康忠健,陳天立,王升花,王平
(1.中國石油大學(xué)(華東)電氣工程系,山東 東營 257061;2.承德石油高等??茖W(xué)校,河北 承德 067000)
近年來,資源的短缺和環(huán)境的日趨惡化,使世界各國開始重視開發(fā)和利用可再生、無污染的新能源。風(fēng)力發(fā)電是可再生能源利用的典型代表。而變速恒頻系統(tǒng)在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。目前變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)采用并網(wǎng)方式有:空載并網(wǎng)和負(fù)載并網(wǎng)。在兩種并網(wǎng)方式中,空載并網(wǎng)結(jié)構(gòu)簡單,控制比較容易實現(xiàn),也是采用比較多的并網(wǎng)方式。
近年來雙饋發(fā)電機并網(wǎng)控制成為國際社會的熱點,如文獻(xiàn)[1,2]中并網(wǎng)控制策略采用PI控制,傳統(tǒng)的PI控制算法有著非常好的性能,但PI算法要求系統(tǒng)模型參數(shù)是非時變的,應(yīng)用到時變系統(tǒng)時,性能就會變差甚至不穩(wěn)定。而模糊邏輯控制是一種新穎的控制策略,無論是在非線性還是多變量系統(tǒng)中,如風(fēng)力發(fā)電機組控制系統(tǒng),特別是當(dāng)數(shù)學(xué)模型未知或不確定時,都能產(chǎn)生令人滿意的效果,魯棒性好,抗干擾強,如文獻(xiàn)[3]采用全模糊控制策略,但模糊控制器本身消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的性能較差,難以達(dá)到較高的控制精度,在控制點附近會出現(xiàn)盲區(qū)和死區(qū)。本文將模糊控制與傳統(tǒng)PID控制結(jié)合,提高系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性,提高風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)運行性能。
規(guī)定定子側(cè)電壓、電流正方向取發(fā)電機慣例,轉(zhuǎn)子側(cè)電壓、電流正方向取電動機慣例,采用定子磁鏈定向下的雙饋電機數(shù)學(xué)模型為
采用空載并網(wǎng)方式時,在并網(wǎng)前,定子電流為0,定子電壓為被控量,控制目標(biāo)是控制定子電壓與電網(wǎng)電壓幅值、頻率與相位相同。在空載并網(wǎng)前,由于定子電流為0,所以變換到d-q坐標(biāo)系下可得到兩相同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的電流均為0,即ids=0,iqs=0,在忽略了定子電阻,空載時矢量控制模型可簡化為
由式(1)可知,定子電壓的d軸分量為0,而定子電壓的q軸分量與轉(zhuǎn)子電流的d軸分量成正比,控制目標(biāo)定子電壓幅值、頻率與相位及電網(wǎng)電壓一致,即 uqs等于相應(yīng)的值,也就是控制 idr等于相應(yīng)的值。
本文采用參數(shù)自整定模糊PI控制器。為了滿足對PI控制器參數(shù)自整定的要求,利用模糊控制規(guī)則在線對PI的比例和積分進行修改。其模糊PI控制器系統(tǒng)框圖如圖1所示。
圖1 參數(shù)自整定模糊PI控制器系統(tǒng)框圖Fig.1 System diagram of the parameter self-tuning fuzzy PI controller
參數(shù)自整定的基本思想是:當(dāng)偏差e或偏差變化率ec較大時,進行“粗調(diào)”,即放大Kp,KI;當(dāng)偏差e或偏差變化率ec較小時,進行“細(xì)調(diào)”,即縮小Kp,KI;放大倍數(shù)的語言變量 N為下列詞集:N={AB,AM,AS,OK,CS,CM,CB},這里AB,AM,AS,OK,CS,CM,CB分別表示高放,中放,低放,不變,小縮,中縮,大縮的模糊子集,N的論域規(guī)定為{0.125,0.25,0.5,1.0,2.0,4.0,8.0}。
在一控制周期內(nèi)的參數(shù)自整定模糊PI控制的控制流程如圖2所示。系統(tǒng)整體控制框圖如圖3所示。
圖2 參數(shù)自整定模糊PI控制器系統(tǒng)流程Fig.2 Control flow of parameter selftuning fuzzy PI controller
圖3 系統(tǒng)控制框圖Fig.3 System control diagram
本文采用Matlab/Simulink為平臺,根據(jù)各個部分?jǐn)?shù)學(xué)模型公式,建立了各部分?jǐn)?shù)學(xué)模型,并進行仿真。整體系統(tǒng)仿真模型如圖4所示。
電機參數(shù)為:額定電壓380 V,額定功率1.5 kW,定子電阻 Rs=3.74 Ω,定子漏感Ls=0.304 2 H,轉(zhuǎn)子電阻 Rr=3.184 Ω;轉(zhuǎn)子漏感 Lr=0.310 7 H,互感Lm=0.292 0 H,極對數(shù) pn=2,轉(zhuǎn)動慣量J=0.1 kg?m2。直流母線電壓500 V。實線代表參數(shù)自整定模糊PI控制器仿真波形,虛線代表PI控制器仿真波形。
圖4 空載并網(wǎng)系統(tǒng)仿真模型Fig.4 Simulation model of idle load grid-connection system
1)當(dāng)轉(zhuǎn)子速度(ω=100π/3)和電機參數(shù)恒定時對系統(tǒng)進行仿真,仿真波形如圖5~圖7所示。
圖5 idr仿真波形Fig.5 Simulation waveform of idr
圖6 定子側(cè)電壓與電網(wǎng)電壓壓差仿真波形Fig.6 Simulation waveforms of dropout voltage between stator side and g rid
圖7 SVPWM仿真波形Fig.7 Simulation waveform of SVPWM
由轉(zhuǎn)子速度(ω=100π/3)可以得出SVPWM的頻率為1.5TN=0.03 s,由圖 7中SVPWM 仿真波形可以得到驗證。當(dāng)轉(zhuǎn)子速度和電機參數(shù)恒定時由圖5和圖6對比兩種控制器仿真波形可以看出,模糊PI控制器的調(diào)節(jié)時間大大縮短,并且波動較小,能夠更快地達(dá)到并網(wǎng)要求。
2)假定電機參數(shù)不變,當(dāng)轉(zhuǎn)子速度(在0.2 s時由 ω=100π/3變?yōu)?)變化時仿真波形如圖 8~圖10所示,當(dāng)轉(zhuǎn)子速度變化,控制SVPWM 頻率相應(yīng)變化從而使定子側(cè)輸出電壓頻率符合并網(wǎng)要求。由圖8和圖9中對比兩種控制器仿真波形可以得出,模糊PI控制器的調(diào)節(jié)時間大大縮短并且波動較小,能夠更快地達(dá)到并網(wǎng)的要求。
圖8 idr輸出仿真波形Fig.8 Simulation waveform of idr
圖9 定子側(cè)電壓與電網(wǎng)電壓壓差仿真波形Fig.9 Simulation waveforms of dropout voltage between stator side and g rid
圖10 SVPWM仿真波形Fig.10 Simulation waveform of SVPWM
由以上仿真波形可以得出,SVPWM頻率由1.5TN=0.03 s變?yōu)門N=0.02 s,定子輸出電壓的幅值、頻率、相位與電網(wǎng)電壓一致,達(dá)到控制要求。
3)保證電機轉(zhuǎn)速不變情況下,在0.2 s時轉(zhuǎn)子電阻值增加到原來的2倍,仿真波形見圖11、圖12。從圖11和圖12仿真波形可以看出,當(dāng)電機參數(shù)變化時,模糊PI控制器與PI控制器相比,調(diào)節(jié)時間大大縮短,擾動很小,具有更好的動態(tài)調(diào)節(jié)效果。
圖11 id r輸出仿真波形Fig.11 Simulation waveform of idr
圖12 定子側(cè)電壓與電網(wǎng)電壓壓差仿真波形Fig.12 Simulation waveforms of dropout voltage between stator side and g rid
本文對通過變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進行分析,結(jié)合模糊控制技術(shù),給出了基于模糊控制技術(shù)的雙饋風(fēng)力發(fā)電機并網(wǎng)控制策略。仿真結(jié)果驗證了自適應(yīng)模糊PI控制器與PI控制器相比,依靠模糊控制器的自調(diào)整能力能夠?qū)崟r在線地按照系統(tǒng)的偏差對控制器參數(shù)進行調(diào)整,大大減弱了對電機參數(shù)準(zhǔn)確性的依賴程度,從而提高了控制器的自適應(yīng)能力和魯棒性。仿真結(jié)果表明,自適應(yīng)模糊PI控制器能夠大大提高系統(tǒng)的動態(tài)性能。
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