赵耀[1]2013年在《基于分布式电源的微网控制及运行优化研究》文中指出近年来,世界范围内出现了严峻的能源与环境问题,随着用电需求的上升传统集中式大电网也暴露出了一定的弊端,发展基于新能源分布式电源的微网系统是解决上述问题的重要手段。本文对基于分布式电源的微网控制和运行优化进行了研究,首先提出了适用于多种新能源分布式电源的微网结构,建立了系统的仿真模型,并对分布式电源中并网逆变器并网和微网运行基本控制策略进行了探讨。在此基础上,分别对微网系统中直流母线能量的最优利用方法、并网谐波补偿方法和孤岛检测方法进行了优化研究,有效提升了微网系统运行性能。根据微网和智能电网的发展趋势,设计了包含双向潮流分析和能量管理的智能控制平台,提高了微网系统的信息化、智能化水平。最终,搭建了智能微网系统实验平台,取得了良好的实验结果。本论文的主要工作如下：1、微网系统的组成结构分析和建模。针对中小功率等级的微网系统,提出一种包含了直流母线和交流母线的结构,并根据该微网系统中的各个部分的模型建立了Matlab/simulink平台的仿真模型。2、分布式电源在微网中的基本控制策略及改进方法。提出了DC/DC变换器、DC/AC变换器及微网运行的控制方法和逆变器并联时环流的抑制方法。特别针对DC/AC变换器的低谐波SVPWM调制死区时间注入方法、抗干扰数字锁相环提出了新的设计思路。3、提出了直流母线能量的最优利用方法。通过分析直流母线上光伏电池和风力发电机两种微源的输出功率特性,提出了一种具有广泛适用性的最大功率跟踪算法及直流母线整体能量最优利用的协调控制策略。4、设计了分布式电源在微网中的谐波补偿方法。通过对微网中谐波源的分析,结合有源电力滤波器的谐波补偿原理,设计了一种新型的分布式电源并网运行过程中对微网谐波进行补偿的控制算法。通过将谐波补偿控制器计算的补偿信号注入逆变器调制波,可以在分布式电源并网的同时实现谐波补偿,提高微网系统并网的电能质量。5、提出了微网系统中基于叁次谐波扰动的孤岛检测方法。针对目前孤岛检测方法输出谐波含量大,检测盲区大的不足,在谐波补偿算法的基础上,本文提出了一种响应快,谐波扰动量相对常规方法简单可控,对电网谐波污染小的基于叁次谐波扰动的孤岛检测方法。6、设计了微网中双向潮流分析及能量管理的智能控制平台。为微网系统设计了基于Android系统的智能控制平台,对微网的双向潮流进行分析,实现了实时电能交易和微网系统能量管理,有助于提高用户的舒适度和整体管理效率。重点讨论了智能平台的搭建方法、双向潮流计算方法及能量管理控制策略等。7、搭建微网系统实验平台。搭建了包含模拟风力发电机、太阳能电池、电子负载、模拟微网和基于DSP+FPGA控制器的分布式电源实验平台,配合光伏示范电站、市电接口等,满足了整个微网控制系统的实验需求。
朱健[2]2008年在《兆瓦级变桨调速风力发电机组的智能控制系统研究》文中进行了进一步梳理风力发电技术的研究开发,正日益成为科技领域和企业界关注的热点课题项目之一。风力发电在解决能源和环境问题上的积极意义,使其在世界范围内得到快速发展,正成为当今世界增长速度最快的能源。风力发电机组的单机容量已发展到现在的兆瓦级机组,控制方式从基本的定桨距失速型控制转向变桨距控制。为提高风能的利用效率和机械寿命,风力发电机组的研究工作在世界各地广泛的开展,多数集中于桨叶控制、发电机控制、并网控制和偏航控制。为了提高风能的利用率和提高发电效率,进一步实现大型风力发电机组的智能控制,本文展开了相应的研究。本文主要研究变桨调速风力发电机组。通过风力机追求最大风能捕获的原理,确定总体控制策略。并通过风速和风力机的特点,将模糊控制与PID控制相结合,提出模糊PID的控制方法,以使控制器既具有模糊控制适应性强,又具有PID控制精度高的特点。本文建立了数学模型,并进行MATLAB/Simulink仿真,通过仿真结果的分析,说明了设计的变桨距控制系统可以满足风力机组在功率调节阶段的控制要求。针对风的空气动力学的不确定性,本文应用模糊控制理论设计了偏航控制器,通过仿真表明符合系统的实际情况,并且整体控制性能较好,同时设计了单片机的软硬件系统来驱动偏航电机。最终提高了风能的利用效率和风力机组捕获风能的能力,使其保持到最优工作状态。
李守好[3]2005年在《风力发电装置刹车系统及偏航系统智能控制研究》文中研究说明风能作为一种可再生能源越来越受到世界各国政府的重视。与此同时,对风力发电技术和装备的研究开发也日益成为科技领域和企业界关注的热点课题项目之一。本文对风力发电机的主体—机械部分中的刹车系统及偏航系统进行了一定的研究。由于风力发电机工作环境的恶劣性,这就要求其各个部件的维护周期要长,从而便于降低维护费用,延长工作时间。但是风力发电机的齿轮箱存在着经常在刹车时受冲击载荷而过早损坏的问题。针对这一问题,本文提出了把汽车工业中的ABS(制动防抱死技术)应用于风机刹车系统的方案,并进行了论证和研究。在本论文中:首先,建立了刹车系统的简要模型,并对刹车过程的受力进行了分析。其次,针对风力发电机偏航时的要求设计了偏航控制器,改以前的遮掩式角度传感器为绝对式数字角度传感器,增加了系统的灵敏性。同时给出了刹车系统与偏航系统的硬件控制电路,并且针对其恶劣的工作环境进行了抗干扰措施设计。最后,进行了系统仿真。仿真结果表明控制效果良好。
张新房[4]2004年在《大型风力发电机组的智能控制研究》文中研究表明能源、环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题。风力发电清洁无污染,施工周期短,投资灵活,占地少,具有较好的经济效益和社会效益。由于在目前技术条件下风电与火电、水电相比从造价、电能质量、设备制造和控制技术等领域存在劣势,使得我国风电领域的理论和应用研究与发达国家存在很大差距。国内对风电技术的研究十分薄弱,风力机的大型化、变桨距控制、变速恒频等先进风电技术还远未解决,致使我国大型风力机几乎全部为进口产品。因此,深入研究风力发电的各项技术对于持久开发风能和实现风力机国产化具有重要意义。风力发电技术是涉及空气动力学、自动控制、机械传动、电机学等多学科的综合性高技术系统工程。目前,风电领域的研究难点和热点集中在风机大型化、先进控制策略和优化技术等方面。由于风能具有能量密度低、随机性和不稳定性等特点,风力发电机组是复杂多变量非线性不确定系统,因此,控制技术是机组安全高效运行的关键。本文针对风电机组控制的相关问题展开研究,主要内容归纳如下:(1)采用分析建模和实验数据验证相结合的方法建立大型风力发电机组的非线性数学模型,以描述整台风力机的动态行为。此模型对不同控制概念的风轮具有通用性,不但能描述机组的基本动力学特性,还适合于控制目的。模型的有效性通过现场测得的风力机数据验证,并且分析了模型失配的主要原因。此模型可以用于检验控制策略的有效性。(2)针对风速仪测量风速的不准确性,本文将大型变速变桨距风力机的有效风速估计看作一个标准的软测量问题,提出基于支持向量机的有效风速软测量。软测量技术的核心问题是建立软测量的数学模型,以实现辅助变量对主导变量的最优估计。文中推导了回归型支持向量机和最小二乘支持向量机的算法,给出基于支持向量机软测量建模的具体步骤。(3)首次提出基于支持向量机的非线性预测函数控制算法和双馈发电机的预测函数控制。利用基于线性核函数的支持向量机进行非线性系统辨识,建立预测模型。通过预测函数控制的机理推导出采用一个基函数(阶跃函数)和两个基函数(阶跃函数和斜坡函数)两种情况下的控制律解析表达式。该算法具有在线计算量少,跟踪性能好,抗干扰能力强的特点。针对双馈发电机快速响应对象的特点,综合考虑发电机对控制系统在设定值跟踪能力、抗扰动能力和鲁棒性等方面的设计要求,基于定子磁场定向矢量控制系统模型,结合动态线性化和反馈稳态解耦技术,提出了双馈发电机有功、无功功率的预测函数控制。(4)在分析风力机能量流动基础上,本文提出利用模糊逻辑系统得到低风速时风力机的参考转速,实现最大风能捕获。该方法不需要测量风速,避免了风速测量华北电力大学博士论文 ii的不精确性,不需要了解风力机的气动特性。(5)根据风力发电机组的运动方程,提出了风力机转速自适应最优模糊控制。算法综合考虑机组的机械特性和电气特性,系统辨识作为控制算法的一部分自动执行。在介绍自适应最优模糊控制原理的基础上,提出了一种自适应模糊逻辑系统的改进最近邻聚类学习算法,该算法在确定聚类时同时考虑输入输出信息的影响,并根据聚类样本数目的多少自适应调整衰减因子。改进算法克服了原算法中敏感参数多,不易调整的缺点。(6)提出支持向量机变桨距智能控制算法。功率系数是桨距角和叶尖速比的非线性函数,本文提出基于支持向量机的功率系数智能模型,该模型具有很好的功率系数拟合特性和较强的泛化能力,该方法对不同制造厂商的风轮具有较好的适应性和通用性。在功率系数智能模型基础上,提出变速变桨距风力机的智能控制方案。该方案包括两个协调工作的控制回路,低于额定风速时,采用自适应最优模糊控制调节发电机电磁转矩设定值,跟踪最优参考转速,实现最大风能捕获;高于额定风速时,采用支持向量机变桨距控制算法,控制机组的额定输出功率。仿真结果表明,风轮可以在变化的风速中获取最大能量并能有效改善控制器切换时引起的功率暂态响应,具有较好的实时性和鲁棒性。支持向量机首次引入风电控制领域,体现了很好的性能。关键词:风力发电机组,双馈发电机,变速恒频,变桨距控制,支持向量机,自适应模糊控制,预测函数控制
李毅[5]2007年在《变桨距变速风力发电机组的智能控制研究》文中提出能源、环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题。风力发电作为一种可持续发展的新能源,不仅可以节约常规能源,而且减少环境污染,具有较好的经济效益和社会效益,越来越受到各国的重视。由于风能具有能量密度低、随机性和不稳定性等特点,风力发电机组是复杂多变量非线性不确定系统,因此,控制技术是机组安全高效运行的关键。相比传统的控制策略,将智能控制理论运用于风电系统则能够得到比较满意的效果。本论文主要研究变桨距变速风力发电机组这种新型的风力发电系统以及风机的偏航系统。首先,建立了大型变桨距变速风力发电机的模型,并提出了大型变桨距变速风力发电机组的智能控制策略。其次,根据不同的风况,分别设计出模糊控制器,当低于额定风速时,能实现最大风能捕获;高于额定风速时,能保持机组的额定输出功率;仿真结果表明,风轮可以在变化的风速中获取最大能量,具有较好的实时性和鲁棒性。然后,针对偏航系统设计出PID和模糊控制相结合的分段复合控制器,该控制器即继承了常规PID控制无静差、静态稳定性好的特点,同时又兼有模糊控制适应能力强、动态性能好的优势;通过MATLAB仿真实验表明,该分段复合控制器能够满足偏航系统的控制要求,并取得了良好的控制效果。最后,给出了偏航系统的硬件控制电路,并且针对其恶劣的工作环境进行了抗干扰措施设计。
毕洋基[6]2009年在《无刷双馈风力发电系统的研究及控制》文中研究表明本文从能源可持续发展出发,论述了风力发电在未来能源发展中的重要地位,以较为详尽的数据,分析研究了国内外风力发电的发展状况及风力发电机组的生产、研究的最新进展。介绍了各种先进控制方法的基本原理及在风力发电系统中有关风能最大功率跟踪、电能品质等控制问题中的应用,为后面章节采取的控制方法提供了参考。无刷双馈风力发电机是一种特别适合于变速恒频风电系统的新型发电机,可以实现异步、同步、双馈等多种运行方式。根据转子结构不同,无刷双馈电机主要分为磁阻式和鼠笼式两种类型。本文以无刷双馈磁阻电机为主要研究对象,系统地分析了无刷双馈电机的运行原理和定转子结构,并给出了电机在同步转速dp旋转坐标系下的动态方程,利用该动态方程分别研究了电机在异步、同步和双馈状态下的动态特性。在MATLAB/Simulink里搭建了电机模型进行仿真,从仿真结果可以看出,无刷双馈电机在这叁种运行方式下均具有优良的特性,从而证明了模型的正确性,为后面章节讨论无刷双馈电机的控制奠定了基础。近几年来,随着鲁棒控制的发展,线性时变参数(LPV)控制器的设计方法也得到了一定的发展,LPV方法在处理非线性系统方面取得了一些成果。本文介绍了其相关的基本概念和定理,研究并给出了其控制器设计的过程和步骤,为其引入电机控制打下了理论基础。风力发电系统其中一个最大的目标就是最大风能的捕获。而电机是发电系统中最重要的部分之一。作为未来主流发电机种的无刷双馈发电机有着诸多优点,但它也是一个高阶、非线性、强耦合的多变量复杂系统。针对电机的非线性,本文尝试将无刷双馈电机模型描述成多胞系统形式,提出了基于功率绕组磁场定向和LPV控制方法的无刷双馈发电机最大风能捕获系统控制方法,设计了一种多胞LPV控制绕组电流控制器,来实现最大风能的捕获。本文最后对该无刷双馈发电系统进行了总结,并对该系统的进一步研究提出了一些方向。
张斌[7]2009年在《风力发电机组智能控制技术研究》文中研究说明在目前的可再生能源中,风能是最被看好的,风力发电应用也日趋广泛。目前,风力领域的研究难点和热点集中在先进控制策略和优化技术等方面。由于风能具有随机性、不稳定性及能量密度低等特点,因此,控制技术是机组安全运行并提高效率之关键,也是国内外风能领域重点研究的课题。本文是在对风力发电原理和控制理论进行深入研究的基础上,分别建立了风力机和双馈发电机的数学模型,为建立风力发电系统的控制系统模型奠定了理论基础。本文结合滑模变结构、模糊控制等理论,以克服系统的参数和外界的不良影响,最终实现具有自适应能力的高性能风力发电系统控制,为实际应用提供了参考和依据。主要研究内容如下：1、综述了风力发电机组研究现状和研究发展趋势,并介绍了课题研究的目的和意义。2、采用分析建模的方法,建立了风力发电机组数学模型,对风力机的特性进行了深入分析,将风力发电机组及相关部分分为风力机部分、传动系统及发动机叁部分重点研究了风力机传动部分刚性轴模型和柔性轴模型。3、提出了风力机控制的总体设计方案。将滑模变结构控制理论和模糊逻辑控制相结合引入风力发电机组控制当中,以克服系统参数变化以及外界的随机影响。并使用所建立的模型进行了仿真研究。4、针对常规直接转矩控制系统中存在的一些缺点,将模糊控制理论引入双馈发电机直接转矩控制中,从而改善控制系统的鲁棒性,实现电磁转矩对输入机械转矩及转速的良好跟踪。5、将CAN总线技术引入风力发电机组集群控制中,并实现其基本的收发信息功能。
刘艳萍[8]2010年在《新型无刷双风轮直驱风力发电机组及其控制技术研究》文中研究指明随着全球经济的快速发展,能源枯竭和环境污染问题己愈来愈严重。世界各国都积极开发和利用各种可再生、无污染、低成本的新能源。风能系统特别是风力发电系统的研制与开发已成为新能源技术领域的研究热点和重点。变桨距控制、变速恒频等先进技术是风力发电技术的研究重点。本文所提出的无刷双风轮直驱风力发电系统采用双风轮直驱,通过对双风轮进行变桨距控制,可以实现该机组的变速恒频。为我国研究和开发具有独立知识产权的新型风力发电机组提供了一种新思路。本文结合国家863计划项目“绕线型无刷双馈风力发电机及控制装置”,对无刷双风轮直驱发电机组及控制系统进行了较为系统的研究。首先研究了无刷双风轮直驱风力发电机组的结构和工作原理,分析了其在变速恒频状态下的运行特性,并给出了具体的运行方案。基于无刷双风轮直驱风力发电机组的结构和工作原理,建立了两相旋转坐标系下的数学模型及MATLAB/Simulink环境下的仿真模型,并进行了仿真研究。本文利用工业控制微机PC104作为主控器,数字信号处理器TMS320F2812作为前置机,设计了数字化的独立变桨距控制系统,并对变桨距控制系统的关键控制单元进行了详细的研究。主控器和前置机通过CAN串行通信网络进行数据通讯。主控器的软件系统采用多任务实时控制体系,按控制要求合理划分控制任务的界限和控制级别,并为之分配相应的时间资源,大大提高了软件的综合效率。数据采集采用交流采样和数字解析法实现系统有功、无功和频率信号的求解,大大节省了硬件资源。在理论研究的基础上完成了一台样机,并构建了原理性的实验系统,进行了系统的实验研究,为无刷双风轮直驱风力发电机组进一步实用化打下了良好的基础。
黄浩[9]2004年在《变桨距主动失速型风力发电机组智能控制器的研究》文中提出本论文在对变桨距主动失速型风力发电机组运行特性分析的基础上，利用模糊理论和神经网络这两个近年来在智能控制领域当中迅速发展的新兴理论，根据大型变桨距主动失速型风力机在不同工作状况下提出了不同的控制策略，设计了在低于额定风速时的神经节距控制器和高于额定风速的模糊节距控制器，两种控制器结合在一起，可以在风力发电机组数学模型未知的情况下控制系统可靠运行，获取最大能量，并具有主动学习发电机组运行特性的能力。论文还根据理论计算数据在Matlab下仿真计算论证了控制器在实际工业控制系统当中运行的可行性。
王惠斌[10]2010年在《大型风力发电机组变桨距控制策略的研究》文中研究指明在各类不可再生能源日益枯竭的今天,发展绿色的、无污染的、可再生的能源正是世界各国所追求解决能源问题最有效的途径。而风能正是这样一种取之不尽、用之不完的新型能源,为此风力发电必然成为各国所争相追求的宠儿。当前我国风电机组正由定桨距型向变桨距型过渡阶段,因此对风力发电机的变桨距控制及变桨距原理的研究是十分必要的。本文首先对变桨距风机的空气动力学原理进行了研究和说明,利用Matlab仿真软件对当前应用最多的两个风能利用系数公式进行了仿真对比研究,择优选取应用于本文。在对变桨距的控制过程进行研究的同时,探讨了当前流行的变桨距变速风力发电机组,并推导出风力发电机组变桨距的整体控制策略。然后,利用局部组成整体、整体验证局部的原则,对风机的各个部分建立起相应的数学模型,进而建立风力发电机组系统的模型。对无控制器时的系统进行了仿真,以此来证明模型的正确性。在无控制器系统的基础上,加入传统的PID控制策略并进行仿真。结果表明传统控制策略未能达到满意效果。故针对风力发电系统的特点,将智能控制方式中的模糊控制应用于风电机组,在高风速和低风速的不同风况下分别设计了两个模糊控制器,通过Matlab对风力发电机组的模糊控制过程进行仿真,结果达到了预期的效果。最后,由于风电机组大多工作于十分恶劣的环境中,这就要求其控制器具有极高的工作可靠性等,而选用可编程逻辑控制器(PLC)作为控制器可以更好的满足风电机组控制要求。本文采用SIEMENS的可编程控制器S7-300来设计风力机的变桨距控制系统。根据风力发电机组并网前后的控制流程图,在STEP7中对控制系统完成了硬件的配置和软件程序的编写,并利用系统中的仿真软件S7-PLCSIM对程序进行了调试。基于动态数据交换机理实现了WinCC和Matlab之间的通讯连接。
参考文献：
[1]. 基于分布式电源的微网控制及运行优化研究[D]. 赵耀. 南开大学. 2013
[2]. 兆瓦级变桨调速风力发电机组的智能控制系统研究[D]. 朱健. 吉林大学. 2008
[3]. 风力发电装置刹车系统及偏航系统智能控制研究[D]. 李守好. 西安电子科技大学. 2005
[4]. 大型风力发电机组的智能控制研究[D]. 张新房. 华北电力大学（北京）. 2004
[5]. 变桨距变速风力发电机组的智能控制研究[D]. 李毅. 西安电子科技大学. 2007
[6]. 无刷双馈风力发电系统的研究及控制[D]. 毕洋基. 汕头大学. 2009
[7]. 风力发电机组智能控制技术研究[D]. 张斌. 北京交通大学. 2009
[8]. 新型无刷双风轮直驱风力发电机组及其控制技术研究[D]. 刘艳萍. 河北工业大学. 2010
[9]. 变桨距主动失速型风力发电机组智能控制器的研究[D]. 黄浩. 新疆大学. 2004
[10]. 大型风力发电机组变桨距控制策略的研究[D]. 王惠斌. 东北石油大学. 2010
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