基于改進的模糊邏輯控制算法對風能最大功率的跟蹤方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于改進的模糊邏輯控制風能最大功率跟蹤技術，屬于風力發(fā)電 領域，提出了一種在變化風速下最大功率的參考速度跟蹤的控制方法，在風能轉換系統(tǒng)中 通過PS頂和Simulink協(xié)同仿真得到最大轉換效率。
【背景技術】
[0002] 風能因其與其他常規(guī)能源相比成本較低，而成為在用于發(fā)電中最有前景的可再生 能源之一，如何在風力發(fā)電中獲得最大功率是需要關注的問題。。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種控制風能最大功率的跟蹤方法。
[0004] 為了達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是提供了一種基于改進的模糊邏輯控制算 法對風能最大功率的跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0005] 步驟1、利用PSIM仿真風能轉換系統(tǒng)的電源電路，同時利用Matlab/Simulink仿真 風能轉換系統(tǒng)的整個控制系統(tǒng)，PS頂和Matlab/Simulink之間的互相聯(lián)絡；
[0006] 步驟2、通過改進的算法建立風力渦輪機模型和永磁同步發(fā)電機模型，其中，風力 渦輪機模型的建立包括如下步驟：
[0007] 由風力渦輪機產(chǎn)生的機械功率?"表示為
式中，P為空氣密 度，A為轉子葉片掃過的面積，u為風速，(^(λ，β)為風力渦輪的功率因素，其求解公式為：
[0008] ,
式中，β為葉片槳距角，
^為葉尖速比
：中，R為渦輪機葉片掃過區(qū)域的半徑， 為風力渦輪機的轉速，當u-定時，當達到時，為最優(yōu)轉速，風力渦輪機產(chǎn)生的 機械功率Pm達到最大值，ω對應最優(yōu)葉尖速比λ。#，為了得到可變風速下的最大功率，控 制風力渦輪機的轉速ω m等于最優(yōu)轉速ω _，使得風力渦輪機在最優(yōu)葉尖速比\_處工作；
[0009] 永磁同步發(fā)電機模型的建立包括如下步驟：
[0010] 誦1寸1Λ(下由方親亦祐子的參考軸建模：
[0011]
[0012]
式中，Rs為電機定子相繞組電阻，電動角速度，i sd為直 軸電流，isq在轉子的參考軸表;^為定子電流空間矢量的正交軸分量，hd和Asq分別是指在轉 子的豎軸和橫軸中的定子磁鏈：
[0013]:二廣式中，^為永磁同步發(fā)電機的定子電感，如為永磁的磁通量，則永磁 W的 同步發(fā)電機的電機轉矩Te表示為
式中，P是極對數(shù)，保持isd=o,則有
L〇〇M」步驟3、對友電機側變流器和電網(wǎng)側變流器的控制，其中，發(fā)電機側控制器通過控 制電磁轉矩來控制發(fā)電機轉速產(chǎn)生最大輸出功率，同時控制電網(wǎng)側變流器的功率流使直流 電壓保持在參考值。
[0015] 優(yōu)選地，在所述步驟1中，在所述PSIM中，風能轉換系統(tǒng)的模擬通過雙向的雙脈寬 調(diào)制變流器PWM以背靠背的方式使風力渦輪機與公用電網(wǎng)相連。
[0016] 優(yōu)選地，在所述步驟1中，在所述Mat lab/Simul ink中，整個系統(tǒng)的控制包含有發(fā)電 機側控制器和電網(wǎng)側控制器。
[0017] 本發(fā)明提出了一種改進的模糊邏輯控制算法，由于風速一定的情況下，當轉速達 到最優(yōu)時，功率最大，同時該速度對應于最優(yōu)葉尖速比。因此，在風速可變時，為得到最大功 率，渦輪機應一直在最優(yōu)葉尖速比狀態(tài)下運行。通過改進的模糊邏輯控制算法控制風輪機 的轉速等于最優(yōu)轉速就能實現(xiàn)風力發(fā)電最大功率跟蹤。
【具體實施方式】
[0018] 為使本發(fā)明更明顯易懂，茲以優(yōu)選實施例，并作詳細說明如下。
[0019] 本發(fā)明提供了一種基于改進的模糊邏輯控制算法對風能最大功率的跟蹤方法，包 括以下步驟：
[0020] 步驟1、利用PSIM仿真風能轉換系統(tǒng)的電源電路，同時利用Matlab/Simulink仿真 風能轉換系統(tǒng)的整個控制系統(tǒng)，PS頂和Matlab/Simulink之間的互相聯(lián)絡。
[0021]在PSIM中，風能轉換系統(tǒng)的模擬通過雙向的雙脈寬調(diào)制變流器PWM以背靠背的方 式使風力渦輪機與公用電網(wǎng)相連。
[0022]在Matlab/Simulink中，整個系統(tǒng)的控制包含有發(fā)電機側控制器和電網(wǎng)側控制器。 [0023]步驟2、通過改進的算法建立風力渦輪機模型和永磁同步發(fā)電機模型，其中，風力 渦輪機模型的建立包括如下步驟：
[0024] 由風力渦輪機產(chǎn)生的機械功率?"表示為
式中，P為空氣密度 (通常為1.225kg/m3)，A為轉子葉片掃過的面積(平方米），u為風速；(λ，β)為風力渦輪的 功率因素，其求解公式為：
[0025] ,
式中，β為葉片槳距角，
為葉尖速比：
文中，R為渦輪機葉片掃過區(qū)域的半徑，c〇m 為風力渦輪機的轉速，當u-定時，當達到時，為最優(yōu)轉速，風力渦輪機產(chǎn)生的 機械功率Pm達到最大值，ω對應最優(yōu)葉尖速比λ。#，為了得到可變風速下的最大功率，控 制風力渦輪機的轉速ω m等于最優(yōu)轉速ω _，使得風力渦輪機在最優(yōu)葉尖速比\_處工作；
[0026] 永磁同步發(fā)電機模型的建立包括如下步驟：
[0027] 通過以下電壓方程在轉子的參考軸建模：
[0028]
[0029]
i，Rs為電機定子相繞組電阻，電動角速度，i sd為直 軸電流，isq在轉子的參考軸表不為定子電流空間矢量的正交軸分量，XSC^PIAS(1分別是指在轉 子的豎軸和橫軸中的定子磁鏈：
[0030]
，式中，Ls為永磁同步發(fā)電機的定子電感，加為永磁的磁通量，則永 磁同步發(fā)電機的電機轉矩I表示為
式中，P是極對數(shù)，保持isd = o,則 有
[0031] 步驟3、對發(fā)電機側變流器和電網(wǎng)側變流器的控制，其中，發(fā)電機側控制器通過控 制電磁轉矩來控制發(fā)電機轉速產(chǎn)生最大輸出功率，同時控制電網(wǎng)側變流器的功率流使直流 電壓保持在參考值。
[0032]本發(fā)明專利提出了一種改進的最大功率點跟蹤控制算法，發(fā)電機側控制器使用該 算法通過控制渦輪機轉速進而跟蹤最大功率。永磁同步發(fā)電機使用該算法通過間接矢量磁 場定向控制技術得到速度參考值。
[0033]模糊控制算法不需要系統(tǒng)的任何詳細的數(shù)學模型，它的操作只是由一組規(guī)則簡單 地約束。模糊控制算法的原則是改變參考角速度并觀察功率的相應變化，如果輸出功率在 上一個速度增量上增加了，那么搜索過程繼續(xù)朝著同一個方向。另一方面，如果速度增量使 輸出功率降低，那么搜索方向相反。改進后的模糊控制算法可以有效跟蹤最大功率點，尤其 是在風能狀態(tài)頻繁變化的情況下。
[0034] 首先，最優(yōu)轉速ω QDt和風速u之間的關系如下：
[0035]
[0036] 從等式中看出，c〇QpjPu之間是線性關系，可以得到在可變風速下最大功率點的轉 速參考值。改進的模糊邏輯控制算法可以使發(fā)電機的轉速不斷適應風速的變化，從而渦輪 機在最佳效率下工作。該算法操作簡單，適應性強，響應速度快，工作范圍廣，通用與不同類 型的渦輪機，而且參數(shù)擾動變化小，即使輸入信號不準確渦輪機仍然能正常工作。此外，改 進后的算法在跟蹤最大功率點時能得到更好更有效的相應結果，尤其是在風速頻繁變化的 情況下。
【主權項】
1. 一種基于改進的模糊邏輯控制算法對風能最大功率的跟蹤方法，其特征在于，包括 W下步驟： 步驟1、利用PSIM仿真風能轉換系統(tǒng)的電源電路，同時利用Matlab/Simulink仿真風能 轉換系統(tǒng)的整個控制系統(tǒng)，PSIM和Matlab/Simulink之間的互相聯(lián)絡； 步驟2、通過改進的算法建立風力滿輪機模型和永磁同步發(fā)電機模型，其中，風力滿輪 機模型的建立包括如下步驟： 由風力滿輪機產(chǎn)生的機械功率Pm表示為：，式中，P為空氣密度，A為 轉子葉片掃過的面積，U為風速，Cp(A，e)為風力滿輪的功率因素，其求解公式為：式中，P為葉片獎距角， / ，R為滿輪機葉片掃過區(qū)域的半徑， Um為風力滿輪機的轉速，當U-定時，當Om達到《 DPt時，《 DPt為最優(yōu)轉速，風力滿輪機產(chǎn)生 的機械功率Pm達到最大值，《 DPt對應最優(yōu)葉尖速比Aopt,為了得到可變風速下的最大功率， 控制風力滿輪機的轉速《。等于最優(yōu)轉速《 DPt，使得風力滿輪機在最優(yōu)葉尖速比Aopt處工 作； 永磁同步發(fā)電機模型的建立包括如下步驟： 通過W下電壓方程在轉子的參考軸建模：式中，Rs為電機定子相繞組電阻，COr為電動角速度，isd為直軸 電流，isq在轉子的參考軸表示為定子電流空間矢量的正交軸分量，、d和Asq分別是指在轉子 的豎軸和橫軸中的定子磁鏈： ,式中，Ls為永磁同步發(fā)電機的定子電感，如為永磁的磁通量，則永磁同步 Asq ^ 巧 發(fā)電機的電機轉矩Te表示為式中，P是極對數(shù)，保持isd = 〇,則有步驟3、對發(fā)電機側變流器和電網(wǎng)側變流器的控制，其中，發(fā)電機側控制器通過控制電 磁轉矩來控制發(fā)電機轉速產(chǎn)生最大輸出功率，同時控制電網(wǎng)側變流器的功率流使直流電壓 保持在參考值。2. 如權利要求1所述的一種基于改進的模糊邏輯控制算法對風能最大功率的跟蹤方 法，其特征在于，在所述步驟1中，在所述PSIM中，風能轉換系統(tǒng)的模擬通過雙向的雙脈寬調(diào) 制變流器PWMW背靠背的方式使風力滿輪機與公用電網(wǎng)相連。3.如權利要求1所述的一種基于改進的模糊邏輯控制算法對風能最大功率的跟蹤方 法，其特征在于，在所述步驟1中，在所述MatlaVSimul ink中，整個系統(tǒng)的控制包含有發(fā)電 機側控制器和電網(wǎng)側控制器。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于改進的模糊邏輯控制算法對風能最大功率的跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、利用PSIM仿真風能轉換系統(tǒng)的電源電路，同時利用Matlab/Simulink仿真風能轉換系統(tǒng)的整個控制系統(tǒng)，PSIM和Matlab/Simulink之間的互相聯(lián)絡；步驟2、通過改進的算法建立風力渦輪機模型和永磁同步發(fā)電機模型；步驟3、對發(fā)電機側變流器和電網(wǎng)側變流器的控制，其中，發(fā)電機側控制器通過控制電磁轉矩來控制發(fā)電機轉速產(chǎn)生最大輸出功率，同時控制電網(wǎng)側變流器的功率流使直流電壓保持在參考值。通過改進的模糊邏輯控制算法控制風輪機的轉速等于最優(yōu)轉速就能實現(xiàn)風力發(fā)電最大功率跟蹤。
【IPC分類】H02J3/38
【公開號】CN105515038
【申請?zhí)枴緾N201510683787
【發(fā)明人】羅藝娜, 朱凌云
【申請人】東華大學
【公開日】2016年4月20日
【申請日】2015年10月20日