率增大,维持风电场出口电压,单台风力发电系统发出的有功功率P、无功功率Q及变流器的直流电压Udc有微小波动。

4.2 电网单相接地短路

风速保持8 m/s,在5 s时母线B10处发生单相接地短路,5.2 s故障消除,单台风力发电机机端电压、电流、有功功率、无功功率及直流电压的变化波形如图9所示。单相接地短路故障期间,发电机端电压降到0.8 p.u.,发电机的电流增大,输出的无功功率增大,输出的有功功率减小,风力发电机的保护装置不动作。变流器的直流电压在单相短路接地故障时波动较小,实现了不间断运行。

4.3 电网三相接地短路

风速保持8 m/s,在5 s时母线B10处发生三相短路接地,风力发电机电机侧整流器采用以变流器直流电压恒定为目的的电压调制时,风力发电机的机端电压、电流、有功功率、无功功率及直流电压的变化波形如图10所示(ωr取标幺值)。风力发电机的保护装置在5.01 s时动作,将风力发电系统从电网中切除,从图中可见,故障期间机端电压降为0,风电系统输出的电流、有功及无功功率为0,电网发生三相短路故障时,直驱式风力发电机不向短路点提供短路电流。此时发电机转速增大,直流母线电压Udc升高,在40 s时风轮机的桨距角开始调节,以减小风能利用率,限制风轮机转速增大。

5 结论

由以上仿真结果可知:

a.当风速小于额定风速变化时,直驱式永磁风力发电系统输出的有功功率跟踪风速的变化趋势,当风速大于额定风速时,风电系统输出额定有功功率;

b.当电网电压骤降时,直驱式风力发电系统输出无功功率,实现了有功和无功的解耦控制;

c.当输电线发生单相故障时,风力发电系统变流器直流侧电压保持恒定;

d.当发生三相故障时,直驱式风力发电机的转速升高,变流器直流侧电压升高,此时需采取一定的措施防止Udc升高,以免烧坏变流器。

永磁同步风力发电篇8

在同步旋转坐标系[3] ( dq0 坐标系) 下, PMSG风力发电机的定子电压方程与磁链方程为

发电机的电磁转矩Te表达式为:

发电机发出的有功功率为

2 PMSG仿真建模

永磁同步机由永磁体励磁, 其磁场基本恒定, 只需对应的电枢导体内通以电流即可产生转矩, 即转矩只取决于电流大小, 与转速无关。

在风电场系统中, 风电机组一般经过690v到35kv, 再通过变电箱, 与220kv电网并网, 而且实际运行中, 最为严重的故障是三相短路[4,5,6]。因此, 应用PSCAD仿真软件, 构建如图1 所示的D- PMSG仿真系统。通过对三相短路故障下的暂态特性进行分析, 验证所提出的等效模型是否可以合理的描述系统暂态。

风速稳定在某一定值的情况下, 35 k V的B1 母线处, 在3.0- 3.5 s发生三相短路故障, 时间为0.5s, 此时观察连接690v B2节点的直驱永磁风电机组并网点的母线电压、发出的有功功率及无功功率, 分析在暂态过程中D- PMSG的动态特性。

3 等效模型

由于全功率变流器将电网与发电机组分隔开, 电网侧的故障对风电机组影响较小, 且由于存在风机惯性, 直驱永磁风力发电机组可以等效为发出恒定功率的电流源。 (图2)

摘要：直驱永磁同步风力发电机 (directly driven wind turbine with permanent magnet synchronous generator, D-PMSG) 是风电场中的主要发电机型[1], 具有较好的低压穿越能力 (low voltage ride through, LVRT) 、运行可靠而倍受青睐。由于单台风电机组容量通常很小, 因此, 仅一个大规模风电场就可能包含了成百上千台机组[2]。风电场风机数量众多, 在仿真分析风电场并网对电网的影响时, 如果对每台风机都进行详细建模, 那么系统仿真模型将极其复杂, 仿真时间极其长久, 这几乎是不可能完成的。因此, 需要对机组进行等值。

关键词：等值,直驱永磁,低电压穿越

参考文献

[1]严干贵, 魏治成, 穆钢等.直驱永磁同步风电机组的动态建模与运行控制[J].电力系统及其自动化学报, 2009, 21 (6) :34-39.

[2]尹明, 李庚银, 张建成等.直驱式永磁同步风力发电机组建模及其控制策略[J].电网技术, 2007, 31 (15) :61-65.

[3]严干贵, 李鸿博, 等.基于等效风速的风电场等值建模[J].东北电力大学学报, 2011.

[4]马伟娜, 姚万业等.电网电压故障下直驱型风力发电机组运行特性仿真分析[J].华北电力技术, 2014.

[5]徐壮, 李广军, 徐殿国等.永磁直驱风电系统发电机侧变流器的并联控制[J].高电压技术, 2010.

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