功率控制策略（共10篇）
功率控制策略 篇1
0 引言
在“建设大基地、融入大电网”的风电发展战略指导下, “规模化开发、远距离集中送出”成为中国风能开发利用的主要模式之一。在国内大型风电基地建设成果显著的“三北”地区, 风电场大多集中在电网末端, 同时存在分散式接入的风电机组, 共同集中接入汇集变电站, 形成风电集群 (wind farm cluster, WFC) 。地理位置相同或者接近, 处于同一风资源带, 具有相同风力特性且集中接入同一并网点的风电场集合称为风电集群[1], 集群内风电场出力变化相关性强、同时率高, 具有独特的时空互补性[2,3]。对这种地理上毗邻、特性上相关并且拥有一个共同接入点的风电集群进行统一调度和协调控制, 可有效平抑单一风电场出力的随机性、波动性和间歇性, 形成在装机规模和外部调控特性上都与常规电厂相近的电源, 并使其具备快速响应电网调度与控制的能力。2012年吉林省风电利用小时数仅1 420h, 1月至3月期间平均弃风率高达36%, 弃风限电现象严重。在大规模风电并网难、消纳难, 以及“弃风”问题短期内无法得到有效解决的背景下, 建立风电集中预测、控制与调度中心, 提高大型风电基地的可观测性与可控性, 优化利用风能资源, 对电网的安全经济运行具有重大意义。
目前, 国内外学者对风电电源控制的研究较多地集中在单场站层次, 其中有功功率控制研究大都聚焦于风电机组频率响应以及单风电场的自动发电控制 (AGC) 子站设计, 将风电集群作为整体纳入到现有调度分级控制系统的研究报道较少。文献[4]指出“类似常规电源控制”是风电集群控制的最终愿景。作为风电集中控制的一种过渡, 文献[5]提出了含风电场的区域电网集中有功调度框架和分级协调控制模式, 以期在更大范围消纳风电。西班牙于2010年成立可再生能源控制中心 (CECRS) 对大规模可再生能源发电实施集中控制, 实现可再生能源发电最大化[6]。吉林省调度中心风电调度自动化系统将风电纳入到了电网统一调度, 通过主站—子站架构实现从省调直接到风电场的系统级控制[7];在此基础上, 文献[8]提出一种风电优化调度方法, 实现了日前发电计划的协调优化和风电场有功出力安全区域的实时计算, 然而该系统尚未涉及风电集群的协调控制。文献[9]提出了计及间歇式电源集群的分层分区控制体系, 文献[10]提出在甘肃酒泉建设4层体系架构的大型集群风电有功控制系统, 在省调与风电场控制终端之间设中心站、控制主站、控制子站和控制执行站, 改善了酒泉地区电网对风电接入的适应性和控制性。总的来说, 如何从系统层面对风电集群实行分层分区控制, 如何对风电集群进行协调优化控制, 风电集群的接入如何影响系统原有的控制系统, 实施集群协调控制的支撑技术等方面的问题亟须进一步研究。
本文根据吉林电网某风电集群功率集中控制的需要, 针对将风电集群作为整体纳入到现有调度控制系统的主动式有功功率控制展开研究。结合集群固有的地理分布特性, 提出3层体系架构的风电集群有功功率控制系统和数据通信接口设计方案。并给出了动态优先排序法与多目标多约束优化算法相结合的风电集群有功功率实时控制策略, 在保证系统安全的前提下增加风电出力、减小集群网损、提高运行经济性。基于Cybercontrol工业组态平台完成对系统的初期调试, 并对集群有功控制策略的有效性和可行性进行了仿真验证。
1 风电集群有功功率分层控制在吉林电网的应用
现阶段, 国内风电调度的控制主体一般为各省级调度中心, 直接面向控制区内单个风电场 (如吉林省调风电调度自动化系统[7]) 。但随着新增风电场的并网、现有风电场的扩建, 直接控制风电场的问题逐渐显现:单个风电场出力波动性强、功率预测误差较大, 难以进行功率的优化控制;集群风电场数目较多且将持续增加, 加大了调度中心直接调控的复杂度, 同时增大了调度人员的工作强度;由于缺乏必要的集中调控手段, 同一区域的风电场之间缺乏配合, 难以发挥集群的协调控制能力, 控制过程中容易引发功率的过调或欠调。
相较于单个风电场, 风电集群出力具有独特的时空特性:集群出力在小时级以上的长时间尺度下具有相关性, 整体的预测精度较高 (利于实施预测) ;在小时级以下的短时间尺度具有互补性 (利于实施控制) , 集群整体作为一个可调度电源的可行性更高。将风电集群及其汇集站作为整体进行有功功率协调控制, 能够更有效地兼顾集群中各风电场的出力相关互补特性, 使其成为在规模和外部调控特性上都与常规电厂相近的电源[11]。
吉林电网风电资源主要分布在松原、白城和四平地区, 大多以集中方式通过升压变压器接入500kV电网, 初步形成了一定规模的风电集群。图1为一个典型的风电集群的接线示意图, 风电场1, 2, 3集中接入同一220kV风电汇集变电站, 再通过220kV线路与500kV枢纽变电站相连, 图中风电机组a至e以分散方式多点接入风电场3的升压变压器。分散接入的风电机组不受风电场3的AGC控制而由调度直接控制。
本文针对实际风电集群集中控制需要, 设置以风电汇集变电站为控制节点的风电集群有功功率控制主站 (简称集群主站) , 以集群关口有功功率为控制目标, 实现所辖区域内的有功平衡。以图1所示风电集群为例, 由集群主站代替调度中心统一对风电场1至3以及分散接入的风电机组a至e实施调控, 再由各风电场AGC将集群主站制定的风电场发电计划分解至风电机组, 形成风电调度中心站 (省调) —风电集群控制主站—风电场控制执行站3层的风电集群有功功率控制架构, 如图2所示。
1) 风电调度中心站
风电调度中心站设于省调度中心, 风电调度自动化系统[7,8]根据集群风电功率预测数据、负荷预测数据和电网运行情况等, 协调优化安排常规机组和风电集群出力, 计算并网风电集群有功出力的安全区域, 安排风电集群的发电计划, 尽可能多地接纳风电。
2) 风电集群控制主站
风电集群控制主站一方面对所辖区域内的风电场进行实时监控, 对运行数据、调节能力进行整合, 实现风电集群运行信息的实时统计、风电调度中心站与风电场控制执行站之间的信息汇总和交换;另一方面响应调度中心的有功控制指令, 面向风电场控制执行站, 完成风电集群有功功率控制目标的二次分配, 即确定参与控制的风电场及其控制目标。对于中大型装设AGC子站的风电场, 集群主站将调节命令下发到子站;对于分散接入的风电机组, 由集群主站直接对风电单机进行调控。
3) 风电场控制执行站
风电场控制执行站设于各个风电场及分散式风电机组, 一方面完成风电集群控制主站分配的控制目标的三次分配, 即确定参与控制的风电机组及其控制量[12]。另一方面是将风电场运行信息、预测数据等实时上传至风电集群控制主站。
2 风电集群有功功率控制系统
2.1 系统总体结构
类似于常规电源的能量管理系统 (EMS) , 风电集群有功功率控制需依托相应的控制平台实现。吉林省原有风电调度自动化系统的电网侧风电调度包括节能调度计划子系统 (负责下发风电日前/滚动计划出力曲线) 和运行控制子系统 (负责下发风电实时控制指令) 两个部分;风电场侧控制则包括风电场有功控制和无功控制两个部分[7]。这里根据上文所述风电集群有功功率分层控制思想, 给出一套风电集群有功功率控制系统和信息集成设计方案, 系统整体架构如图3所示, 由于风电场的低电压穿越能力、动态无功补偿能力、运行中的电压等信息影响着集群的有功控制, 故在系统架构和通信接口设计中计及了必要的自动电压控制 (AVC) 模块和无功功率/电压信息。
风电集群控制主站是实现集群分级协调控制承上启下的关键环节, 其有功控制功能由风电集群有功调度和风电场信息采集构成。
1) 风电信息采集
风电信息采集模块实现集群所辖区域内风电场和分散风电机组运行数据的收集与上传, 综合指令的下发与文件的传输, 将风电集群作为一个整体呈现给集群主站, 为智能调度提供基础信息。
2) 风电集群有功调度
风电集群有功调度模块包括集群计划调度模块与集群实时调度模块, 分别从多个时间尺度上, 实现风电有功大颗粒度调度转换为小颗粒度调度。
调度主站指令获取方式:①调度计划曲线模式, 集群计划调度模块根据调度中心下发的日前/滚动计划曲线, 按照对应时间点获取控制指令, 对控制指令进行跟踪;②实时控制模式, 集群实时调度模块实时接收调度中心下发的控制指令, 按照设定的实时控制周期对控制指令进行跟踪;③手动控制模式, 由运行人员手动输入控制值, 对控制指令进行跟踪。
调度主站指令响应:对于获取的调度指令进行内部优化分配, 即确定各风电场有功控制模式继而将集群有功控制目标分解为各风电场的有功控制目标, 且控制集群内部风电场跟踪指令, 并根据各个风电场的实时响应情况动态进行调整。
2.2 控制接口设计
图3中标出了风电集群有功功率控制系统的网络通信架构, 风电集群功率控制系统纵向与风电调度中心站、所辖区域内的风电场、分散接入的风电机组进行数据交互, 横向与地调EMS进行数据交互。为方便后续的大面积推广实施, 总结集群有功控制中所必需的因素, 形成了标准化的规约点表。风电集群控制主站与调度中心风电调度系统、地调SCADA系统、风电场控制执行站之间的数据交互点表分别见附录A表A1、表A2和表A3。当分散接入的风电机组配备远程监控系统、故障记录装置、风电运行信息传送系统时, 可与风电集群控制主站进行数据交互, 参见附录A表A4。实际运行中由于分散接入的风电机组调节能力有限, 集群主站对其下发的有功指令为“启停”状态量指令。
3 风电集群有功功率实时控制策略
3.1 风电场分类及优先控制序列的确定
随着风电控制技术的进步, 风电场对有功调节指令的响应精度提高、响应时间缩短, 可参与以5~15min为周期的实时调度[13]。根据风电场建设规模、是否配备子站、运行特性等情况的不同, 一般存在多种类型或运行状态的风电场, 集群主站需要“因地制宜”, 确定受控的风电场或分散接入风电机组并且合理分配有功出力。这里根据集群是否能实时采集到风电场的预测、运行数据, 对各风电场状态进行分类, 如表1所示。
进一步按照下列原则形成不同的优先控制序列。
1) 状态为“0”的风电场/机组, 由于集群降功率需要, 已经切除或停机, 按照切除时间先后顺序排列, 先切除的风电场在前, 并设置为“不可启动”;直至切除时间超过风电场最小切机时间阈值Tstop_min, 方可设置为“可启动”。可启动风电场/风电机组按原顺序形成“待启动序列”。
2) 状态为“1”的风电场 (下文简称Ⅰ类风电场) 不参与实时调控, 按照日前/滚动计划运行。对Ⅰ类风电场的低电压穿越能力、动态无功补偿能力、风电反措能力、运行中的电压/潮流/过载情况、运行经济性、硬切除对机组的累计损伤等进行评估, 计算各风电场的权值并由小到大进行排序, 形成“优先切除序列L0”。特别地, 对于分散接入的风电机组, 因其装机容量小、实时调节能力有限, 一般不要求建立风电功率预测系统和远程监控系统, 归于Ⅰ类风电场。
3) 状态为“2”至“5”的风电场 (下文简称Ⅱ类风电场) 具备实时受控能力。根据风电受限情况, Ⅱ类风电场又可分为自由发电模式、出力跟踪模式2种具体的有功实时控制模式:①自由发电模式即风电场在爬坡速率满足要求的前提下, 不对其出力大小进行限制;②出力跟踪模式即风电场根据集群主站下达的有功功率指令值, 通过改变桨距角限制功率输出、启停风电机组等手段实现功率跟踪控制。当Ⅱ类风电场W2_j年利用小时数TW2_j小于设定的最小年利用小时数Tmin时, 该风电场为自由发电模式;否则为出力跟踪模式。出力跟踪模式风电场与自由发电模式风电场分别按照权值由小到大形成“优先降出力序列L1”和“优先降出力序列L2”。
根据上述规则, 集群主站在每个控制周期开始前对所辖风电场/风电机组进行分类及排序, 各个风电场出力值为:
式中:i=0, 1, 2, 分别表示0类、Ⅰ类、Ⅱ类风电场群;Wi_j表示i类场群中的j号风电场, j=1, 2, …, 分别按照不同场群的相应序列顺序为风电场编号;PWi_j (·) 为风电场Wi_j的实时有功出力;时段t表示即将开始的下一周期, 时段t-1表示将要结束的当前周期;PWi_jplan (t) 为风电场Wi_j对应时间节点的有功日前/滚动计划值;PWi_jreal (t-1) 为风电场Wi_j在t-1时段的实际出力。
特别地, 对于Ⅱ类自由发电模式风电场, 有
式中:PFORWi_j (t) 为风电场Wi_j在t时段的最大可发有功功率预测值。
3.2 实时控制策略
设PWFC (t) 为调度中心下达的控制周期t内风电集群有功功率指令值, PWFC (t-1) 为上一控制周期内集群有功出力实际值, 减去M个Ⅰ类风电场出力, 就得到参与实时控制的Ⅱ类风电场整体出力, 即
风电集群有功功率实时控制流程如图4所示。图中, 实时控制周期t内需要完成的有功功率调节目标为:
3.2.1 ΔP (t) >0增出力过程
1) 调节步长|ΔP (t) |大于集群最大上调容量 (“待启动序列”所有风电场最大上调容量之和PW0up_max (t) 加上Ⅱ类实时控制风电场最大上调容量之和PWFCⅡup_max (t) ) , 即|ΔP (t) |>PW0up_max (t) +PWFCⅡup_max (t) , 则“待启动序列”风电场全部启动且所有Ⅱ类风电场均以最大功率运行, 并输出告警信号。
2) |ΔP (t) |小于集群最大上调容量且大于“待启动序列”中第一个风电场额定容量的10%, 即0.1PNW0_1<|ΔP (t) |≤PW0up_max (t) +PWFCⅡup_max (t) 则启动W0_1, 且PW0_1 (t) =PW0_1up_max (t) , 重新计算调节目标ΔP (t) =ΔP (t) -PW0_1 (t) 。
3) |ΔP (t) |小于“待启动序列”中第一个风电场额定容量的10%, 即0<|ΔP (t) |<0.1PNW0_1, 则将ΔP (t) 按照集群有功功率实时优化分配算法分解为各个Ⅱ类实时控制风电场的控制目标PW2_j (t) 。
3.2.2 ΔP (t) <0降出力过程
1) |ΔP (t) |小于Ⅱ类风电场最大下调容量 (不切除风电场) 之和, 即0<|ΔP (t) |≤PWFCⅡdown_max (t) , 则将ΔP (t) 按照集群有功功率实时优化分配算法分解为各个Ⅱ类实时控制风电场的控制目标PW2_j (t) 。
2) |ΔP (t) |大于Ⅱ类风电场最大下调容量之和, 但小于Ⅰ类+Ⅱ类最大下调容量之和 (Ⅰ类风电场出力下调方式只有切除) , 即PWFCⅡdown_max (t) <|ΔP (t) |
3) |ΔP (t) |大于Ⅰ类+Ⅱ类最大下调容量之和, 即|ΔP (t) |≥PWFCⅠdown_max (t) +PWFCⅡdown_max (t) , 调节步长较大, 需要通过大量切除风电场达到快速降出力目的。“快速降出力序列”等于“优先切除序列L0”+“优先降出力序列L1”+“优先降出力序列L2”。根据“快速降出力序列”, 存在前K座风电场, 使式 (7) 成立, 则前K-1座风电场切除, 降出力余量由第K座风电场承担。
式中:ΔPk为通过切除第k号风电场所达成的降出力值。
3.3 有功功率实时优化分配模型
现有的风电场有功功率分配算法大致可分为加权算法[14]和数学规划法[15]。加权算法包括平均分配、按风电场容量比例分配、按预测值比例分配等, 其算法本身比较简单、易于实现。但随着实际运行中对集群整体功率响应精确性要求的提高, 需在计及安全稳定、风电场输出能力等约束的基础上考虑降低网损、提高运行经济性等实际需求, 实现各风电场功率限值的最优分配。因此, 本项目建立了以风电集群有功出力最大且联络线损耗最小为目标, 以网络安全、风电场输出功率、最大功率变化率、避免风电机组频繁启停为约束的多目标多约束有功功率经济优化分配模型。该模型的求解属于离散、非凸、非线性的混合整数规划问题, 可调用商业优化软件CPLEX求解。限于篇幅, 将另撰文详述。
4 基于Cybercontrol工业组态平台的测试
目前, 本文研究成果已通过Cybercontrol工业组态平台实现并完成初期调试。由集群主站负责智能决策和指令下发, 主动对风电场出力进行调控, 有效减轻了调度中心运行人员的工作强度。示范风电集群下包含5个风电场, 分别表示为W1至W5;其中, W4的高压母线接入了分散风电机组a和b。风电场基本概况如附录A表A5所示, 其中频繁启停约束限值是指风电场在不切机前提下的最小技术出力, 在控制策略中考虑这一约束可有效避免控制过程中风电机组的反复启停。
以4月份某日的风电集群有功出力为例, 在本文所提出的实时控制策略下的集群有功出力控制目标曲线与未采取集中控制的传统调度方法下集群实际有功出力特性曲线的对比如图5所示。传统调度方法下风电场管理分散、协调困难, 由调度指令不合理造成的弃风限电现象较为严重;而集群实时控制策略根据各个风电场/分散接入风电机组的受控能力区别调控, 进行合理的容量分配和启停控制, 使涉网技术水平高的风电场多发, 在确保安全稳定前提下, 紧跟调度中心制定的集群控制指令。计算表明, 该控制系统及策略的应用将使当日集群整体发电量提高209.67 MW·h, 经济效益显著。
取01:00—03:00时段的详细数据进一步分析, 期间集群有功控制目标为400 MW (时段01:00—02:00) 和390 MW (时段02:00—03:00) 。基于本项目建立的经济优化分配模型, 集群内各个风电场15min的有功出力优化分配结果如表2所示, 分散接入的风电机组a和b自由发电, 出力为其实际运行值。
同时将目前实际应用较多的按预测功率的比例进行加权分配[14]的风电场有功出力分配结果列于表3, 对比分析本文所建模型的应用效果。
两种方法下有功功率分配结果的主要参数对比如表4所示, 其中时段对应表2、表3中的各个时间段。
由以上数据分析可得出如下结论。
1) 加权比例分配法极易引发风电机组的频繁启停, 如风电场W5在时段1, 2, 4, 5的出力目标值均低于其频繁启停约束限值。而经济优化分配法通过引进频繁启停约束有效地避免了这一现象, 不仅有助于降低风电机组磨损及运行成本, 也可减少低风速下降出力过调。
2) 经济优化分配法在充分利用电网风电接纳容量的同时降低了集群网损, 经济性更佳。如时段7, 风电总出力由加权比例分配法的390 MW提升为390.35 MW, 汇集站输送至电网的有功功率由389.24 MW提升为389.95 MW, 同时集群内部有功功率损耗由0.47 MW降低至0.4MW。
风电场有功功率分配方法均以完成调度中心下达的集群整体出力值为首要目的, 经济优化分配法兼顾了降低网损、避免频繁启停等因素, 在增加风电出力的同时有助于提高风电集群运行的经济性。
5 结语
为了更有效地兼顾集群风电有功出力的相关性和互补性, 从而充分利用电网风电接纳空间, 本文针对含有多个风电场及分散接入风电机组的风电集群, 给出了一套风电集群有功功率控制系统和信息集成设计方案, 并研究了相应的集群有功控制策略。
基于有功功率分层控制思想, 本文构建了风电调度中心站—风电集群控制主站—风电场控制执行站3层配置的风电集群有功功率控制系统, 并给出了系统整体架构、控制接口的设计方案, 实现将风电有功功率控制目标逐层分解和实施的设计目标。
进而, 考虑风电场的调节性能差异和电网调度要求, 提出了动态优先排序法与多目标多约束优化算法相结合的风电集群有功功率实时控制策略。通过Cybercontrol工业组态平台, 基于实际风电集群系统进行了调试和测验, 证明了该系统及策略的可行性、有效性以及经济效益。本文提出的风电集群有功功率控制方案同样适用于其他地区的大规模风电集中控制, 为风电集群安全、高效调度提供了一种新的方案和思路。
附录见本刊网络版 (http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx) 。
功率控制策略 篇2
(1.青岛远洋船员职业学院 机电系，山东 青岛 266071； 2.上海海事大学 物流工程学院，上海 201306)
0 引 言
在人类发展过程中，能源一直扮演着重要的角色，尤其是在能源危机和环境污染问题越来越突出的今天.光伏(Photo Voltaic, PV)发电、风力发电和核能发电具有巨大的发展潜力，代表着我国能源发展的战略方向.[1-2]太阳能是一种无污染、清洁、取之不尽、用之不竭的能源，利用其进行大规模光伏发电，不但绿色环保，而且对解决我国能源紧张问题具有重大意义.[3-4]
传统的光伏发电系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)方法有：恒定电压法、扰动观察法和电导增量法.文献[5]提出反复递减步长扰动观察法，即每次扰动方向改变时就减小固定的步长值，该方法的缺点在于初始步长和步长变量的选取影响跟踪的速度和精度.文献[6]提出基于黄金分割法的变步长扰动观察法，即每次扰动后缩小电压区间，逐渐逼近最大功率点，该方法的主要缺点是电压区间的选择需要根据现场情况反复调试.文献[7]提出非线性控制的智能方法——模糊逻辑控制，该方法的局限性在于其有效性在很大程度上取决于使用者的经验或控制工程师能否选择正确的误差计算.
文献[5-7]对加负载的电路进行分析，仅考虑MPPT控制算法的选取，即快速准确地跟踪光伏电池的最大功率点，尽可能减小该点处的震荡损耗，没有考虑并网发电中的直流母线稳压的问题.本文设计两级式单相光伏并网发电系统MPPT控制，考虑MPPT控制算法和系统直流母线稳压设计两个方面.其中，MPPT控制算法选取分级式变步长扰动观察法，直流母线稳压采用电压电流双闭环控制.
1 控制策略的选择
两级式单相并网发电系统主要由前级DC/DC变换器和后级DC/AC逆变器组成.相对于单级式结构而言，两级式结构具有DC/DC变换器环节，可在较大范围内改变逆变器的输入电压.两级式结构控制难度较低，易于实现，因此在目前并网运行的光伏发电系统中得到广泛应用.
两级式单相光伏并网系统具有两个单独的功率变换环节，分别实现MPPT控制和逆变并网功能，因此有两种控制策略，分别为基于后级逆变器的MPPT控制和基于前级变换器的MPPT控制.基于后级逆变器的MPPT控制系统结构见图1.前级通过控制Boost开关管的占空比实现母线电压稳定，后级则实现MPPT控制和并网逆变控制.在整个系统中，前后级的控制响应速度要保持一定的协调，确保能量传输的动态平衡.为此，在设计时，前级变换器的响应速度应快于后级逆变器的响应速度.基于前级变换器的MPPT控制系统结构见图2.前级通过控制开关管的占空比实现MPPT控制，后级则实现直流母线稳压和并网逆变控制.为避免功率堆积在直流母线上，要求该系统电压外环控制响应快于MPPT控制响应.
图1 基于后级逆变器的MPPT控制系统结构
图2 基于前级变换器的MPPT控制系统结构
采用后级逆变器MPPT控制，可以较快地实现母线电压的稳定，但是对最大功率点的跟踪是通过前级的稳压控制间接实现的，因此前后级之间存在较大耦合作用，影响MPPT控制性能.相比较而言，采用前级变换器MPPT控制，对最大功率点的跟踪由Boost变换器直接进行搜索实现，且存在母线电容缓冲，因此前后级之间耦合作用小，可取得较好的MPPT控制性能.但该方案存在直流母线电压的波动问题，可通过增大电容或采用光伏电池电压前馈控制进行抑制.[8]
根据上述对两种方法的比较，本文选取前级变换器MPPT控制方案.该方案前后耦合作用小，控制精度高，两级系统中各级变换器具有相对独立的控制目标和功能，有利于系统的模块化设计与集成.
2 控制方法的选择
2.1 前级DC/DC变换器
前级DC/DC变换器采用Boost升压电路，通过采样得到的光伏电池输出电压UPV和输出电流IPV进行MPPT计算，得到光伏电池的输出电压参考值UPV_ref，其初始值可设定为0或参考光伏电池给定的最大功率电压值Um，运行后的调整变化依据MPPT算法进行.将光伏电池的输出电压UPV与UPV_ref进行比较，经PI调节器后生成脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation, PWM)信号控制开关管，实现MPPT控制；DC/DC变换器采用电压电流双闭环控制[9]，其控制结构见图3.图中:G1(s)为电压环PI调节器；G2(s)为电流环PI调节器；UDC为直流母线电压.
图3 DC/DC变换器控制结构
由光伏电池特性曲线可知，光伏电池的输出功率受光照强度和温度等条件的影响.为确保光伏电池的输出功率最大，提高光伏电池的利用率，必须进行MPPT控制.本文选用分级式变步长扰动观察法[10]，其基本思想是：首先给光伏电池电压一个扰动量，然后观测光伏电池输出功率的变化及其变化斜率k(即k=(P(k)-P(k-1))/(U(k)-U(k-1))，根据k选定扰动步长，要求在接近最大功率点时k越小步长越小，使得跟踪更精准.因此,以k=1为界限，当|k|≥1时，认为功率点仍远离最大功率点，继续采用较大的固定步长，即ΔU=ΔU0;当|k|<1时，认为功率点已经靠近最大功率点，根据此时的功率变化选取新的扰动步长，即ΔU=|k|ΔU0.再根据功率变化的趋势判断下次扰动的方向并不断扰动，直到系统最终工作在最大功率点附近.该方法既可保证跟踪速度，又可提高跟踪精度，其流程见图4.
2.2 后级DC/AC逆变器
后级DC/AC逆变电路要实现电流跟踪和直流母线稳压两个功能，因此采用电压、电流双环控制结构.电流内环控制进网电流，保证进网电流为正弦波并与电网电压同频同相;电压外环控制直流母线电压，通过电压外环得到进网电流基准，实现直流母线电压稳定，从而实现整个光伏发电系统的稳定.
图4 改进扰动观察法流程
双闭环结构可以提高系统的动态性能和稳态性能，其系统控制框图见图5.
图5 后级双闭环控制框图
将直流母线电压UDC与参考电压UDC_ref比较,经电压环PI调节器G1(s)调节后作为电流内环的参考值与入网电流IL比较，再经过电流环PI调节器G2(s)的调节后进行全桥逆变，根据功率守恒原理实现电压外环控制.[11]
在控制器参数设计时需要注意的是，内环调节器的响应速度应大于外环调节器的响应速度.这是由于电压外环和电流内环的主要作用分别为维持系统稳定性和电流跟踪,若电流内环响应过慢，则电流的谐波分量较大，很可能不符合入网电流要求;若电压外环响应过快，则轻微的直流母线波动就会使系统不稳定.[8]电流内环为快回路，当其响应足够快时，可忽略响应较慢的电压外环的影响.其内环控制框图见图6.
图6 忽略电网扰动的电流内环控制框图
根据图6可以得到传统L型输出滤波器并网电流闭环控制系统的闭环传递函数为
式中:Kip和Kii为电流内环PI调节器参数;KPWM为逆变桥等效环节增益.为使系统有理想的动态稳定性及较快的响应，可将系统设计为二阶系统.PI调节器的参数用二阶最佳工程设计法整定.PI调节器参数的计算值是一种理论指导值，在实际调试中需要对PI调节器参数予以适当调整.[12]
取适当的Kip和Kii，通过PI调节器对相位裕度和截止频率进行适度调整，观察加入比例调节器且比例为1时闭环的阶跃响应和加入PI调节器时闭环的阶跃响应，见图7.由图7可以看出，加入PI调节器后响应变快，系统的动态响应得到优化.
图7 电流闭环阶跃响应对比
由于电流内环的动态响应远快于电压外环，为简化系统的控制结构和分析，在设计电压环调节器时可以将电流内环的控制等效为一个二阶系统.[13]假设电网电压幅值为Ug，并网电流有效值为Ig，直流侧母线电压和电流分别为UDC和Iin.根据功率守恒原理，有UDCIin=UgIg/2.令KRMS=Ug/(2UDC)，则Iin=KRMSIg.根据直流侧电压和电流关系，可得
式中:C为直流母线电容值;UC为直流母线电容电压，UC=UDC.由此可得电压外环的控制框图，见图8.
图8 电压外环的控制框图
根据图8可得,增加PI调节器后电压外环的开环传递函数为
Gvo(s)=
为方便控制器的设计，参考电流内环的PI调节器的参数设定思路，当在低频段幅频特性满足一定条件时，可以把电压外环的闭环传递函数进行降阶处理，使得电压外环近似为一个二阶系统，再根据二阶系统的特性选取适当的截止频率和阻尼系数，整定PI调节器参数.
取适当的Kvp和Kvi，可以得出增加PI控制环节后的系统伯德图，见图9.从图中可以看出，截止频率为48.5 Hz，相角裕度为35°.
图9增加电压PI控制时的伯德图
3 建模仿真
表1 光伏电池参数
运用PSIM 9.0对两级式单相光伏并网发电系统进行建模仿真.采用PSIM 9.0自带的光伏电池模块，其各项参数见表1.
仿真中设定:母线电压(400±10)V;开关管频率f=20 kHz;最大功率点跟踪的调节频率100 Hz;工作在标准状况下.当t=0.5 s时，将光照强度由1 000 W/m2变为700 W/m2.仿真结果见图10.图中，Pcell为光伏电池输出功率，Pmax为光伏电池最大功率.由图10可以看出，经过短暂的调节后，系统趋于稳定.由图10(c)可以看出，当t=0.5 s时，Pmax由3.3 kW跃变为2.051 kW，Pcell仅在该时刻出现较大波动，但调整迅速，与Pmax几乎一致.
(a)电感电流
(b)直流母线电压
(c)光伏电池功率
稳定时的仿真波形见图11.由图11(a)可以看出，电感电流(IL1)波形为标准正弦波，且相位与电网电压相位一致.由图11(b)可以看出，系统稳定时，Pcell波动在10 W内，UDC符合(400±10)V的要求，稳压效果良好.
(a)电感电流
(b)直流母线电压
(c)光伏电池功率
4 结 论
设计在两级式单相光伏并网发电系统中的MPPT控制策略，采用基于前级变换器的MPPT控制系统结构，其中MPPT控制算法采用分级式变步长扰动观察法，直流母线电压稳压及入网电流跟踪采用电压外环、电流内环的双闭环控制.3 kW光伏发电系统的仿真验证表明，该控制结构及控制方法可以快速实现MPPT及直流母线稳压，并且入网电流波形可满足并网需求.
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功率控制策略 篇3
FACTS控制器被引入到电力系统中提高了系统的安全性,容量和功率的灵活性。 FACTS装置可以减少无功功率流动,维持总线电压在所需水平,并提高了电力系统的稳定性。因此,它们可以提高电力系统在应急情况下的安全性。统一潮流控制器(UPFC)[1,2]是一种多用途FACTS装置,可单独或同时控制有功功率,无功功率和母线电压,它由Gyugyi在1991年提出并引入电力系统[3,4]。
在背靠背型功率变换器组成的UPFC中,由于直流电容器的存在,增加了UPFC的重量、成本和体积,引起系统额外的功率损失。用三相交流-交流的矩阵变换器(MC)替换背靠背型功率变换器既可以维持相同的功能,同时还由于消除了直流电容器,从而降低了系统的成本、体积,提高了系统的可靠性和使用寿命。MC具有结构简单、结构紧凑、能量可双向流动、可产生正弦输入电流和输出电压、功率因数可调等优点。由于上述优点,MC在UPFC中具有较大的应用价值[5]。
文献[5]中对基于CMC的UPFC展开研究,通过分析其标量模型提出了一种单环解耦控制策略,但精度不够高。文献[6-7]提出的基于CMC的潮流控制策略均基于常规的PI闭环控制,控制效果一般,解耦效果不太好, 响应比较慢。文献[8]对基于CMC的UPFC采用了包含滑模控制的直接功率控制策略,但是控制策略较复杂。 文献[9]构建三环控制系统:功率环、电压环和电流环,令电流跟踪电压的变化,使得系统的动、静态性能和稳定性得到了一定提升,但是由于采用过多环节,控制策略复杂。
预测控制易于数字化实现,建模方便,具有控制精度高、算法简单、对模型要求低等优点,能提高系统的鲁棒性,具有较好的动态控制效果。本文将预测直接功率控制算法引入MC-UPFC控制系统中,首先分析了MC的双空间矢量调制策略,接着建立了MC逆变级的预测直接功率控制模型,然后提出了MC-UPFC串联侧逆变级的功率预测控制策略,最后建立了仿真模型对控制策略进行验证。仿真结果表明:所提控制策略有效地提高了MC-UPFC系统潮流控制的动静态性能,从而验证了所提控制策略的有效性[10]。
1 MC-UPFC电路结构及原理
MC-UPFC基本电路结构如图1所示,MC一端与耦合变压器T2串联接到输电线路2中,另一端与变压器T1并联接到母线上。并联侧为串联侧提供输入电压,提供其所需要的有功功率。串联侧逆通过调节串接在线路上的电压幅值,改变线路的有功功率和无功功率的流动,以达到控制潮流的目的[11]。
2 MC调制策略
根据矩阵转换器的结构,由于输入不能短路和输出不能断路[12,13],统一潮流控制器-MC限制它的开关模式, 只允许有27种模式。众所周知的MC控制方式有两种: 一种是Venturini调制策略;另一种是SVM调制策略。 SVM算法是基于三相输入电流和三相输出电压的,如图2所示。
图2(a)是输入电流矢量图,参考电流的公式为:
式中,
所以占空比和输入电流调制系数分别为:
图2(b)表示输出电压参考矢量可以由相邻两个开关矢量和零矢量合成,其公式如下:
其中:
因此,占空比和输出电压的调制系数为:
3 MC串联侧的预测直接功率控制策略
3.1线路潮流控制原理
在两相静止坐标下,根据瞬时功率[14]理论,主线路上的有功功率和无功功率为:
式中:u2α和u2β是线路母线电压值u2在静止坐标系下的 α和β分量;i2α和i2β是线路电流值i2在静止坐标系下的α 和β分量;p和q分别是线路有功功率和无功功率。
假定三相电网电压平衡[15],输出电流方程为:
经过αβ 静止坐标变换为:
式中:iα和iβ为MC输出电流在 αβ 坐标系中的分量; usα和usβ为MC输出电压在 αβ 坐标系中的分量;eα和eβ为电网电压在 αβ 坐标系中的分量。
假定开关采样周期为Ts,式(15)的离散公式为:
若选定采样周期足够小,可以认为电网电压的值在相邻的两个开关周期内不变[16],即eα(k + 1) = eα(k) , eβ(k + 1) = eβ(k) ,则在连续两个采样周期内有功功率和无功功率的变化 ΔPo和 ΔQo可以表示为:
将式(16)代入式(17),不计电阻压降,写成矩阵形式可得到:
逆变级P-DPC策略的目标是使MC输出的有功功率和无功功率在k+1时刻达到给定值,即:
式中:P*即为式(19)的最佳输出有功功率指令,从而使得输出有功功率跟踪指令;usα(k) ,usβ(k) 为采用空间矢量调制的MC在静止坐标下的输出电压参考信号。
u*sα和u*sβ作为空间矢量脉宽调制算法(SVPWM)的参考给定,由式(20)可得线路潮流给定值p*和q*,控制框图如图3所示。
图3中:P*和Q*分别表示有功功率和无功功率的参考值;us表示MC的输出电压;e表示滤波后输出电压; u1表示主线路的检测电压;i1为主线路电流。通过预测直接功率控制得到线路目标输出功率。
4仿真分析
利用Matlab/Simulink搭建UPFC-MC的系统模型。主要仿真参数如下:线路中等效电阻为0.3 Ω,电感为2 m H;UPFC的串联部分接入电网的串联变压器为Y Δ 接法,原、副边变比为3∶4;输出滤波器的电感为1.5 m H, 系统电网相电压为110 k V,电网角频率为50 Hz;UPFC的并联部分接入电网的并联变压器为Y Δ 接法,原、副边变比为3∶1;电路等效电阻为0.01 Ω。设定功率基准值为100 MW。
0~0.1 s给定值为:Pref=0.1 pu,Qref=0;0.1 s时刻给定值为:Pref=0.2 pu,Qref=0,仿真结果如图4所示。
由图4可以看出,在0.1 s之前,系统实际P和Q值按照给定值准确输出,且波形较好。0.1 s时有功功率参考值突变,无功功率参考值保持为0时,实际检测到的有功功率快速响应,暂态过程中有功超调量较小,且对无功功率影响很小,说明解耦效果较好。0~0.05 s潮流给定值为Pref=0.12 pu,Qref=0.03 pu,0.05 s潮流给定值改为Pref=0.25 pu,Qref=0.05 pu,仿真结果如图5和图6所示。
由图5可以看出,P和Q同时变化时,相互之间干扰很小,解耦性佳。图6为该条件下的线路A相电压电流波形。
设置:0.05 s之前,给定值P为0.1 pu,Q为0 pu。0.05 s开始给定值P为0.2 pu,Q给定值保持为0 pu。在上述给定条件下分别采用PI控制和预测直接功率控制进行仿真实验,得到如图7和图8的波形图。图7为采用PI控制时线路潮流变化图。从图7可以看出,PI控制响应时间慢,有功超调量较大。图8为采用预测直接功率控制系统仿真波形,与PI控制相比,P超调量很小,响应快速,波形平稳,P和Q之间之间干扰非常小,具有更好的动静态性能。
5结论
本文分析了MC空间矢量调制策略,建立了UPFC中MC数学模型,在此基础上提出了UPFC串联侧的MC预测直接功率控制策略。该控制方法使得系统的有功功率和无功功率独立控制,可以大幅提高解耦性能,还使得系统具有较好的动静态性能,且控制简单灵活,便于数字化实现。
摘要：在此以基于矩阵变换器为基础的统一潮流控制器为研究对象,介绍了当前统一潮流控制器的发展状况以及控制策略现状,在此基础上提出预测直接功率控制策略用于该系统,并建立了预测模型,以便有效提高系统的动静态性能。通过Matlab仿真平台搭建了系统模型,通过仿真试验对比了PI控制和预测直接功率控制的波形效果。仿真结果表明了所提控制策略的正确性和有效性,有利于电力系统安全可靠运行和数字化实现。
功率控制策略 篇4
摘要：提出基于功率控制的三相电压型PWM（pulse width modulation）整流器控制器设计方法。根据能量守恒原理建立的VSR（voltage source rectifier）数学模型可通过忽略回路电阻及电感充放电所消耗的能量等效成线性定常系统。系统外环采用电容储能控制，内环采用电流控制，同时引入直流负载功率补偿，实现对电容储能变化率的直接控制。电流内环采用前馈解耦PI（proportionalintegral）控制，将内环等效成一阶惯性环节。电容储能外环采用PI控制，利用代数分析及根轨迹分析，提出外环PI参数的设计方法。VSR系统整体等效为二阶系统。仿真结果表明：本文所提出的控制器设计方法能使得VSR达到优异的性能。
关键词：PWM整流器；功率控制；电容储能；功率补偿；控制器设计
中图分类号：TM461文献标识码：A
Abstract：This paper presented the controller design for threephase voltage source PWM rectifier based on power control. The mathematical model of VSR was established in accordance with principle of conservation of energy， and it can be equivalent to linear time-invariant system by omitting loop resistances energy and the energy consumed by charging and discharging of inductors. Capacitiveenergystorage control was adopted in outer loop of the system， and a current control in the inner loop. Meanwhile， power compensation of DCload was also used to control the change rate of capacitor energy storage directly. In the inner loop， feed forward decoupling control method with PI regulator was used to make the loop equivalent to a firstorder inertial element. PI control was adopted in the outer loop， and algebraic analysis and root locus analysis were used to provide PI parametric design method. The whole VSR system is equivalent to a secondorder system， and the simulation results show that the controller design method proposed can bring VSR an excellent performance.
Key words：PWM rectifier； power control； capacitance energy storage； power compensation； controller design
1引言
整流器是一类重要电力电子变流装置，与传统相控型整流器相比，PWM整流器能提供高质量的直流电源，仅产生易于滤除的高次谐波，并能实现单位功率因数控制。
近年来，国内外同行提出了多种控制方案，主要集中于两类，即直接功率控制[2-4]和基于电流电压双闭环的矢量控制[1]。但直接功率控制和矢量控制的关键区别在于功率控制的实现。矢量控制通过调节电流，进而调节有功和无功。而直接功率控制通过选择整流桥开关函数实现对有功无功的直接控制。这些都是针对内环的控制方案。文献[1]提出了VSR数学模型的改进，即采用电压平方代替原有的电压，但仅用很少量篇幅，也没有指明电压平方的物理意义。文献[4]采用电压平方作为系统外环的控制目标，但是文献[4]的主要研究内容是电流内环。
姜卫东等学者提出了直流负载反馈和负载功率前馈的控制策略[5，6]，本文称之为功率控制。文献[5]主要应用于DC/DC的boost变换器。文献[6]主要应用于AC/DC的boost变换器，即本文所述的PWM整流器。文献[5]、[6]思路一致，仅应用对象不同。文献[5]、[6]并没有详细叙述控制器的设计方法，仅参考文献[2]的方法，将VSR系统设计成Ⅱ型系统，且叙述篇幅少。并且，所提出的通过忽略电阻消耗功率和电感储能吸收功率来简化系统模型，其合理性，并没有验证。
本文将VSR系统设计成二阶系统，因为对二阶系统性能的研究最为简便。
2三相电压型PWM整流器的数学模型
其中ea、eb、ec为互差120deg的三相交流电网电压，ia、ib、ic为三相交流侧电流，va、vb、vc为整流器三相交流侧电压，R为交流等效电阻、L为交流电感、udc为直流侧电压，idc为负载电流，RL为负载电阻，C为直流电容，sa、sb、sc为整流桥开关函数。
5数字仿真
前文讨论了基于功率控制的VSR控制策略及控制器的设计，在控制器设计中简化了VSR数学模型。基于MATLAB平台，数字仿真分为两部分：1. 利用POWER SYSTEM工具箱进行电力电子系统仿真，验证控制策略的有效性；2.对VSR简化数学模型进行基于传递函数的数字仿真，并与电力电子系统仿真结果进行对比，验证模型简化的合理性。
5.1电力电子系统仿真
利用MATLAB平台POWER SYSTEM工具箱进行10kW电力电子系统仿真。系统控制结构如图6所示。主要仿真参数为：
直流电压UDC=700 V；电网电压EN=220 V；
交流电流最大值（峰值）IACmax =idmax =30 A；
交流电感L=4 mH；交流电阻R=0.15 Ω；
直流电容C=2350 uF；负载电阻RL=49 Ω。
传感器采样周期Ts=（1/18000） s；
电容储能外环参数：KQCP=960KQCI=96；
电流内环参数：KiP=24KiI=900；
由上图可知，基于传递函数的数字仿真与电力电子系统仿真波形非常接近，由计算得到，误差小于5%。两次仿真的结果仅在VSR负载突变瞬间有一定的差异。这是因为在电流突变瞬间，电感充放电会吸收（释放）能量，也仅在此刻，前述的模型简化会带来一定误差。但总体而言，模型的简化是合理的。
6结论
本文提出了基于功率控制的三相电压型PWM整流器控制器设计方法，在控制器设计中，通过简化模型，将VSR系统整体等效成二阶系统。仿真结果表明，本文所提出的控制器设计方法能使VSR达到优异的性能，并且，设计过程中的模型简化是合理的。
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核反应堆功率控制协调策略探讨 篇5
关键词：核反应堆,功率,控制协调策略
核电厂的功率控制系统一般包含核反应堆功率控制系统、核反应堆冷却剂温度控制系统及化学与容积控制系统。而核电厂功率控制系统对于改善核反应堆的升降、停堆和启动功率及保持核反应堆运行的稳定性等具有重要影响。尤其是做好功率控制协调, 可确保核反应堆保持经济、安全的运行状态。对功率分布及功率控制协调须实现剩余反应性的消除, 以弥补运行中因中毒、温度变化等造成的反应性变化。因此, 加强有关核反应堆功率控制协调策略的探讨, 对于提高核反应功率控制质量具有重要的现实意义。
1 核反应堆功率控制理论基础
1.1 状态反馈
线性状态反馈控制率的公式为:
u=Lv-Kx
其中:K表示p*n阶状态反馈增益矩阵, 其属于实常数矩阵 ;v表示p维控制输入量;L表示p*p维非奇异常数据阵, 其属于常数变换矩阵。将此公式代入原系统获得的闭环系统状态空间表达式可为:
x= (A-BK) x+BLv
y=Cx
由此分析状态反馈的基本性质为: (1) 输出反馈可作为状态反馈的特例, 如当K与HC相等时, 则Kx也等于Hy, 这时状态反馈与输出反馈相互等价; (2) 若输入变换矩阵的L与I相等时, 也就是未对输入进行变换时, 则可将其称为基本的状态变量反馈; (3) 依据闭环系统的传递函数阵可求解出状态反馈对闭环传递函数阵的作用。[1]
1.2 极点配置
作为控制系统的一类有效指标设计, 线性系统的极点配置主要以某定常系统为目标, 构造某类线性定常控制率, 以促使闭环系统形成期望的一组极点。此种指标的基础通常包含两方面:一是系统的极点控制系统响应速率;二是系统的极点控制系统渐进稳定性。在进行极点配置时若采用状态反馈方式, 应先考虑是否能利用状态反馈开展任意节点配置, 也就是在何种状态下才能利用状态反馈将系统闭环极点设置在各种期望的位点上;然后需要考虑此种状态反馈的实现方式。
一般系统的状态空间表达式为:
采用状态反馈u=-Kx+v将此类系统的闭环极点设置在各种指定位置的基本前提是此类系统具有完全的可控性。
1.3 线性矩阵不等式
在多数系统控制问题中, 问题变量多采用矩阵形式表示。常见的标准线性不等式问题主要有三种。假设F、Ф与P是关于变量x的对称矩阵值放射函数, c表示设定的常数向量。
(1) 特征值问题 :此问题是以线性矩阵不等式为限制条件 , 求矩阵P (x) 的最大特征值的最小化问题或检测问题的限制条件能否可行。其一般形式可表示为:
(2) 广义特征值问题 :此问题是以线性矩阵不等式为限制标间 , 求两个仿射矩阵函数的最大广义特征值的最小化问题。其一般形式可表示为:
(3) 可行性问题 :在设定的线性矩阵不等式F (x) <0的条件下 , 确定是否有x使F (x) <0的限制条件成立, 此种问题便称为线性矩阵不等式的可行性问题。若含有此种x, 那么此矩阵不等式是可行的, 相反则表示此矩阵不等式不可行。[2]
2 核反应堆功率控制协调策略
2.1 反应堆功率控制调节方法
2.1.1 PID 控制器
PID控制是指依照偏差的微分D、积分I和比例P实施控制。此种控制方法具有较高的可靠性和鲁棒性, 且算法简便, 在不同工业领域的生产控制中均获得了较好的控制效果。依据实践结果, 可选用冷却剂平均温度PID控制器和功率PID控制器开展功率调节。PID控制器选用数字PID控制中的增量算式。在降功率与升功率条件下, 选用经验调节方式, 先对比例系数进行调整, 然后依次分别是积分分数和微分分数, 由此获得降功率与升功率两部分PID的参数。因PID控制器并非以系统模型为基础, 所以按照以上参数设置的PID控制器在不同工作条件下都具有较好的控制效果, 而当反应堆工作状况与调节工况偏差过大时, 控制效果便会明显减弱。
依据实际仿真效果数据发现, 升功率时功率在保持稳定后不出现震荡, 冷却剂温度的漂移量一般控制在0.2℃以下, 而降功率的控制效果低于升功率, 降功率时功率在达到设定值后会先产生震荡然后趋于稳定, 冷却剂温度的漂移量则升高至1.1℃。造成此种状况是因为PID控制参数主要是依据升功率工况进行调节, 所以升功率控制效果要好于降功率。
2.1.2 专家 PID 控制器
专拣控制是指模拟人工智能将人为对事件的主观信念纳入到控制系统中, 按照高水平操作员的经验或经验规则完成系统管控。而专家PID控制便是将PID控制与专家控制规则相结合, 其不仅具备传统PID控制的稳定性优势 , 且具备专家控制的智能性。在控制时主要依据专家调整变量的经验或专家知识对PID控制器内的微分、积分和比例实施有效整定, 以大幅度提升PID控制的动态性。而恰当设定和应用此类经验规则是专家PID控制器设计的关键环节, 应用中可依据核反应堆功率系统的实际运行规律按照控制需求对系统变化速率和超调量实施控制, 直至实现反应堆的功率调控。此种方案不但能充分利用PID控制器的稳定、简捷和易于现场操作的特点, 还能将专家控制规则不受被控对象数学模型影响的特点有效集成, 由此可极大提升系统控制质量。
2.2 功率控制与功率分布的协调
2.2.1 设定运行的目标区域
在设定反应堆工作的目标区域时, 可选用常轴向偏移法, 目标值AOref会与堆芯寿命期限协同变化。如在对堆芯寿命周期末进行仿真时, 可选取目标值AOref为5%, 将其纳入到算法中求得工作中轴向功率偏差的目标值ΔIref, 随后画图便能得出实际的功率运行目标区域。
2.2.2 功率分布调节
可使用双堆数学模型对反应堆堆芯活性区进行划分, 得到的上下部分各选用六组缓发中子的点堆子动力学方程控制, 通过功率分布系统便能实时检测上下两个点堆的功率状况, 然后利用算法求得轴向偏移;再与实际功率水平相结合共同代入到运行带中检测能否满足运行标准。若满足则继续开展功率调控, 若不满足, 则先压低功率变化幅度 , 再对功率分布是否符合梯形图要求进行检测, 由此循环监控, 以确保工作过程中功率分布符合安全运行标准。
2.2.3 轴 向偏移控制
选用上述功率分布调节方式, 依据仿真结果发现当功率由20%上升至100%时加入协调控制反应堆的轴向偏差更低, 其运行的稳定性与安全性更有保障。[3]
3 结束语
功率控制协调策略的应用质量将直接关系着核反应堆的整体运行质量和效益, 因此, 相关技术与研究人员应加强有关核反应堆功率控制协调策略的研究, 总结核反应堆功率控制措施及关键技术处理方法, 以逐步提升核反应堆功率运行水平。
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无线体域网功率控制策略综述 篇6
无线体域网通常靠节点中的电池供电, 收集到的可能是生命攸关的生理报警信号, 因此其节点需要有尽可能长的工作周期, 但是电池技术的缓慢进步使得节能成为WBAN网络中一个严峻考验。传感器节点的能量大部分消耗在无线通信模块上, 因此适当的降低节点的发射功率是延长体域网生命周期, 实现对人体健康长期有限的监测的有效路径之一[2]。本文试图重点从单个WBAN内节点传输功率控制这个角度出发, 阐述现有的研究如何实现对节点发射功率的控制, 并对多个体域网间的冲突避免方法进行简要的总结, 阐述, 最后指出体域网功率控制的新的思路。
1 WBAN网络拓扑结构
IEEE802.15.6标准中规定了无线体域网的网络拓扑结构为星型网络并支持两跳的扩展网络, 如图2所示。现有的关于无线体域网内的功率控制研究主要采取星型结构。
2 网内功率控制
2.1 相关研究
无线体域网具有以下几个特点:①资源受限;②链路状态变化迅速;③移动性大;④对安全性的要求高;⑤通信距离短。因此, 体域网内的功率控制要在生理数据可靠传输和能量的高效利用之间权衡, 使发射功率在尽量小的情况下快速的适应不断变化的链路状态。针对IEEE802.11MAC协议, 是通过RTS/CTS机制来实现闭环功率控制, 并且通过分离的信道来传输功率控制信息, 直到达到理想的发射功率。但是对于能量受限的传感器网络 (如体域网) , RTS/CTS是不适用的, 因为这一机制会消耗大量的节点电池能量, 降低网络寿命。所以现在对于体域网功率控制的研究是接收者把测得的接收到的数据包的RSSI (Received Signal Strength Indicator, 接收信号强度指示值) 以ACK (acknowledgement, 确认帧) 的方式直接反馈给发送节点, 以实现后续的功率控制[3]。
目前, 对于无线体域网内功率控制的研究基本都集中在IEEE802.15.4上, 以RSSI为基础进行闭环反馈功率控制。文献[4]提出一种定量反馈理论QFT, 功率控制器运用闭环方式进行功率控制并试图以最小的发射功率达到设定的RSSI值, 但是这一实验是以机器人作为移动载体实现的, 其链路环境与人体差别较大, 所以不太适合无线体域网。S.Lin等人提出自适应的传输功率控制算法 (ATPC) , 发送者运用功率和RSSI值进行曲线拟合然后评估可以达到曲线中接收信号强度 (RSSI) 门限值的最小传输功率[5]。文献[6]运用穿戴式传感器网络证明RSSI值随着人体的移动一直发生变化, 当RSSI处于门限值[-88d Bm, -82d Bm]范围之外时, 认为人体姿势发生了变化。记录此时的发射功率与RSSI值, 然后适当地升高或者降低一部分功率之后, 可以得到一个新的接收信号强度值。根据这两次的记录结果即可得到新的线性对应关系, 并且利用这一关系中-85d Bm (门限中心值) 对应的发射功率进行后续数据的发送, 直到RSSI值再次超出门限值。文献[3]证明了人体链路质量变化的很快, 固定的节点发射功率将造成能量的浪费。它提出一个基于反馈信息的实时功率控制方案, 根据RSSI值和门限值的比较来确定下一步功率的升高或者降低, 这一调整的过程运用功率乘性增加和加性减小的方式。文献[7]证明了RSSI仅能表示链路范围的变化, 而LQI对于外部的干扰具有很强的敏感性因此能够很好的指示链路的质量。所以它利用RSSI和LQI的历史平均值联合进行功率控制, 并且在Tmote Sky平台上实现了对此协议性能的评估。综上可以看出, 目前针对无线体域网内节点的功率控制的研究基本都是基于反馈的闭环功率控制, 根据RSSI动态的调整发送数据包的功率值, 以实现对接收信号质量和能量高效率利用之间的动态平衡。
2.2 存在问题以及未来研究
目前, 对于体域网内节点的功率控制的研究主要基于标准IEEE802.15.4, 而基于2012年新发布的标准IEEE802.15.6的研究较少, 且主要侧重于基于此标准的性能评估。综合上面对网内功率控制方法的总结, 本文对于存在的问题和未来的研究方向提出以下几方面的思路: (1) 对于单个无线体域网而言, 其网络架构可以是单跳的星形拓扑结构, 亦可以是有中继的多跳拓展星形网络。而现有的研究多是基于星型架构, 节点直接与Hub通信, 因此可以考虑把节点的功率控制与中继的选择结合起来。 (2) 与传统的传感器网络相比, WBAN的节点更加具有自己的特点, 比如IEEE802.15.6规定了生理数据的优先级, 优先级越高, 数据越紧急, 因此在进行功率控制时可以根据节点发送数据的紧急程度区别对待。 (3) 无线体域网信道包括无线信道和人体信道。特别是对于植入人体的WBAN, 由于受血液, 肌肉等人体组织的影响, 其信道是复杂多变的。因此, 可以在深入研究WBAN信道特性的基础上, 引入带预测的功率控制机制。 (4) 对于体域网节点的功率控制, 现存研究成果均假设节点可以收到Hub的反馈信息。但是现实中也存在收不到反馈信息的情况, 此时不再是基于闭环的功率控制, 而应该为节点设计其自身决定下一刻发射功率的开环机制。
3 网间功率控制研究
3.1 相关研究
WBAN网内功率控制是以单个的无线体域网为载体来研究的。但是当多个无线体域网在同一个区域内活动时, 相互间的干扰不仅会对人体的安全造成威胁, 而且会造成能量的浪费, 因此需要对其进行功率控制。传统的网间调度机制的目的是: (1) 高度的空间复用; (2) 快速的收敛速度; (3) 较高的系统吞吐量; (4) 尽量小的网间干扰。
文献[8]利用低复杂度、高空间复用率的随机不完全图着色理论 (Random Incomplete Coloring, RIC) 来克服WBANs的干扰问题。RIC在着色速度和空间复用之间达到了平衡, 对于任何空间复用要求均能达到较快的收敛速度。文献[9]利用遗传算法设计和优化了一个带反馈的快速收敛模糊功率控制器 (Fuzzy Power Controller, FPC) , 其输入为当前的干扰功率级别和SINR, 与传统的方式相比, FPC算法能够得到较快的收敛速度、较少的能量消耗, 并且仅需要占用很少的容量。文献[10]首先研究了基于TDMA接入的多个体域网共存干扰问题, 然后引入“分享共同的调度时间表”这一概念来克服网间干扰问题。文献[11]利用学习增强算法 (Reinforcement Learning Power Control, RLPC) 来解决多个无线体域网间的功率控制问题, 仿真表明RLPC算法比另外两个作比较的算法更加能达到节省能量的目的。文献[12]提出运用非协作博弈来降低多个无线体域网间的干扰, 这一方案基于信道增益和用户功率预算设计出自适应的价格机制以在效用和功率消耗之间达到平衡, 不但提升了系统容量, 而且避免用户在信道增益和功率预算较低时增加发射功率, 因此延长了网络工作寿命, 同时降低了相互间的干扰。
3.2 存在问题以及未来研究
对于多个WBAN的功率控制目前所用的方法较多, 如前面所述的博弈论、学习增强算法、图着色论等。但是目前尚存在两方面的问题亟待解决: (1) 需要将这些理论植入WBAN硬件平台上进行可行性测试和性能的分析, 并且需要提出支持这些理论的MAC协议。 (2) 将多个无线体域网间的冲突避免机制与单个无线体域网内的功率控制有效的结合起来, 在每个网络正确将自身生理数据传递给中心控制器的同时, 形成完善的多个WBAN共存机制。
4 结论
WBAN靠电池供电, 在电池能量有限的条件下, 既要有足够长的生命周期, 又不能频繁更换电池。同时, 多个WBAN之间又需要协调各自的发射功率使得相互干扰最小。本文以单个WBAN节点的功率控制为重点, 从网内和网间两方面分析、阐述了现有的研究成果, 并且提出了尚未解决的问题, 为进一步研究提出了新的课题和思路。
参考文献
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[3] Xiao S, Dhamdhere A, Sivaraman V, et al.Transmission power control in body area sensor networks for healthcare monitoring[J].Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, 2009, 27 (1) :37-48.
[4] Alavi S M, Walsh M J, Hayes M J.Robust distributed active power control technique for IEEE 802.15.4 wireless sensor networks—A quantitative feedback theory approach[J].Control Engineering Practice, 2009, 17 (7) :805-814.
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功率控制策略 篇7
随着能源危机和环境污染问题的日益突出, 风力发电得到了广泛的应用和研究。以自然风作为原动力的风力发电系统受气候与地理因素的影响, 导致其具很强的不可控性、间歇性和波动性, 因此风电场输出功率直接并入电网将对电力系统的稳定性、电网频率、电能质量、发电计划和调度等方面产生负面影响[1]。从电网运行的现状及大规模开发风电的长远利益考虑, 风力发电技术引入储能系统, 能有效地抑制风电输出功率波动, 平滑输出电压, 提高电能质量。风储联合是保证风力发电并网运行、促进风能利用的关键技术和主要发展方向[2]。储能技术按其具体方式可分为电化学储能 (铅酸蓄电池、锂离子电池、钠硫电池等) 、电磁储能 (超级电容器、超导电磁储能等) 和机械储能 (飞轮储能、抽水蓄能等) , 每种储能方式都存在其适用场景的局限性, 但也同时各自具有不同的优势。若采用不同类型的储能介质相互配合, 则可充分发挥其各自的优势, 实现优势互补, 可以提高储能系统的整体性能, 达到延长储能系统使用寿命的目的, 同时降低储能投资运行成本[3]。
2 风储联合运行系统结构
混合储能系统模型如图1所示[4]。
其中储能系统为超级电容器与电池组成的混和储能系统 (HESS) 。两种储能装置并联, 根据其不同的特性, 功率型储能装置超级电容器用于响应快变波动分量, 能量型储能装置电池系统用于响应慢变波动分量。混合储能系统的输出功率与风电输出功率之和为风储联合运行系统实际输出功率。
3 混合储能控制策略
3.1 混合储能系统总充放电功率的确定
其中 为平抑后的风电功率波动量, 由此可将风电功率波动限制在阈值内, 减少HESS的过度控制, 达到延长储能系统寿命的目的。
3.2 混合储能系统功率分配策略
本文采用了基于滑动平均原理的功率分配策略, 电池的充放电功率为滑动平均时间尺度内HESS总充放电功率的平均值, HESS总充放电功率与其之差即为超级电容器充放电功率。由此电池承担了HESS总充电功率中的慢变波动分量, 降低了其充放电次数, 而超级电容器承担了HESS总充放电功率中的快变波动分量, 其所需容量不至于过高, 符合其能量密度较低的特性。其中滑动平均时间常数的选择决定了两种储能介质充放电功率的波动特性, 进而影响对两种储能介质的功率和能量配置需求, 滑动平均时间尺度越大电池充放电功率变化越平缓, 反之, 越剧烈。
4 仿真验证
为验证控制策略的可行性和有效性, 基于Matlab软件进行仿真, 低通滤波截止频率为1/2700Hz, 滑动平均时间尺度为10min, 电池容量为5MW·h, 超级电容器容量为0.4MW·h, 根据某风电场的出力数据, 对风储联合运行系统进行仿真分析, 得到的风电功率波动平抑效果如图2所示。
结束语
本文设计了一种含阈值的低通滤波平抑控制策略, 避免储能系统对风电功率波动的过渡控制, 并提出基于滑动平均原理的功率分配策略, 分别利用超级电容器和电池补偿风电输出功率波动的快变波动分量和慢变波动分量。并对所提控制策略的有效性和可用性进行了仿真分析, 结果表明该控制策略能够有效地平抑风电功率波动, 减小储能系统不必要的动作次数, 延长了电池寿命。
摘要：风电场并网运行是风能大规模开发利用的有效方式。风能的随机性使风力发电的输出功率具有波动性和间歇性, 给电网稳定运行带来了一定影响, 电力储能装置的引入可有效提高风电并网性能。考虑在技术性能上超级电容器与电池具有很强的互补性, 本文设计了一种基于混合储能的含阈值的低通滤波平抑控制策略, 并提出基于滑动平均原理的功率分配策略, 分别利用超级电容器和电池补偿风电输出功率波动的快变波动分量和慢变波动分量, 以减小储能系统不必要的动作次数, 延长了电池寿命。
关键词：风力发电,混合储能,低通滤波,滑动平均原理
参考文献
[1]于.基于混合储能的风电场实时功率调控系统研究[D].大连:大连理工大学, 2011.
[2]M R I Sheikh, S M Muyeen, R Takahashi, et al.Smoothing control of wind generator output fluctuations by PWM voltage source converter and chopper controlled SMES[J].European Transactions on Electrical Power, 2011, 21 (1) :680-697.
[3]蒋平, 熊华川.混合储能系统平抑风力发电输出功率波动控制方法设计[J].电力系统自动化, 2012, 37 (1) :122-127.
功率控制策略 篇8
关键词：风力发电,功率控制,有效策略
早在二十世纪初, 人们就尝试利用风力发电。二十世纪三十年代, 一些发达国家已经应用航空工业的旋翼技术, 成功地研制了小型风力发电装置, 并广泛在多风的海岛和乡村使用, 风力发电逐步推广。
1 风力发电技术的基本原理
风力发电的基本原理是把风的动能转变成机械动能, 再把机械能转化为电力动能, 即利用风力带动风车叶片旋转, 再通过增速机将旋转的速度提升, 来促使发电机发电。风力发电所需要的装置, 称作风力发电机组。这种风力发电机组, 大体上可分风轮、发电机和塔架三部分。
风轮是把风的动能转变为机械能的重要部件, 它由两只或两只以上的螺旋桨形的桨叶组成。当风吹向桨叶时, 桨叶上产生气动力驱动风轮转动。为保持风轮始终对准风向以获得最大的功率, 还需在风轮的后面装一个类似风向标的尾舵。
塔架是支承风轮、尾舵和发电机的构架。铁塔高度视地面障碍物对风速影响的情况, 以及风轮的直径大小而定。发电机的作用, 是把由风轮得到的恒定转速, 通过升速传递给发电机构均匀运转, 因而把机械能转变为电能。
小型风力发电系统效率很高, 但它不是只由一个发电机头组成的, 而是一个有一定科技含量的小系统, 包括发电机和变流器。风力发电机由机头、转体、尾翼、叶片组成。每一部分都很重要, 叶片用来接受风力并通过机头转为电能;尾翼使叶片始终对着来风的方向从而获得最大的风能;转体能使机头灵活地转动以实现尾翼调整方向的功能;机头的转子是永磁或励磁体, 定子绕组切割磁力线产生电能。
2 风力发电技术的基本趋势
2.1 风力发电容量逐渐增大
目前风力发电首要趋势就是发电的容量逐渐增大, 目前风力发电基本都在1兆瓦以上, 其中最大的容量已经达到了5兆瓦。目前一些发达国家, 例如德国、日本, 已经研制出7兆瓦以上的风力发电机组, 而美国正在研制10兆瓦的发电机。从世界各国家风力发电的研究趋势显示, 未来五十年, 风力发电的容量最高将达到50兆瓦。
2.2 逐步发展海上风电
现在大多数的风力发电为陆上的风力发电, 而海上的风力发电较少, 但是目前风力发电技术发达的国家已经逐步开始进行海上的风力发电。海上风力发电的基本原理与陆上风力发电的基本原理趋同, 但是优势更加明显。在海上建造风力发电设备可以节约陆上的土地资源, 而且海洋上的风量要远远大于陆地上的风量, 可以充分利用风能。目前我国的海上风力发电还处于研制开发阶段。
2.3 不断提高发电效率
近些年, 随着科技的不断进步, 风力发电技术有了明显的进步, 但是从经济效益的角度来看, 风力发电设备机组的使用寿命较短, 使用年限往往不超过二十年, 而风力发电设备比较昂贵, 加上日常的维护, 整体费用较高。因此风力发电技术正向一个高效发电的趋势发展, 通过不断优化技术设计, 减轻风力发电设备的负荷, 并通过风力发电技术的改进, 提升发电的效率。
3 功率控制的有效策略
3.1 功率控制的基本原理
风力发电功率控制的基本原理并不复杂, 主要内容就是在一定的风速下, 对风力机组输出功率进行有效控制。当风速的变化控制在一定数值范围内的时候, 利用变速控制的方式, 通过建立模型分析函数曲线, 确定一个最优的功率曲线, 因此获得最大的功率数值。当风速在限定的风速与输出的风速之间来回变化的时候, 则利用变桨距调节的方式, 改变桨叶与桨距角的位置, 使额定的功率保持不断。这种功率控制方法的优点在于可以根据风速的大小, 采用不用的功率控制方法, 最终目的是实现风力发电机输出最大功率的电力, 并保证风力发电机的稳定性。
3.2 功率控制的运作流程
在风力发电功率控制的方法中, 变桨控制是使用最为广泛也是最为有效的方式, 其实施的具体流程是通过优化风力发电机组的控制系统, 并通过桨距来判断风速的大小。当风速小于切入的风速的时候, 风力发电机组不做任何的变化, 但是当风速在切入的风速与额定风速之间变化的时候, 变速装置向传感器发出信号, 进而来调节变化功率, 反之亦然。总而言之就是构建一个内部控制系统, 并通过额定功率作为一个定值来调节发电的功率。基本的流程可以由图1来表示。
4 结束语
随着风能的广泛应用, 风力发电技术不断发展, 主要趋势是发电成本不断降低, 发电功率不断给上升, 并且逐步从陆地风力发电向海上风力发电发展。为实现风力发电的规模化, 要不断创新发电技术, 实现风力发电的高效性, 同时在功率控制方面, 要结合实际, 不断优化发电机组内部机构, 使风力发电的电量更加稳定、高效。
参考文献
[1]王志新, 张华强.风力发电技术与功率控制策略研究[J].自动化仪表, 2008 (11) .
[2]张超.风力发电技术与功率控制策略研究[J].电子制作, 2013 (07) .
功率控制策略 篇9
关键词：风力发电；最大功率；跟踪；系统仿真；风动机
中圖分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）02-0047-04
风能具有取之不尽、分布广泛、无污染等优点，是当今开发利用水平最高、技术最成熟、应用最广泛的新型能源。然而，风能受天气影响严重，其固有的随机性、间歇性特征，导致其能量密度较低。各种损耗使风力机的实际转换效率很低，大概维持在35%左右。在风力发电过程中，提高风能利用率及寻求风机最优工作状态，对最大限度地将风能转化为电能具有十分重要的现实意义。
1 风力发电的原理及特性
独立的风力发电系统由风力机、发电机、整流器、DC/DC变换器、逆变器、负载等组成。首先，风力机发出的交流电经过整流器件的整流作用，将电压变成半周期变动的电压，再由滤波电容将变动的交流电压转换成渐变的单向电压源，最后，通过DC/DC变换器和逆变器对负荷进行供电。
1.1 风力机发电原理
风力机是一种将风能转换成为电能的能量转换装置，由风力机部分和发电机部分组成。首先，风力机吸收自然界中的风能并推动风力机转动，将流动的能量转变成为机械能；然后，机械能通过传递系统传递给发电机，发电机继而将机械能转变成电能，并输送给电力系统。
1.2 风力机输出特性
在风力发电系统中，每一台风力发电机对风速的要求都十严格。风速过小，风力机无法启动；而风速太大，则风力机有损坏的危险。风力机有一个最低启动风速Vmin，用来克服起动初期风力机自身扭转带来的摩擦（一般来说，起动风速为3～4 m/s）。出于安全考虑，当风速过大时，风力机应立即停车，因此风力机都有一个规定的最高风速。该停机风速被称为切出风速（也称为最大工作风速），一般为13 m/s。风力机达到标称功率输出时的工作风速称为额定风速。
风机的输出功率受很多因素制约，其中主要控制因素是风能利用系数Cp（λ，β）。风机机械输出功率Pm的表达式为：
Pm=Cp（λ，β）ρπR2V3 （1）
式中：ρ为空气密度，kg/m2；R为风轮半径；λ为叶尖速比；β为桨距角（采用定桨距风力发电机，桨距角β=0）；V为工作风速。
从式（1）中可以看出：当空气密度、风轮大小及工作风速一定时，输出功率只受风能利用系数Cp（λ，β）的影响，而Cp（λ，β）是叶尖速比λ的函数。λ可以表示为：
λ=2πRn/V=ωR/V （2）
式中：n为风力机转速，r/min；ω为风力机角速度，rad/s。
风力机特性通常用Cp和λ之间的关系表示，典型的Cp=f（λ）关系如图1所示。
从图1可以看出，在Cp随着λ的变化过程中，存在着一点λm，可以获得最大风能利用系数maxCp，即最大输出功率点。风能利用系数Cp（λ，β）是关于叶尖速比λ的函数，根据公式（2）可知，风力机的输出功率与风力机的角速度有关，即总存在一个最佳角速度，使风力机输出的功率最大。
本研究的小型风力发电系统采用风力机直接驱动永磁同步发电机的方式运行，因此发电机的机械角速度等于风力机的角速度。在Matlab中选择风力机模型，参数设定为：输出额定机械功率2 000 W；基本风速10 m/s；基本风速下最大输出机械功率3 500 W。当风速为10 m/s、风轮半径为2 m时，其输出功率特性随风轮旋转角速度变化的曲线如图2所示。
从图2中可以看出，当风轮旋转的角速度连续变化时，输出功率会随之变化，且存在一个使输出功率达到最大值的最佳旋转角速度，这与之前的理论分析一致。
2 风力发电系统最大功率跟踪
2.1 最大功率跟踪原理
风力发电的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法有很多，现采用扰动观察法。扰动观察法的基本原理是：给风力机施加一个微小扰动，然后观测风力机输出功率的变化情况，通过比较当前功率值和之前功率值的大小来进行最优转速点搜索，最终实现风力机输出最大功率。
扰动观察法的MPPT控制原理如图3所示。其具体扰动方法为：设系统工作在A点，此时的角速度为ωA，功率为PA；给系统的角速度加上一个正向扰动Δω使其到达B点，则B点的角速度ωB=Δω+ωA，功率变为PB；如果检测到扰动后的功率PB>PA，说明扰动方向正确，继续增加一个角速度变量Δω使其达到C点，用同样的道理继续保持扰动；当系统处于D点时，继续给它施加一个正向扰动Δω，功率为PD；若系统比对发现PD 这种控制方法既不需要测量风速，也不需要知道风力机精确的功率特性曲线。虽然风力机输出功率会有小幅度波动，但对小型风力发电系统影响不大。 2.2 系统仿真 将风力机、永磁同步发电机、Buck型变换电路、PWM信号发生器、最大功率跟踪控制器等模型连接起来，并设置合理的参数，对风力发电系统进行仿真研究。选用的扰动观察法MPPT控制模块如图4所示，将其封装成PWD模块，风力发电系统的总体模型如图5所示。 2.3 系统仿真分析 为将风能尽可能多的转化为电能，应使风力机时刻处于最佳工作状态，即风力机时刻输出最大功率。为此，需要时刻追踪系统的最大功率点，即寻找一个最佳旋转角速度使输出功率达到最大值，并使最大功率平稳输出。分别对基本风速不变和基本风突然变化时的风机进行最大功率跟踪，基本风速（10 m/s）不变时输出的波形如图6所示，基本风速由10 m/s变到8 m/s时的波形如图7所示。 当风速为10 m/s时，对最大功率MPPT模块进行追踪，0.4 s后系统基本趋于稳定，电压输出和功率输出是一条平滑曲线，实现了最大功率输出，达到了捕捉最大功率的目的。 从图7中可以看出：在风速快速增加的过程中，风力机输出的功率迅速增大，当风速达到10 m/s时，经过一段时间调整后输出功率变得平稳；当风速突然降变为8 m/s时，风机的旋转角速度随之骤降，输出功率也迅速下降，经小幅震荡后平稳输出该风速下的最大功率，说明仿真模型中的最大功率控制模块能够实时跟踪风速变化，使系统始终处于输出最大功率运行状态。 3 结论 风力资源固有的随机性、间歇性特征决定其能量的捕获比较困难，加之风力机和发电机中的各种损耗，使得风能利用率较低。对风力发电来说，只有寻求风力机的最优工作状态、最大限度地将风能转化为电能，才能提高风能利用率。最大功率跟踪—扰动观察法既不需要测量风速，也不需要掌握风力机精确的功率特性曲线，因此操作比较简单。通过对风力发电系统进行建模，采用最大功率跟踪—扰动观察法查找风力机最佳旋转角速度，实现基本风速不变和突变时的最大功率跟踪，试图为提高风能利用率提供借鉴。 关键词：风力发电,定子磁链定向矢量控制,双通道双闭环 0 引言 风能是最洁净的能源之一,风力发电是大规模利用风能最经济的方式。在由机械能转换为电能的过程中,发电机及其控制影响到整个系统的性能、效率和供电质量,而且也影响到风能吸收装置的运行方式、效率和结构。因此研制和选用适合于风电转换的运行可靠、效率高、供电性能良好的发电系统是风力发电的关键[1]。 变速恒频双馈发电系统采用双馈风力发电机(DFIG),DFIG在并网后的功率控制是双馈发电技术的关键问题,决定了风机的运行可靠性和效率,本文采用基于定子磁链定向的矢量控制技术的双闭环双通道控制方法,可有效的实现有功、无功功率的解耦,实现电机功率输出的灵活控制[2],仿真验证了该控制方法的正确性。 1 双馈发电机的基本理论及数学模型 1.1 变速恒频运行的基本原理 DFIG的结构类似于绕线式异步电机,旋转电机的定子和转子均安放对称三相绕组,其定子与普通交流电机定子相似,定子绕组由具有固定频率的对称三相电源激励。电机定转子极数相同。转子绕组由具有可调节频率的对称三相电源激励[3]。电机的转速由定转子之间的转差频率确定。电机的定转子磁场是同步旋转的,因此它又具有类似同步电机的特性。 任何电机在稳定运行时,定子旋转磁势与转子旋转磁势都是相对静止、同步旋转的。如公式(1)、(2)所示。 式中:s—转差率;f1—定子绕组电流频率;w1—定子旋转角频率;f2—转子绕组电流频率;w2—转子转差角频率;wr—转子实际旋转角频率;n—转子旋转的速度;p—电机的极对数。 其中,“+”用于亚同步运行,“-”用于超同步运行。从这个关系式可以看出,当转子转速n变化时,可调节转子的供电频率f2,保持f1不变,即保证定子馈电频率不变,与电网一致。这样就实现了双馈发电机的变速恒频运行[4]。 1.2 同步旋转坐标系下DFIG的数学模型 同步旋转坐标系下DFIG的数学模型是由其三相下的数学模型经过坐标变换得出。假定双馈发电机定、转子均为三相对称绕组,均匀分布在电机圆周内,气隙均匀,电路、磁路呈对称分布,忽略磁滞、涡流损耗和铁耗,只考虑定、转子电流的基波分量,忽略谐波分量。规定定子侧电压、电流正方向取发电机惯例,转子侧电压、电流正方向取电动机惯例。根据上述假定写出双馈发电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型如式(6)-(9)所示。 磁链方程: 电压方程: 电磁转矩方程: 运动方程: 将磁链方程代入电压方程,可得公式(10): 其中p为微分算子;u为电压;i为电流;ψ为磁链;R为电阻;L为自感;Lo为定转子间的互感;下标s和r分别代表定子侧电量和转子侧电量,下标d和q分别代表同步旋转坐标系下dq轴分量;ω1和ω2为电机同步角速度和转差角速度,且满足ω2=ω1-ωr;ωr为电机转子电角速度;s为转差率;J为转动惯量;np为电机极对数;Tem、Tm分别为电磁转矩和机械转矩[5]。 2 DFIG的输出功率控制策略研究 2.1 矢量控制概述 矢量控制技术是通过电机统一理论和坐标变换理论、把交流电动机的定子电流分解成磁场定向旋转坐标系的励磁电流分量和与之垂直的转矩分量,然后分别对它们进行控制使交流电机得到和直流电机一样的控制性能[6]。矢量控制的思想是并网后DFIG有功功率和无功功率解耦的基础[5]。 而对于交流励磁双馈发电机系统来说,电机定、转子的电流分别是工频和转差频率的交流量,是一个强耦合多变量系统,简单地对交流电流进行闭环控制而不进行解耦,效果并不理想。为了实现解耦控制,必须应用矢量控制技术将实际的交流量分解成为有功分量和无功分量,并分别对这两个分量进行闭环控制[7]。 2.2 以定子磁链定向的矢量控制策略 因为双馈电机的定子绕组直接连在无穷大电网上,可以近似地认为定子的电压幅值、频率都是恒定的,所以选择以定子磁链定向的矢量控制方式。使定子磁链矢量与直角坐标轴的横轴d轴重合,定子电压矢量与负q轴同向。下面对这种定向方式下的矢量控制策略进行详细研究。 两相坐标系下的瞬时有功功率、无功功率如式(11)所示。 由式(1)可知,当发电机并入无穷大电网后,可以认为定子端电压是常量,只有定子电流是受控量。因此,在并网条件下,对发电机输出功率的控制就可以认为是对定子电流的控制。双馈发电机的功率调节,最后都可以归结为对转子电压的调控[8]。可以通过控制转子电压控制转子电流,从而间接控制定子电流。 2.3 双通道双闭环的功率控制策略 并网后DFIG的控制关键为功率输出控制,而功率控制的关键是实现有功功率和无功功率的独立控制,也就是功率的解耦控制,在前面的数学模型和矢量控制理论的分析基础上本文提出一种双通道双闭环的功率控制策略。 无功功率与转子电流的关系如式(12)所示。 而转子电压和转子电流之间的关系如公式(13)所示。 从公式(13)中可知:转子电压的dq分量udr*、uqr*分别控制转子电流的dq分量idr*、iqr*,实现了双通道的独立控制。udr1,uqr1为实现转子电压、电流解耦控制的解耦项,△udr、△uqr为消除转子电压、电流交叉耦合的补偿项。这样将转子电压分解为解耦项和补偿项后,既简化了控制,又能保证控制的精度和动态响应的快速性。 整个系统的设计采用双闭环结构,外环为功率控制环,内环为电流控制环。在功率环中,有功功率指令Ps*,无功功率指令Qs*与功率反馈值Ps、Qs进行比较,差值经PI型功率调节器运算,输出定子电流有功分量及无功分量指令iqs和ids。计算得到转子电流的无功分量和有功分量指令iqr*、idr*和转子电流反馈量比较后的差值送入PI型电流调节器,调节后输出电压分量uqr1、udr1,加上电压补偿分量△uqr、△udr后就可获得转子电压指令uqr*、udr*。有了udr*、uqr*后,就可通过坐标变换得到三相坐标下的转子电压量。这个转子三相电压分量值就可以用作产生转子励磁电源控制所需的指令信号,用于控制逆变主电路的开关管的通断[9]。根据以上分析得到双通道双闭环功率控制框图,如图一所示。 3 仿真研究 矢量控制基于定子磁场定向控制,采用双通道分别控制双馈发电机转子电流转矩分量和励磁分量的办法,可实现定子端口有功功率和无功功率的解耦控制。其中,转矩电流分量是采用定子有功功率外环、电流内环的双闭环控制方式,励磁电流分量采用定子无功功率外环、电流内环的双闭环控制方式。下面通过仿真验证控制方法的正确性。 3.1 仿真模型与参数 根据图一,在Matlab/Simulink中搭建模型,如图二所示。本实验仿真采用的是绕线式异步电动机,电机仿真参数如表一所示。 3.2 仿真结果与分析 实现有功功率和无功功率解耦,实际上就是要实现调节有功功率时无功功率不变,同时实现调节无功功率时有功功率不变,因此选取以下两种情况进行验证。 (1)定子有功功率指令Ps*在1s时由300W阶跃到550W,在5s时再跃回300W,无功功率指令Qs*保持不变。仿真结果如图三-图五所示。 (2)定子无功功率指令Qs*在1s时由600W阶跃到400W,5s时又阶跃回600W,有功功率指令Ps*保持不变。仿真结果如图六-图八所示。 (3)从仿真图形中可以看出,应用双通道双闭环的功率控制策略,可以有效实现双馈发电机有功和无功功率的独立控制,系统响应快速,并具有较好的鲁棒性。 4 结束语 本文分析了DFIG的基本理论,建立了数学模型,介绍了定子磁链定向矢量控制策略,并在此基础上提出了电流内环、功率外环的双通道双闭环解耦控制方案,并在Matlab/Simulink环境下进行验证,通过仿真波形证明该控制策略能够较好的实现有功功率和无功功率的解耦,解决了双馈发电机在控制上的强耦合难题。 参考文献 [1]赵斌,许洪华.可再生能源发电[J].太阳能,2001,3(1):11-12. [2]梁宜.21世纪绿色电力的发展[J].水利电力科技,2002,2(4):23-24. [3]Lennart Soder,Thomas Ackermann.Wind Energy Technology and Current Status:A Review[J].Renewable and Sustainable Energy Review,2000,4(3):315-374. [4]Poller M.A.Doubly-fed Induction Machine Models for Stability Assessment of WindFarms[C].IEEE Bologna Power Tech Conference,2003. [5]H.Akagi,H.Sato.Control and Performance of a Doubly-fed Induction Machine Intended for a Flywheel Energy Storage System[J].IEEE Trans.On Power Electronics,2002,17(1):109-116. [6]贺益康,郑康,潘再平,刘其辉.交流励磁变速恒频风电系统运行研究[J].电力系统自动化,2004,28(13):55-59. [7]卞松江.变速恒频风力发电关键技术研究[D].杭州:浙江大学,2003. [8]谢震.变速恒频双馈风力发电模拟平台的研究[D].合肥:合肥工业大学,2005.功率控制策略 篇10