雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)網(wǎng)側(cè)換流器復(fù)合控制策略的研究

劉新宇, 白珂

(華北水利水電大學(xué) 電力學(xué)院，河南 鄭州 450045)

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雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)網(wǎng)側(cè)換流器復(fù)合控制策略的研究

劉新宇, 白珂

(華北水利水電大學(xué) 電力學(xué)院，河南 鄭州 450045)

摘要：雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)(DFIG)網(wǎng)側(cè)換流器的主要任務(wù)是保持直流母線電壓的穩(wěn)定、輸入電流的正弦性和輸入功率因數(shù)的恒定.一般在設(shè)計控制器時，常對電機(jī)模型進(jìn)行一些理想假設(shè)，忽略掉一些次要的影響因素.在不同的運行工況下，電機(jī)參數(shù)會或多或少地發(fā)生變化，導(dǎo)致控制器的跟蹤效果變差.為解決設(shè)計網(wǎng)側(cè)換流器控制策略時由于參數(shù)變化帶來的擾動不確定問題，提出了網(wǎng)側(cè)換流器電流內(nèi)環(huán)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PI控制及電壓外環(huán)的PI控制的復(fù)合控制策略.通過MATLAB/Simulink軟件仿真分析，結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的PI控制，直流母線電壓在電流內(nèi)環(huán)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PI控制及電壓外環(huán)的PI控制的復(fù)合控制策略下能更快地達(dá)到給定值.因此，本文所提出的電流內(nèi)環(huán)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PI控制及電壓外環(huán)的PI控制的復(fù)合控制策略能很好地實現(xiàn)對換流器輸出電壓和輸入電流的有效控制，減小了由于參數(shù)變化等原因?qū)Q流器造成的不利影響，提高了系統(tǒng)的魯棒性，具有實際意義和應(yīng)用價值.

關(guān)鍵詞：雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)(DFIG);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)側(cè);復(fù)合控制

環(huán)境污染和能源緊缺是人類亟待解決的兩大難題.風(fēng)能、太陽能環(huán)境友好、取之不盡、用之不竭，是替代化石能源的理想選擇[1].筆者圍繞大型雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的并網(wǎng)，對其網(wǎng)側(cè)換流器的控制策略進(jìn)行研究.

雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)網(wǎng)側(cè)換流器的任務(wù)主要包括兩個方面：一方面，通過采集直流環(huán)節(jié)的直流電壓進(jìn)行反饋控制，從而維持直流母線電壓的恒定；另一方面，通過對網(wǎng)側(cè)換流器輸入電流的反饋，實現(xiàn)網(wǎng)側(cè)的單位功率因數(shù)的輸入.按照對網(wǎng)側(cè)換流器控制任務(wù)的要求，許多學(xué)者對其控制方法進(jìn)行了大量的研究，取得了一定成果.這些成果均在某一方面展示了其有效性，但不能保證其通用性.文獻(xiàn)[2]采用定子磁鏈定向的矢量控制方法，使用雙閉環(huán)PI調(diào)節(jié)器對網(wǎng)側(cè)換流器進(jìn)行控制.文獻(xiàn)[3-4]提出了一種基于電網(wǎng)電壓定向的網(wǎng)側(cè)PWM換流器控制策略，并將其應(yīng)用在雙饋發(fā)電機(jī)的并網(wǎng)發(fā)電上，實現(xiàn)了和定子磁鏈定向矢量控制相同的功能，克服了當(dāng)電機(jī)的參數(shù)變化時，定子磁鏈定向的矢量控制方法的不穩(wěn)定問題，且簡化了算法.文獻(xiàn)[5-6]針對基于定子磁場定向的矢量控制和基于電網(wǎng)電壓定向的矢量控制的缺點，提出了網(wǎng)側(cè)換流器直接功率控制.該控制策略是檢測并網(wǎng)的電壓與電流，計算出瞬時的有功功率與無功功率，并與給定的有功功率與無功功率進(jìn)行比較，根據(jù)并網(wǎng)電壓矢量所在的扇區(qū)，按開關(guān)表給出開關(guān)管的控制信號，通過直接對系統(tǒng)的有功與無功行為進(jìn)行控制，使系統(tǒng)輸出的無功功率為零.

基于DFIG網(wǎng)側(cè)換流器模型和空間矢量的SVPWM控制方法，筆者提出了網(wǎng)側(cè)換流器電流內(nèi)環(huán)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PI控制及電壓外環(huán)的PI控制的復(fù)合控制策略，實現(xiàn)對DFIG并網(wǎng)的有效控制.

1DFIG網(wǎng)側(cè)換流器數(shù)學(xué)模型的分析

網(wǎng)側(cè)換流器主電路如圖1所示.圖中uga、ugb、ugc分別為三相電網(wǎng)的相電壓；iga、igb、igc分別為三相輸入電流；vga、vgb、vgc分別為換流器交流側(cè)的三相電壓；udc為換流器直流側(cè)電壓；C為直流母線電容；iload為直流側(cè)的負(fù)載電流；主電路中的Lga、Lgb、Lgc分別為每相進(jìn)線電抗器的電感；Rga、Rgb、Rgc分別為包括電抗器電阻在內(nèi)的每相線路電阻.網(wǎng)側(cè)換流器的負(fù)載則是與轉(zhuǎn)子繞組相連的轉(zhuǎn)子側(cè)換流器.

圖1　網(wǎng)側(cè)PWM換流器的主電路圖

在三相同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下，網(wǎng)側(cè)PWM換流器的數(shù)學(xué)模型可描述為[7]

(1)

式中：ugd、ugq分別為電網(wǎng)電動勢的d、q分量；vgd、vgq分別為三相VSR交流側(cè)輸出電壓矢量的d、q分量；igd、igq分別為三相VSR輸入電流矢量的d、q分量；Sd、Sq分別為開關(guān)函數(shù)的d、q分量；ω為電網(wǎng)電壓的角速度；L為每相進(jìn)線電抗器的電感；R為包括電抗器電阻在內(nèi)的每相線路的電阻.

在將同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d軸定向于電網(wǎng)電壓矢量的方向上時，ugd=ug，ugq=0 V，則式(1)可以簡化為

(2)

同理，網(wǎng)側(cè)換流器向電網(wǎng)輸出的有功功率和無功功率分別為

(3)

從式(3)可以看出，電流矢量d、q軸分量igd和igq實際上代表了網(wǎng)側(cè)換流器的有功電流和無功電流，而網(wǎng)側(cè)換流器輸出的直流母線電壓是和無功功率Qg密切相關(guān)的.因此，在DFIG網(wǎng)側(cè)換流器控制策略中，對網(wǎng)側(cè)換流器輸入電流igd、igq的有效控制對于整個控制策略至關(guān)重要.

2DFIG網(wǎng)側(cè)換流器的控制策略

網(wǎng)側(cè)換流器控制一般采用功率內(nèi)環(huán)控制及直流電壓外環(huán)控制的雙閉環(huán)控制策略.

2.1　功率環(huán)控制策略的設(shè)計

由式(2)知，網(wǎng)側(cè)換流器d、q軸電流除了受vgd、vgq的控制外，還受電流交叉耦合項ωLigq、ωLigd及電網(wǎng)電壓ugd的影響.為了消除交叉耦合項的影響，引入電流狀態(tài)反饋量ωLigq、ωLigd來實現(xiàn)解耦，并引入電網(wǎng)擾動電壓項，從而實現(xiàn)了d、q軸電流的解耦控制，有效地提高了系統(tǒng)的動態(tài)控制性能.將式(2)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示，圖中的S由拉氏變換產(chǎn)生.

圖2　d、q軸解耦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

通過對圖2的分析可知， DFIG網(wǎng)側(cè)換流器處于運行狀態(tài)時，待控制系統(tǒng)的受控輸出為換流器的輸入電流igd、igq，控制輸入為換流器輸出電壓vgd、vgq.為此,剔除上述擾動影響，系統(tǒng)方程變?yōu)?/p>

(4)

根據(jù)式(4)設(shè)計PI控制器，這里僅就d軸進(jìn)行討論，q軸可參考d軸控制器進(jìn)行設(shè)計(其中帶“*”上標(biāo)的變量為參考值變量)，

(5)

由于參數(shù)的擾動，傳統(tǒng)的固定參數(shù)PI控制無法快速跟蹤給定值，甚至當(dāng)擾動較大時，無法控制系統(tǒng)的穩(wěn)定.文中用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PI控制，使系統(tǒng)的輸出值與期望值誤差最小.采用3層BP網(wǎng)絡(luò)，并改PI控制為增量型PI控制，公式如下：

vgd=kp(e(k)-e(k-1))+kie(k).

(6)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量個數(shù)取決于被控系統(tǒng)的復(fù)雜程度，輸出節(jié)點對應(yīng)2個可調(diào)的PI參數(shù).由此，構(gòu)造一個3層BP網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)為4-5-2.網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入為

(7)

其中

(8)

網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入、輸出分別為:

(9)

(10)

網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入、輸出分別為:

(11)

(12)

取性能指標(biāo)函數(shù)為

E=0.5(r(k)-y(k))2，

(13)

式中:η為學(xué)習(xí)速率；β為慣性系數(shù).

(14)

(15)

式中?y(k)/?u(k)由于未知，用符號函數(shù)代替，由此得網(wǎng)絡(luò)輸出層加權(quán)系數(shù)為：

(16)

同理隱含層加權(quán)系數(shù)為：

(17)

2.2　電壓環(huán)控制策略的設(shè)計

直流環(huán)節(jié)電壓控制器采用式(18)的方式設(shè)計[8]，即

(18)

3仿真分析

網(wǎng)側(cè)換流器電壓、電流雙閉環(huán)控制策略如圖3所示.為了對該控制策略的有效性進(jìn)行驗證，采用MATLAB/Simulink的Power System工具箱，建立了DFIG網(wǎng)側(cè)換流器的電壓-電流雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的仿真模型，如圖4所示，其中的網(wǎng)側(cè)控制器仿真模型如圖5所示.

仿真中使用的參數(shù)有：電網(wǎng)相電壓220 V，頻率50 Hz，電容440 μF，直流給定電壓500 V，p軸控制器參數(shù)a、b均為50，c、d均為0，學(xué)習(xí)速率η等于0.5，慣性系數(shù)β為0.04，雙極S型函數(shù)系數(shù)α為0.000 1，S型函數(shù)系數(shù)α為0.002 0.同理q軸控制器參數(shù)a、b均為300，c、d均為0，學(xué)習(xí)速率η等于0.2，慣性系數(shù)β為0.02，雙極S型函數(shù)系數(shù)α為0.000 2，S型函數(shù)系數(shù)α為0.000 2.

網(wǎng)側(cè)控制器模型采用電壓、電流雙閉環(huán)結(jié)構(gòu)，前者用于控制穩(wěn)定的電壓,后者用于控制輸入的功率因數(shù).直流母線電壓給定值為500 V，并在0.5 s時突加負(fù)載，仿真結(jié)果如圖6—12所示.

從圖6的直流母線電壓仿真結(jié)果中可以看出，2種控制方法下，電壓都穩(wěn)定達(dá)到500 V，雖然0.5 s時因為負(fù)載的變化導(dǎo)致直流電壓出現(xiàn)波動，但電壓很快又回到給定值.但當(dāng)采用文中提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制策略時，直流母線電壓的跟蹤更快，超調(diào)較小.該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PI控制在0.07 s時達(dá)到穩(wěn)定，而在常規(guī)PI控制方法下，電壓在0.08 s時才達(dá)到穩(wěn)定，超調(diào)更大一些.由此可見，文中提出的復(fù)合控制增強(qiáng)了直流母線電壓的跟蹤效率，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

圖3　網(wǎng)側(cè)換流器電壓、電流雙閉環(huán)控制電路圖

圖4　網(wǎng)側(cè)換流器控制系統(tǒng)的仿真模型

圖5　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PI網(wǎng)側(cè)控制器的仿真模型

圖6　直流電壓仿真曲線

從圖7網(wǎng)側(cè)換流器輸入有功功率的仿真結(jié)果中可以看出：有功功率在0.08 s左右達(dá)到穩(wěn)定，約為2 500 W；當(dāng)負(fù)載在0.5 s發(fā)生變化時，有功功率也相應(yīng)地發(fā)生改變，并迅速達(dá)到穩(wěn)定；基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PI控制的跟蹤效果要明顯好于純PI控制.

圖7　輸入有功功率仿真曲線

圖8為網(wǎng)側(cè)換流器無功功率的仿真結(jié)果，這里為了實現(xiàn)單位功率因數(shù)輸出，給定參考信號為零，實際跟蹤值在0.07 s時達(dá)到穩(wěn)定且為零，并在0.5 s改變負(fù)載時仍能保持穩(wěn)定.

圖8　輸入無功功率仿真曲線

綜上所述，文中所提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PI控制相比于傳統(tǒng)的PI控制能更加有效、快速地跟蹤給定值，使系統(tǒng)快速進(jìn)入穩(wěn)態(tài).

網(wǎng)側(cè)換流器的整流狀態(tài)仿真曲線如圖9中所示.

圖9　網(wǎng)側(cè)換流器整流狀態(tài)仿真曲線

可以看出：網(wǎng)側(cè)電壓和電流波形的相位相同，且均為正弦波，能量由電網(wǎng)流入換流器，實現(xiàn)了單位功率因數(shù)輸入的設(shè)計目標(biāo).

從網(wǎng)側(cè)換流器的逆變狀態(tài)仿真曲線圖10中可以看出，網(wǎng)側(cè)電壓和電流反相，電流波形近似為正弦波，能量由換流器流向電網(wǎng)，實現(xiàn)了能量的雙向流動.

圖10　網(wǎng)側(cè)換流器逆變狀態(tài)仿真曲線

圖11和12分別為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PI控制器的比例、積分系數(shù)變化曲線.由圖11—12可知，比列系數(shù)在0.07 s左右達(dá)到穩(wěn)定，其振幅在1個單位以內(nèi)，并在0.5 s時仍能保持穩(wěn)定，沒有受到負(fù)載變動的擾動，僅僅是緩慢上升;積分系數(shù)也在0.07 s時達(dá)到穩(wěn)定，同時也沒有受到0.5 s時負(fù)載變動的影響，而是緩慢下滑.這說明系統(tǒng)靜差在不斷減小，而相應(yīng)的積分系數(shù)也在減??；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在0.07 s左右就能很好地擬合PI控制系統(tǒng)，權(quán)系數(shù)在0.07 s后變化較小.分析可得，系統(tǒng)即使在0.5 s改變了外部輸入和輸出環(huán)境，系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)沒有改變，因此圖11和12曲線在0.5 s沒有發(fā)生大的擾動，仍處在穩(wěn)定狀態(tài).

圖11　q軸比例系數(shù)kp變化曲線

圖12　q軸積分系數(shù)ki變曲線

4結(jié)語

文中針對雙饋風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)中的網(wǎng)側(cè)換流器提出的電流內(nèi)環(huán)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PI控制及電壓外環(huán)的PI控制的復(fù)合控制策略，能夠提高系統(tǒng)的跟蹤響應(yīng)，縮短了調(diào)節(jié)時間，增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性.仿真結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的PI控制策略，該控制策略可以使雙饋風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)的網(wǎng)側(cè)換流器控制響應(yīng)時間更短，系統(tǒng)的穩(wěn)定性更高，這對提高風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)的質(zhì)量有實際意義.

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(責(zé)任編輯：杜明俠)

The Composite Control Strategy of Doubly-fed Induction Wind-power

Generator Grid Side Converter

LIU Xinyu， BAI Ke

(North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450045, China)

Abstract:The main task of doubly-fed induction wind-power generator (DFIG) grid side converter is to maintain the DC bus voltage stability, ensure inputting sinusoidal current and control input power factor. Due to the design of the controller which carry out some of the idealized assumptions, ignore some minor factors of motor, the motor parameters at different operating conditions will have more or less change, which lead to deterioration in tracking performance of controller. To solve the grid-side converter control issues strategy that parameter change brings perturbations, this paper presents a grid side hybrid control strategy which based on BP neural network tuning PI control in the inner current loop and PI control in the voltage outer-loop. Through MATLAB/Simulink software simulation, compared to conventional PI control, the DC bus voltage reached a given value more quickly under the composite control strategy based on inner BP neural network tuning PI control and voltage outer PI control. The simulation results show that the control strategy, which based on current inner BP neural network tuning PI control and voltage outer PI control, can well realize the effective control of the inverter output voltage and input current. It′s more important this method can not only reduce the adverse effects on the grid side converter due to the variations parameters and other factors, but also increases the robustness of the system. It has an important actual significance and practical application value.

Keywords:DFIG; grid side; BP neural network; hybrid control

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-5634(2015)06-0072-06

中圖分類號：TM46

DOI:10.3969/j.issn.1002-5634.2015.06.018

作者簡介：劉新宇(1976—),男,河南南陽人,副教授,碩導(dǎo),博士,主要從事復(fù)雜系統(tǒng)建模與控制方面的研究.
白珂(1989—),男,河南鄭州人,碩士研究生,主要從事大型雙饋風(fēng)電場并網(wǎng)低電壓穿越聯(lián)合優(yōu)化控制器方面的研究.

基金項目:國家自然科學(xué)基金重點項目(41174127).

收稿日期:2015-05-30