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离网型风力发电提水系统控制研究

   日期:2022-11-21     来源:www.jinxiuxiu.com    作者:未知    浏览:469    评论:0    
核心提示:第1章绪论1.1课题研究背景及意义在目前经济优质进步、年代变革日新月异的背景下,社会的进步需要能源等行业的大力支撑。能源是关乎人类社会稳步进步的要紧原因,与大家的生产生活密切有关。
第1章绪论1.1课题研究背景及意义在目前经济优质进步、年代变革日新月异的背景下,社会的进步需要能源 等行业的大力支撑。能源是关乎人类社会稳步进步的要紧原因,与大家的生产生 活密切有关。在过往的能源进步经历中,化石燃料作为发电的核心材料广泛用于 工业生产中,带来不竭的动力的同时也引发了海量环境问题,社会正面临亟待解 决的大方污染、温室效应等难点。但假如“一刀切”的停用化石燃料也没办法解决 能源危机,考虑到经济进步需要,找寻可持续的符合生态进步需要的清洗能源缓 解环境污染是一条适合的道路。风能作为一种丰富的自然资源有着得天独厚的优 势,周期短、本钱低等特征使得风可以用于发电成为电力行业宝贵的选择[2]。风力发电是有效借助风能的一种形式,契合社会进步的绿色生态理念。国内 的风资源储量大,在国家“碳达峰、碳中和”的进步目的下,充分开发借助风能 可以为社会带来好的效益。风力发电的作用有非常多种,将风力发电技术用于提 水灌溉范围已经成为趋势。风力发电提水可以分为并网型和离网型两种形式,离 网型又有有无储能两种不同模式。在国内一些电网电压没办法输送到的偏远区域, 借助风力发电提水不只可以解决农户的平时需水量,还能在实质建设中不断改进 提升技术,为国内的科技进步做出贡献。因此,对离网型风力发电提水系统的不 同模式的控制研究对风力发电和水泵电机的进步都有着十分要紧的意义。并网型的风力发电提水系统可以将电网作为中间环节来调节能量的双向流 动,吸收多余的风能又能为提水系统提供电能。离网型系统在有蓄电池的条件下, 系统的稳定性可以得到保障;而若没储能装置时,受风速不断波动的干扰,系 统的稳定运行状况也会遭到非常大的影响。因此,不管选择哪种方法达成离网型风 力发电提水,提升整个系统控制器的性能很有必要。整个系统可分为发电机侧 和负载侧两个部分的控制,通常在传统的控制方案下可以达成发电和提水,但 控制成效不理想,总是会导致资源的浪费。若能改进发电系统和提水系统的控制 方案,使得系统保持在最好的运行状况,方能有效借助资源的同时,各变换装置 也能安全靠谱的运行。1.2风力发电提水系统研究近况1.2.1国内外研究近况国内拥有广阔的地理空间,无论是陆地还是海上,可以安装风力发电装置的 地域不少,为风力发电事业的进步创造了好的条件。伴随风电产业结构的调整 升级,风力机装置的更新换代,风电技术不断趋向成熟炉%从近几年的数据统 计可以看出,国内的发电量逐年攀升,有着好的势头。下图简要说明了近几年 来国内风电的进步变化状况。2 14-2020年国内风电年震电量及占全国发电总量比率图1-1 2014-2020年国内风电的进步情况风力发电年发电量呈现的好态势,带动了并网装机容量的不断提高。依据 能源数据统计,2020年底前,并网装机总量高达7167万千瓦时,累计突破2.8 亿千瓦时,连续11年成为世界第一。2014-2020年国内风电新増并网装机容応和累计并网装机容戢图1-2 2014-2020年全国风电新增装机容量和累计装机容量风力发电作为最具商业化的可再生能源发电形式之一,一直饱受每个国家的 喜爱MT%从全球风电装机量的分布可以看出,亚洲区域仍然是风电进步的领跑 者,欧洲区域仅次于亚洲,处于相对领先地位。在欧盟提出大力进步风力发电的 背景下,风电成为欧洲区域最主要的发电模式。从2020年欧洲风电行业的进步 状况看,德国、西班牙和英国在装机总量中排名前三位,荷兰、德国、挪威的新 增装机量多于其他欧洲国家,而丹麦、爱尔兰的风电消费量占比更靠前。依据相 关剖析推断,到2025年底,德国成为欧洲陆上风电重点进步国家,英国则在海 上风电进步中表现更突出。亚洲区域除去中国连续占据主导地位以外,印度也成 为最具潜力的风电进步国家,预计在2022年创造新纪录。在打折政策的勉励下, 美国风电的进步速度日益增快,占可再生能源的比重超越了水电,成为第四大发 电出处。同时,美国不断拓宽海上风电项目的经营,投资额也在逐步增加。依据 美国能源部的预测,将来10年内,风力发电的占比将上升至20%,本钱上可以 达到其他发电形式的水平。2020年全球风电累计装机容量地区分布图■•亚洲■北美■欧洲*拉矣■具他图1-3 2020年全球风电累计装机容量分布图风力发电的迅速进步为其作为提水灌溉的源泉提供了不竭的动力。早在18 世纪至20世纪,欧洲国家和美国相继研制岀了多类型型的风力提水机,开始对 风电泵水系统进行研究,为风力发电提水的进步奠定了基础。国内同样作为该领 域内的创始人之一,从最早的斜杆风车到用柴油机发电,不断突破技术和效率的 障碍,制造出了高扬程小流量和低扬程大流量的风力发电机,分别用于深井提水 和节水灌溉等。内蒙古作为风资源较为丰富的区域,对风力发电提水技术的研究 已有肯定的成就。最早出现的FD2000风电提水机组省去了蓄电池,通过智能控 制达成了发电机与潜水泵的连接,既解决了水泵与风力机功率吻介的问题,乂节 约了本钱,为后续的研究开辟了道路。近几年来,很多学者也对风力发电提水拓展了深刻的研究。第一,风力提水 机的进步给控制系统带来了更大的便捷。河海大学研究出了可以在风速只有 2.8m/s下就能启动的风力提水机,通过数值模拟验证了该设施的好性能[⑷⑴。 内蒙古区域选择了适合的试验基地,使用典型的FSH-3.5风力提水机对湿地进行 补水[⑹。同时,对与风力机配套的水泵展开了研究,剖析了活塞泵和膜片泵的各 自的优势和适用的条件范围,为风力提水机的选择拓宽了道路是由韩京清前辈提出的一种一流的基于观测器的控制思想, 主要由跟踪微分器、扩张状况观测器和非线性状况误差反馈率 三部分组成,具备模型无关性、鲁棒性、易用性等特征。其中,核心环节ESO在 ADRC的控制中起到了要紧有哪些用途,可以对结构的状况变量和总扰动进行观测估 计,通过前馈给予补偿,将被控对象整理成积分串联形式,提升系统的抑制扰动 能力。ADRC不受被控结构的数学模型的局限,其响应速度快、控制精度高的优 点遭到广大研究者的喜爱。因此,在海量不一样的范围中,ADRC都有非常不错的进步, 它的提出解决了 PID控制器很难解决的问题,为控制技术的进步开辟了一条道 路。文献[63]将ADRC技术用于光伏发电并网系统中,借助偏差原理对传统的 ADRC进行改进,提升ESO的观测精度,并且给出了改进前后控制器的性能比 较和稳定性证明。为增强系统在高频段的衰减能力,结合串联校正法,给总扰动 增加惯性环节,通过仿真验证在不同工况下改进控制方案的有效性。文献[64]在 主海水泵的异步电机矢量控制系统中,将控制器的每个环使用ADRC来达成, 通过人工蜂群法进行参数自整定,提升控制器在系统的负载扰动用途下的调节能 力,从而可以通过冷却水系统得到海水泵的最佳转速。文献[65]研究了四旋翼无 人机四回路的控制方案,分别设计了传统ADRC、改进fal函数的ADRC与结 合滑模的复合ADRC三种控制办法,对无人机飞控系统的抗干扰性能进行仿真 和实验比较,得出了在复合算法下系统的鲁棒性更强,位姿跟踪更有效的结论。 ADRC同样在风力发电、电机驱动等控制系统中得到了充分的进步,体现出了较 高的用法价值。4.1.1线性自抗扰控制理论与设计高志强研究员在前人研究的思想基础上,提出了 LADRC的方案a-?。】,使模 型参数复杂,整定环节难的问题得以解决,有效降低了系统调节参数的时间,推 动了 ADRC在更多范围的应用和进步。因为离网型风力发电提水系统由多个模块组成,一般存在被控对象的建模误 差、电机参数、变量耦合等内扰动与不断变化的风速等外扰动的影响,需要 LESO对总扰动进行估计补偿。而且整个系统的参数多而复杂,将需要调参多的 控制器进行容易化处置,可以更快地达成控制目的。参考其他学者的研究文献, 本章同样釆用简化的lst-LADRC控制器。图4-1所示为lst-LADRC控制器结构 框图,省去了过渡过程,在肯定成程度上节省了控制器的本钱。将LADRC的核 心部分LESO作为重点研究,并且LESO输出项由结构的观测值和总扰动两部分 构成,不包括微分输出项,所以直接用比率环节何来调节。该控制方案降低了模 型参数的计算量,易于达成,系统的控制精度和成效也有非常大的提高。图4-1 一阶LADRC控制结构图其中,尸为参考值的输入,丁为控制输出,"为控制量,加为控制增益,Z] 为跟踪信号,Z2为扰动的观测值。选取0作为未知的外扰动,bo为已知部分,则x = axJrbu + a)= ax + b^u + u + a)令/■为内外总扰动,贝Uf = ox + (方一 〃(,)“ +0选取状况变量:西=厂x2 = f ,则式(4-1)和(4-2)可以转化成的连续状况空 间形式为U _ s + l2k} y bosU_ +l}s + l2)R bos由此可以将图4-1简化成传递函数形式的结构图,如图4-2所示。bs + a}对C作如下变换:C=$ + . A + 花bQ s $ + 厶+何W* 件⑵S S+A+何=C〃・®其中,k=^+l\ , & =,岁 ,C”代表PI控制器,九仗)代表一阶 g 低通滤波器。依据上式等于由一个PI控制器和低 通滤波器构成。从某种意义上说,LADRC控制是PI控制的一种延伸。通俗来 讲,LADRC的控制、调参范围比PI控制愈加广泛,可以涉及到PI达不到的领 域,拓宽了控制途径,从而使得系统愈加稳定。通过剖析一阶LADRC的控制原理与数学模型的设计,可以剖析出,在其核心LESO对模型扰动状况变量进行估计补偿后,系统的抗扰能力得到非常大 的提高,鲁棒性能更强。同时,这为将其运用到风力发电提水系统的控制中建 立结实的基础,使整个系统控制得以优化。4.1.2二阶LESO的收敛性剖析LESO作为一阶LADRC控制系统的核心,其收敛性和对扰动的估计能力的 强弱对系统控制成效的好坏起到了十分要紧有哪些用途〔7卜73〕。现对二阶LESO的收 敛性能做简要剖析。将式中Z的微分方程用传递函数来表示,并且带入矩阵Z,得到:=屍+2e ?畑+公 u®1 2J^Y_严盛尹G) ~■ U分别为可⑴、z2.曲)、“的拉氏变换。 Q = Z|-Y,经整理可得:殳 b g--——心+厂亠^") 因为了 =込=片-如»-期,所以F = sY-b0U,令总扰动的跟踪 误差为:E2 = Z2-F,经整理可得:2 2坊= 艸)-- = K/s , U = K/$,从而得到稳态误差为:|X = 〃〃© = 0J .v->0]e2,. = 〃〃sE2 = 0I >0上式可以证明,LESO的收敛精度高,对模型的状况变量和总扰动的估计能 力使得系统的误差大大减小。下面对Z]的跟踪能力进行剖析,当0=0时,Z,⑶=盛半仝=卅-丄+ —^)对上式进行反拉氏变换,可得:Z] = K — K 对上式进行求导变换,取t = a0/2,代入方程得到可= Kul.l35K 可以得到变量彳、z2的传递函数另可表示为Z = —V + 电 uZ] 2 1 1 y ' 2 1 7"S~+sZ]+?2 S +s/]+?2sl7 S + l. .z9 = —: = V H•-; !——DM2 ?+5/1+/2 52+5/1+Z2 0结合式、和可得G Hu = r y®N b0N=s2 +slt +l2; H = s + kJ?; N=疋+s +何+£+厶。 依据式将被控对象用如下等式来表示:sy^fi+bou 图4-3系统等效结构图依据上图可计算到一阶LADRC的闭环传递函数为从传递函数中可知,©和何是参数整定的要紧原因,两者的改变直接影响控 制性能。依据图4-4可以看出,通过增大的值,可以减小扰动增益,增强系统 的抗干扰能力,减小相对滞后性和响应时间。但現也不适合过大,当输出量存在 高频波动时应该适合减小%的值。Bode Diagram-20103联立和可以得到传递函数2_ axs + a2s + a3y~h}s3+h3s2+h3s + h4V°式中,a, = 1 ; a? = I、; a3 = /2 ; h}=b0-,尽=瓜 + 砧;h} = bok{ + bj、+ k£ +/2 + bQl2 ; h4 =kpl2.因为々〉0, 6y0 >0 ,易知当 z = l,2,3,4 时,坷>0 且 A, > 0 =依据李纳德-戚帕特稳定性判据[7勺,当系统处在绡>0、鸟>0的条件下,稳 定性才能有所保证。而闵力4 0厶3= A K 0 =人0包人=k風[b;kt + cdq + 逛]因为何、b。、Q都大于0,显然有厶〉0、亠>0,即当任意参数的取值都 大于零时,一阶LADRC都能使系统维持稳定。4.2基于CLADRC的机侧整流器的控制方案4.2.1速度环控制器设计由式可以察看到,永磁同步发电机的转速环为一阶非线性系统,容易 遭到负载转矩、电机参数与电流误差等扰动带来的影响,因此将PI控制器用 LADRC控制器代替来消除速度环的干扰原因,提升转速的跟踪性能。图4-5为 速度环一阶LADRC控制的结构图。图4-5速度环一阶LADRC控制结构图结合式、,转速的动态方程可进一步表示为% =*考虑集中扰动,选取〃为包含系统内部动力学和外部扰动相结合的系统总 扰动,则-b)iq 式中,b = -3ny/fij2J,加是b的估计,则速度环可以改写成砖 依据一阶LADRC的基本模型,将发电机机械角速度作为控制器的输入 信号,则永磁同步发电机转速环的LADRC控制器可设计为e = zn_e”,Ai = % 一 2知 + 给"0) 咎2二-此» =心1何 _zn)~7!i式中,加1为比率系数,e为反馈信号的抑制扰动,Z.为e”的估计值,可2跟踪系 统的总扰动d,咸是期望输出。4.2.2电流环控制器设计风机类负载转矩作为一种外部扰动,不受电机参数的影响。式表明电磁 转矩与彳轴电流存在比率关系。因此,准时补偿因负载变化受影响的?轴电流可 以有效提升系统的抗干扰能力。考虑参数变化,引入LADRC控制器可改变电流 环控制的性能,提升参数的鲁棒性。 〃轴电流lst-LADRC控制器设计由式可以改写d轴电流的状况方程为瓦 1 Rs . .dt L d L d mq假设%为总扰动,则R心 = 一~ id + n可写成4 =^ + b02Ud依据公式可知,d、g轴电流遭到明显的耦合的影响,因此消除耦合项 “%—可以达成系统的解耦控制,从而降低对〃轴电流的干扰,经整理可得〃轴 电流的lst-LARDC控制算法可设计为— Z21 - °玄21 = ZT1 ~ 2% + bgU 玄22 = —。02 «o/八 /八 222 - nG)m^qw g轴电流lst-LADRC控制器设计同d轴电流环类似,g轴电流环控制器的改进如下。将式中的g轴电流 写成状况方程的形式设b03=l/L表示为电流增益,d2 = /L为系统的内外总扰动, 则上式可重新写成进一步可得q轴电流的LESO为^31 =勺2 — 2e3 + %11 g轴电流的反馈控制率可设计为“ = "-尹式中,心为比率系数,7;为参考值输入。图4-7为g轴电流环lst-LADRC控制 框图。4.2.3电磁转矩反馈补偿方案在实质的风力发电系统中,负载转矩的变化常常是影响系统稳定性的要紧因 素,为了提升PMSG速度环节的抗干扰能力,通过电磁转矩公式可以看出7;和石 是正比关系,因此使用电磁转矩反馈控制方案⑺】对g轴电流进行补偿,提升系统 实时的动态响应。在理想条件下,将电磁转矩反馈加入到g轴电流控制器的输入 端,可以得到如图4-8所示的控制框图。一般设定电流能完全跟踪,即传递函数 G = l,则输入到输出的传递函数可以架构为电磁转矩反馈补偿的传递函数。图4-8转矩补偿控制结构框图依据上图可以推导出未加入电磁转矩的传递函数为由式可以看出,因为G「和氏存在势必联系,转速®,会因转矩 7;的改变而改变;因此,加入电磁转矩补偿的传递函数为G =佥= 八 7 Tl + HMTKiQ G = % = HM^KpS + HMK /町_ e: 一 Js2 +5 + HMTK,通过比较式和可以看出,加入反馈补偿控制后,系统的特点方程 发生明显变化,则需要事先证明稳定性。同时,转速的变化量与H值的大小有 关,可适合减小刃值,提升转速的抗负载转矩扰动能力,保持转速的动态响应。依据式,系统的特点方程为{H-MT)Js2 +当转矩系数为正的固定值时,依据劳斯稳定性判据,系统须满足以下条 件才能达到稳定,即:H>Mt 经过参数调整和反复验证,当H值和值越接近时,系统的抗转矩扰动能 力越强。4.2.4不同风速下风力发电系统仿真剖析前几小节剖析了 lst-LADRC的控制原理与基础的控制器设计,将其运用 到PMSG整流系统的矢量控制中,对每个环的控制器进行重新设计,得到风力 发电机侧控制系统的整体设计如图4-9所示。第一,速度环和d-g轴电流环都采 用lst-LADRC控制器代替PI控制器,提升转速的动态跟踪能力和电流的抑制扰 动能力。第二,因为风速的易变性,风力机转矩也会实时变化,为提升速度环的 抗驱动转矩的扰动能力,通过加入电磁转矩反馈对g轴电流给予补偿,提升系统 的动态响应,优化电能变换过程,为达成提水作业提供好的供电系统。发电机 侧的控制原理和能量流动还是好似第三章所述使用转子磁场定向原理,这里就不 再重复赘述。图4-9基于CLADRC的风力发电系统控制原理图经过对风力发电系统的整体设计,机侧整流系统得到进一步的健全。当然, 控制方案的提出只有通过验证才能显示其适用性。因此,这里先单独地对发电机 侧的系统进行模拟仿真。分别使用渐变风、阵风、随机风和自然风等不同风速条 件,察看并剖析机侧系统的运行状况,从而说明所提的CLADRC控制方案的有 效性。图4-10和图4-11分别为风力机模型和风力发电系统的模型。下面给出风力发电系统的参数,直流电压给定380V。表4-1风力机系统参数参数 数值叶片半径/R 1.05空气密度/p 1.225桨距角/0 0定子电阻/& 0.958定子电感/Zd 5.25e・3定子电感/Zq 5.25e・3转动惯量〃 0.003永磁磁链/肖 0.1827极对数/p 4⑴渐变风:图控制量-输岀曲线图风能借助系数曲线图4-12渐变风下发电机运行状况从上图4-12剖析可知,当风速由恒定状况发生改变时,发电机转速的跟踪 值逼近参考值。在3.6s风速降低的瞬间,转速可以迅速恢复到跟踪状况。控制量 g轴电流和电磁转矩7;呈现对应的线性关系,同样在风速突变的瞬间,有略微的 超调存在,但能迅速恢复到理想状况,不影响整体的控制成效。风能借助系数C” 稳定在最大值0.4519,与理论值相符,非常不错地达成了 MPPT控制,从而说明了整 个控制方案的有效性。阵风:35 I 1 1 1 1 1 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4t/s图4-13发电机转速跟踪曲线随机风:42图4・15发电机转速跟踪曲线从图4・12至图4・15可以剖析到,无论风速处于任何一种状况,发电机转速 都能非常不错地跟踪到参考值,没有紧急的突变和超调问题。这样来看,在CLADRC控制方案下,风力发电系统的控制成效与理论剖析的结果相符合,一 定程度上提升了发电水平,为负载侧供电奠定基础。4.3基于LADRC的异步电机调速系统控制方案针对三相异步电动机这种不确定的控制对象,电机调速过程常因负载变化、 参数摄动等原因遭到妨碍。离网型风力发电提水系统更是一个参数多、控制难的 系统,对控制器性能的需要较高。无论是有储能还是无储能的模式,都需要在接 近理想的工作状况下才能提升提水作业的效率,也就是说尽量的得到最佳的转 速来适应系统的变化。因此选择适合的控制方案对异步电机进行调速控制看上去尤 为要紧。自抗扰控制在一定量上可以增强系统的抗干扰能力和转速的跟踪性能, 从而使得负载侧的控制成效趋向于更好的状况。基于第二章对三相异步电机的数学建模,依据转子磁场定向的控制理论,将 电动机的动态模型用微分方程来表示。dt= - V + k训 m %式中,"(kF+T?厶2)/(仏2);心=&厶”)/(叫2);心彳知Z)/(见); T=Lr/Rr; <7 = 1-:/(厶厶);©为转子转速;7;为转子电磁时间常数;b为电 机漏磁系数;上式表明,异步电动机的微分方程中存在交叉耦合项,即d轴电流方程中有 ①爲项,g轴电流方程中有-项,即力、g轴电流相互影响;同时,转速方程 和g轴电流方程也存在相互耦合项k^rq和-L神涮点"o这类变量耦合项 的存在,会大大削弱控制器的性能,对异步电机调速系统导致不利的影响。因此, 参照LADRC的控制理论,将存在的耦合项看作系统的内部扰动,借助LESO观 测器进行实时观测和补偿,达成定子电流励磁和转矩分量的解耦控制。第三章中已经剖析了异步电机使用矢量控制的调速系统的运行原理,基于上述研究剖析,根据LADRC的控制理论,将控制回路中的APR、ASR和ACMR 和ACTR四个环均使用1 st-LADRC控制器,以便达到更高的控制精度。异步电4.3.1 〃轴电流环控制器设计由式(4-43)中可知,〃轴电流环的数学方程为1= 一% + k2i//rd + a)}i +—-usdb 厶 (4-44)=一何匚+4(') +如也式中,= R丄妙小bL;)+叽b严巩叫将血=-也看作被控对象的 已知部分,未知扰动坷(/)中存在易受不确定原因影响的转子电阻与①和爲 形成的耦合项,这类耦合项对系统参数的整定过程带来不利影响,从而影响系统 的控制性能,因此设计相应的LESO对扰动进行实时估计补偿:zn =z12-2<y,(zll- z;J + 叽 + f0l反馈控制律设计为Moi =比(心一勺)<="。厂(引+人)/®上述设计的LESO可将非线性的数学模型容易化为一阶微分形式,联合比率 调节器就可得到改进的d轴电流环lst-LADRC控制器,其框图如图4-17所示。 7;为d轴电流的给定值,引为电流的跟踪值,引为扰动的观测值。4.3.2 q轴电流环控制器设计同d轴类似,g轴电流环的微分方程改写为式中,厶”0d®/(°A)-毗,^2 =1/0-4 o同样,将人2=-窕看作被控对 象的已知部分,扰动02卩)中存在©和匚形成的耦合项,影响系统的控制成效。参照d轴电流环控制器的设计,对g轴电流环使用LESO来对总扰动进行补偿, 提升系统的抗干扰能力,具体如下:玄21 = Z22 - 20 匕21 -嘉)+ 叽 + 托2玄22=-马2佗厂嘉)反馈控制律设计为% -心Usq = W02 ~/^2依据上述设计的控制器的方程可以得到改进的lst-LADRC g轴电流环控制 器如图4-18所示。其中:i;为g轴电流的给定值,Z21为电流的跟踪值,Z22为扰动的观测值。4.3.3磁链环控制器设计依据公式,转子磁链的微分方程可表示为"曲=血站一*0”/ 式中,b^Lm/Tr,将fm=~Vrd/Tr看作被控制对象的已知部分,则磁链环的一阶 线性自抗扰控制器设计为:Xi= Z32 - 2© 気 - ?") + b&d + 人3二2 =一&馆| -C = 3; 一 Z3 J—匕2 + 九)/ b.重新设计的lst-LADRC磁链环控制器如图4-19所示。汇为磁链的给定值, Z31为磁链的跟踪值,Z32为扰动的观测值。4.3.4转速环控制器设计转速的微分方程可以转变为Q = KWrd -yT,Wg+M)式中,b4=k^rd, a3 = -npTL/J .可以看出,转动惯量丿和负载转矩7;在不同 工况下会出现发生相应的变化,从而影响转速的跟踪成效。因此,将陽⑴看作总 扰动,通过LESO来观测状况变量,给予补偿。参数整定像d-q轴电流环的 整定过程。相应的LESO可以设计成如下形式扬州大学硕士学位论文玄41 =242-2© + 心嘉1 . 2 lZ42=-^4匕厂纠)C = kd ⑷ 一 Z4 J - Z42 / Q 将上述设计的转速环一阶LADRC控制器用原理图的形式表现如图4-20所 示。少:为转速的给定值,Z4I为转速的跟踪值,Z42为总扰动的观测值。经过LESO 对模型处置后,%对扰动的跟踪成效大大提高。图4-20转速环lst-LADRC控制器框图4.3.5不同工况下异步电机调速系统仿真剖析上一小节针对异步电机带动水泵的调速系统容易出现的问题和存在的不确 定原因干扰系统的运行,提出了使用四个lst-LADRC控制器分别对转速环、磁 链环和双电流环进行设计,在保证系统稳定运行的基础上,对电动机转速的跟踪 性能提升需要。为了提升离网型风力发电提水系统整体的控制成效,现对所提的 异步电机调速系统的LADRC控制进行仿真验证,保证负载侧各参数的实质运行 结果接近参考值。通过仿真结果剖析在不同工况下,异步电机的运行状况,从而 证明所提控制方案的有效性。下图为搭建的异步电机的调速系统的模型。下面给出仿真所需的三相异步电机的参数。直流电压给定为380V。0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2t/s图4-22工况1下异步电机转速波形剖析上图仿真结果可知:一方面,当异步电机转速恒定时,在启动阶段,LADRC控制下的转速响应速度明显比PI控制的快,0.1s就能追踪到给定值并且 维持稳定,而且几乎无超调。察看PI控制下的转速曲线,大约有3.4%的超调存 在,经过0.6s才能接近参考值。其次,当系统在运行过程中突加负载时,前 者控制下的转速并未遭到非常大的影响,瞬间就能恢复到理想状况。而后者控制下 的转速存在明显的抖动现象,并且有肯定的恢复时间,实质值与参考值之间存在 些许偏差,跟踪成效不如前者。因此,LADRC控制在「定程度上能起到加快转 速的动态响应和保证好的跟踪能力有哪些用途。工况2:空载运行,Is时转速山600r/min升高至800r/min =图4-23工况2下下异步电机转速波形从图4-23中可以看出,无论是在启动阶段还是发生瞬时变化时,LADRC控 制下的电动机转速能在非常短期内达到理想值,分别为初始阶段的0.1s和突变 时的1.1s,证明了在该控制器有哪些用途下,系统的动态响应能力有非常大的提升。而 PI控制下的转速响应时间都是前者的4倍左右,因为转速在顺时的跨越幅度较 大,受超调的影响,恢复时间相对较长。因此,异步电机调速系统在LADRC控 制下,即使转速发生较大的改变,也不会干扰系统的稳定运行。工况3:给定转速600r/min,负载转矩10N m,对电动机转子电阻不变与 转子电阻变为1.5Rr的两种状况进行验证。700600 -仔500 -'400 -300 -t/s图 LADRC控制下异步电机转速波形图 PI控制下异步电机转速波形图4-24工况3下下异步电机运行状况图除去负载转矩、转速突变等扰动原因的影响,电动机自己的参数摄动也是影 响系统动静态性能的要紧原因,比如异步电机转子电阻易受温度的影响而发生变 化。察看图4-24可知,在相同条件下,当电动机的转子电阻发生变化时,LADRC 控制下的转速曲线愈加接近,除去在挨近指定转速时存在的微小偏差,两条曲线 从初始启动就接近吻合;而PI控制下的两条转速曲线只有在0.5s趋向稳定时才 能重合。由此说明前者控制方案对系统有较强的鲁棒性,可以有效地观测到系统 参数变化引起的模型变化,并加以实时补偿。4.4本章小结本章主要在矢量控制的基础上,以lst-LADRC为核心,将其分别运用到风力 机发电机侧和异步电机调速控制系统中。第一,对机侧矢量控制的转速环和d-g 轴电流环进行重新设计,都使用lst-LADRC控制,同时对d轴电流存在的耦合项 进行解耦控制,对q轴电流使用电磁转矩前馈补偿,提升发电机速度的跟踪效率 和抗负载转矩扰动能力。对提出的CLADRC控制方案在不同风速下进行仿真验证, 证明了改进控制器的高性能。第二,将异步电机矢量控制的转速环、磁链环和d- g轴电流环均设计为lst-LADRC控制器来消除各变量之间存在的耦合项,提升系 统的抑扰能力。同时,剖析了不同工况下,使用LADRC控制和PI控制两种不同策 略下异步电机调速系统的运行状况,从而证明改进后的控制方法的可行性。第5章系统模型搭建及仿真基于对离网型风力发电提水系统每个组成部分数学模型的剖析,加入适合的 控制方案组成完整的控制系统,在Matlab/Simulink平台上分别模拟搭建离网型风 力发电提水系统的有储能和无储能两种模式的仿真模型,包含风力机、PMSG、 PWM变换器、异步电机和水泵等模块。当风速处于随机变化的状况下时,对风 力发电提水系统的发电机侧和负载侧进行联合仿真验证,使用传统的PI控制方案 和改进的发电机侧CLADRC、负载侧的LADRC的控制方案,比较两种控制办法 的仿真结果并剖析,从而选择最佳的方法达成整个系统的控制,提升控制精度和 成效。因为在第四章已经给出风力发电系统和异步电动机的仿真参数,现给出其 他参数:水泵比率系数为0.00000522,风速设定为10m/s的基本风加上随机风组成。5.1有储能系统建模及仿真5.1.1建模对于离网型风力发电提水系统在带有蓄电池等储能装置的条件下时,系统的 结构和运行状况相比于无储能系统来讲没那样复杂,蓄电池同时充当着储能和 供电两种角色,发电机侧和负载侧两个系统相对独立。因此在仿真电路中,通过 借助升压电路将直流电压升高到380V供给异步电机启动运行,从而达成两部分 的联合仿真。现在,蓄电池的类型大致分为铅酸蓄电池、锂电池、钠硫蓄电池等几种,出 于经济性和稳定性的考虑,本次研究使用胶体铅酸蓄电池作为储能元件。其基本 特点有:额定容量200AH/12V,电池内阻W3.6mG,最大充电电流50A,适用温 度范围-25°C-50°C等等。主要适用于风能(太阳能)户用系统、离网电站、风能 通讯基站、移动式储能系统等建筑供电系统。胶体蓄电池相比于一般的蓄电池在 安全性、使用年限、适应环境能力和循环放电能力等方面有非常大的改变。因此, 综合考虑各方面原因,选择技术相对成熟、应用范围更广的胶体蓄电池可以使得 系统愈加稳定靠谱。下图搭建的模型为有储能系统的仿真模型。5.1.2仿真及剖析在仿真过程中,无论是使用传统控制还是改进后的控制,系统的参数调节可 以分为发电机侧和负载侧单独调节,最后再做整体的联合,整个系统对变换装置 匹配度的需要相比更低一点。当然,为了得到最佳的控制成效,还要通过反 复调节控制器参数才能获得更好的结果。图5-2和图5-3所示分别为有储能系统 在不同控制方案下的仿真结果。6050403201000 12 3 4 5 6t/s发电机转速风力机吸收功率水泵负载转矩500 1.5Rr时异步电机转速图5-2有储能系统传统控制结果图从上面结果图中可以看出,风速的随机偶然性增加了系统控制困难程度。当系统 在使用传统PI控制器的状况下,因为发电机转速的跟踪成效与参考值之间存在些 许偏差,风力机的吸收功率也会遭到同样的影响。而且当风速的变化幅度忽然增 大时,发电机转速的跟踪能力也会发生相应的变化,虽然能非常快的恢复,但有 超调现象出现。在遭到外面原因的干扰时,控制器没办法做出准时准确的判断来弥 补这类原因带来的不利影响。从负载侧的结果图来看:第一,在启动阶段或者系统运行到4s时转速突变的 瞬间,有明显的超调存在,需要素时间才能跟踪到参考值;稳定阶段的电动机转 速的跟踪值与参考值接近。第二,水泵转矩与转速的平方成正比,满足数学关系, 但同转速结果一样有超调问题。从图的电动机转速结果图来看,当异步电机的 转子电阻改变时,说明系统遭到内扰原因的影响,此时两条转速曲线大约经过 0.5s才趋近重合。在前0.2s左右,转速的响应能力降低,与理想中两条曲线吻合上 升的成效有非常大的偏差,说明系统的稳态性能遭到影响。因此,对于一个庞大的 系统来讲,PI控制器可以达到肯定的期望值,但存在的不确定干扰原因会使得 控制成效有的偏差,在实质运行过程中或许会对系统的稳定状况有影响。50140012001000M 800 '60040020001发电机转速23 t/\456风力机吸收功率600500o 0 0.0 0 0 o o o o4 3 2 1异步电机转速f Reference-LADRC1.41.8.64.20JL 1.5Rr时异步电机转速图5-3有储能系统CLADRC-LADRC控制结果图从改进后的CLADRC-LADRC控制结果图中可以剖析出,在PMSG整流控制 系统的速度环和旳轴电流环都釆用一阶LADRC控制,再加上电磁转矩对g轴电 流的反馈补偿提升了速度环的抗负载转矩扰动能力和跟踪能力的条件下,当在外 界风速处于相同变化的状况下时,风力机捕获的风能与理论值愈加接近,非常不错地 达成了MPPT控制;发电机的角速度可以实时跟踪到参考值,两者间的偏差小于 PI的控制成效,这也就说明了风力机转速的跟踪能力更好,系统的鲁棒性更强, 而且无论是吸收功率还是转速都没出现因风速变化而带来的间接性突变现象, 都在控制范围稳定运行。因此,发电机侧使用的CLADRC控制可以准时地捕捉到 扰动原因,并且通过LESO的有效补偿,保持系统在理想水平的基础上运行。负载侧,将转速环、磁链环和乩g轴电流环均使用一阶LADRC控制器设计后, 相较于PI控制下的结果,无论是启动运行还是发生突变,电动机的转速都能瞬时 间跟踪到期望值,响应速度更快,而且几乎无超调;负载转矩值也与转速实时对 应。同时,为了进一步验证LADRC控制的强鲁棒性,做同样的假设,维持负载不 变,当异步电机的转子电阻发生改变时,从图可以看出:LADRC的控制成效 优于PI控制,两条转速曲线基本重合,大致在0.05s的时候,转速就能跟踪到期望 值。而且从启动的瞬间来看,两条转速曲线已经以几乎重合的趋势上升,说明了 电机参数摄动对系统的运行状况的影响很小。经过对离网型有储能风力发电提水系统在不同控制方案下的仿真结果剖析 可以发现,无论是外面环境等原因的干扰还是电机内部参数的扰动,或者是结构 的建模误差,优化后的CLADRC-LADRC控制方案对于系统出现的不确定原因有 更强的抑制能力,控制成效愈加接近预期的目的。因此,当离网型风力发电提水 系统在有蓄电池的状况下时,选择改进后的方法可以提升整个系统的抗干扰能力 和动静态性能。5.2无储能系统建模及仿真5.2.1建模前面己经剖析过离网型风力发电提水系统是由蓄电池供电,或者当使用并网 的形式时,电网可以供给充足的电能,这两者都有一个恒压环节来保持多个模块 的功率平衡,不会因内外部干扰原因而给系统带来非常大的负面影响。而当风力发 电提水系统既没蓄电池等装置储存电能或者发电,又没稳定的电网电源来给 负载侧提供电能时,就需要充分考虑到发电机侧和负载侧的功率平衡问题。第三 章已经剖析过,风力机的吸收功率和水泵轴功率之间存在等量关系,可以通过互 相调节来达成协调控制。而且假如系统在动态状况下,两个功率调节不匹配则会 影响中间直流电压的稳定,更紧急的会使系统崩溃,从而导致风资源的大大浪费, 提水效率也会降低。当风速选择在肯定范围内随机变化时,在MPPT算法的控制下,依据数学关 系得出风力机的吸收功率也会在肯定范围内变化。因此为满足平衡控制的需要, 水泵轴功率需要动态跟踪到风力机的吸收功率,通俗来讲,就是有多少风能就抽 多少水,继而达成整个系统的协调运行。当然,仿真过程中的参数整定也是一大 难点,需要不断尝试才能找到适合的参数使得系统的稳定状况维持更久。经过上述剖析,此系统的重要是在双PWM控制器下的能量的协调流动,为了达到更好 的控制成效,风力机侧直接使用CLADRC的控制器模型,负载侧的控制器则选择 LADRC控制器。下面给出搭建的无储能系统的联合仿真模型。5.2.2仿真及剖析虽然无储能系统的整体结构相对比较容易,在实质工况中,本钱作为考虑因 素的话,没蓄电池会使整个装置的总价减小,但达成过程并困难,联合仿 真过程的参数调节很复杂。当能量的出处只依赖发电机侧提供,又要遭到海量 扰动原因的影响,对既要达成机侧的MPPT控制,不导致风能资源的浪费,又要 保证风力机吸收功率和水泵轴功率之间的动态平衡是一大挑战。通过保证控制器 参数的正确性和有效性,使得控制器发挥最大有哪些用途。图5-5所示为无储能系统 在CLADRC-LADRC方案下的仿真结果。发电机角速度0.54O.3 2o.O.4 6 8 10 12 14 16 18 20t/s风能借助系数曲线直流电压异步电机转速O 84 2210t/s风力机吸收功率和水泵轴功率图5-5无储能系统CLADRC-LADRC控制结果图依据前文对离网型无储能风力发电提水系统的理论研究与要紧控制器的 设计,结合仿真结果可以得出:尽管系统的稳定性能随时会遭到影响,但在 CLADRC控制下,发电机的转速还是可以跟踪到理论值,存在的偏差在可控的范 围之内,达成了风能的MPPT方案。因为系统在启动时,发电机侧的电能给直流 电容充电,负载侧也在用电,所以直流电压的稳态响应需要一点时间,伴随中间 直流电压经过2s左右上升至稳定,系统在可控的范围内平稳运行,直流电压的稳 定给系统的功率平衡奠定了好的基础。从图的功率比较图中可以看出,4s左 右水泵的轴功率开始追踪到风力机的吸收功率,并且在下面的时间里,两个功 率曲线沿着相同的趋势实时变化,达成了功率平衡的目的。因为系统参数的整定 困难程度比较大,在风速忽然升高或者减少的瞬间,功率的跟踪成效有略微的偏差, 但都在允许的范围内,不会对系统的运行状况导致过大的影响。伴随水泵轴功率 的不断变化,异步电机的转速也跟随功率实时变化,基本在550r/min左右振荡, 不会有大幅度的变化,水泵转矩也与功率和转速呈现符合理论的数学关系。在此仿真过程中,还做了部分假设:一方面,将电压环去掉,则直流电压呈 现发散模式,电压达到肯定值后,电动机的转速会忽然降低,系统渐渐紊乱,与 系统想要达到的控制成效相背,因此控制办法中的电压环起到了重要性有哪些用途, 为发电和提水两部分奠定了基础;其次,对整流系统的矢量控制和对异步电 动机的调速系统使用前文提到的PI控制器,则水泵轴功率跟踪风力机功率的成效 偏差较大,直流电压达到稳定值的时间非常长,系统的响应速度比较慢。因此,在 无储能系统的发电机侧和负载侧的控制器的选择上,LADRC控制器占有更大的 优势,可以获得更接近理想的控制成效。5.3本章小结本章主要借助Matlab/Simulink软件搭建了离网型风力发电提水系统两种模 式在不同控制方案下的联合仿真模型,依据仿真结果剖析了系统在有无储能工作 状况下的运行状况,比较了在传统控制器和改进的控制器下的几种重要曲线的运 行趋势,通过结果显示所提控制方案的有效性,有益于对不一样的系统选择适合的 控制方法。第6章概要与展望6.1概要针对离网型风力发电提水控制系统,本文主要以有储能和无储能两种模式为 基础,展开对不同模式下系统的控制方案的研究,全文的具体工作报告如下:1) 第一知道了本文研究的背景意义、风力发电的近况和趋势与风力发电提 水的进步经历和已有些研究成就,同时对现在风力发电提水系统的控制方案做了 剖析。第二,说明了离网直驱式风力发电提水系统的两种拓扑结构,剖析各自的 优势与适用的场景;通过坐标变换打造系统装置的数学模型,为结合控制方案 达成系统在理想状况下运行奠定基础。2) 以SVPWM算法为基础,对风力发电机模型与负载模型提岀传统的PI 控制方法:PMSG系统使用z; = 0的矢量控制,结合TSR算法达成风能的MPPT 控制;负载侧同样使用矢量控制,控制电机转速达到水泵稳定抽水的目的。3) 针对PI控制器或许会引起系统出现稳定性弱、响应速度慢或者超调等问 题,设计了 lst-LADRC控制器。第一将PMSG控制系统的速度环和d-g轴电流 环都改用lst-LADRC控制器,同时引入电磁转矩反馈给g轴电流给予补偿。其 次,对于负载侧异步电机调速系统的控制,是将转速环、磁链环和d-g轴电流环 改用lst-LADRC控制,有效提升了转速的响应速度。4) 对于在离网条件下不一样的风力发电提水模式,选择适合的控制方案才能使 系统运行更高效。借助Matlab/Simulink软件搭建仿真模型,分别对所提的传统 控制和改进控制进行验证,通过结果剖析出风力发电提水系统在有储能状况下, 使用CLADRC-LADRC控制方案,系统运行愈加高效,同时保证了变换器的安 全靠谱运行。同样,无储能系统在使用CLADRC-LADRC控制方案下,系统能 量可以协调流动,达成预期目的,有益于变换器的稳定运行。因此,对于一个不 确定原因多而复杂的系统,随时会遭到不同扰动原因的冲击,影响系统的启动运 行,需要适合的改变控制方案来健全系统的稳定状况。6.2展望本课题通过对风力发电提水系统的控制进行研究,虽然获得肯定的成就,但 是仍然存在一些不足需要改进。1) 本文第二章都是在理想化的基础上打造的数学模型,而系统实质运行过程 中会出现不可防止的差异,因此还需要考虑更多的现实原因,适合调整模型的建 构办法。2) 本文第四章提出了一阶LADRC的控制办法,后续可以尝试使用NLADRC 的控制或者将两者自由切换来达成,同样也可以结合滑模控制、模糊控制等算法 来提升系统的控制成效。3) 本文所提的传统控制和改进控制仅仅停留在仿真验证阶段,没搭建实物 平台进行实验验证,没办法说明在实质工况中两种控制器的优越性和实用性,因此 后续还要进一步通过实验来讲明理论的正确性。4) 本文仅对风资源达成了充分借助,后续还可以对风光互补提水系统加以研 究。同时,为减轻对这个庞大系统的数据测试和采集,可以搭建上位机平台来远 程实时监控,达到无人值守的目的。参考文献[1]岳小文,孙士昌,周颖,等.太阳能和风能产业近况及石油公司进步对策建议[J].石油 科技平台,2020, 39: 44-49.[2]邹璐.将来风能资源普查评价技术的进步研究[J].无线互联科技,2019, 16: 145- 146.⑶李剑.国内风能发电进步前景研究[J].中国设施工程,2019: 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