CN112072693A - 一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法 - Google Patents

一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，该方法将高维多分数阶的控制思想运用到优化方法中，形成高维多分数阶优化方法。该方法利用高维多分数阶优化方法对高维多分数阶的控制器参数进行整定，通过高维多分数阶控制器对双馈风力发电系统中的转子侧变流器进行控制。本发明中高维多分数阶控制器引入了多维误差信息，提高了反馈信息的完整性；引入分数阶，提高了动态调整的范围，高维多分数阶优化方法通过高维多分数阶离散控制的形式对目标函数进行寻优，能缩短寻优时间，且能提高寻优的准确性。本发明能实现基于控制器思想的优化方法对双馈风力发电控制中四个控制器的最优参数整定，实现最大功率点追踪。

Description

一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法
技术领域
本发明属于可再生能源发电领域，涉及双馈风力发电系统的最大功率点追踪，以提高风能的渗透率和利用率，适用于双馈风机控制器的控制参数整定。
背景技术
风能具有可再生、清洁环保、应用成本低等特点，成为当今社会上最具规模和开发的新型能源，受到了世界各国的青睐。双馈风机在磁场定向矢量控制下，能够实现有功和无功的解耦控制，对电网起到无功补偿作用，得到了广泛的应用。风力发电具有间歇性和波动性，为提高风力发电的渗透率和利用率，风力发电机的运行控制发挥着举足轻重的作用。实现双馈风机的最大风能追踪，能够最大限度的利用风能，提高风电机组的总发电量。
风力发电系统是一个高阶、多变量、强耦合、非线性的系统。比例-积分-微分控制器具有结构简单、稳定性好的特点，在工业上得到了广泛的应用。在双馈风机的矢量控制中一般采用比例-积分控制器，但其操作条件只在单一的运行点进行线性化，当运行点改变时控制性能可能会降低甚至无效。为了解决非线性及输入信息不足的概念，本发明提出了高维多分数阶控制器的概念，充分利用风力发电系统中的信息，精细化对风机进行控制，进而保障风力发电机能够安全稳定高效运行。
控制器中控制参数影响着系统的可靠性和高效性，而风力发电系统中控制器参数在设计和优化过程中难以建模、不易计算与整定。控制器参数整定有工程整定法，使用实验方法和经验方法来整定控制器调节参数费时且得到参数不准确；经典自整定法，通过观测控制器的输入输出变量对系统动态特性的影响或测试被控对象的模型进行控制器参数的整定，抗干扰性较差；智能自整定法不需要精确的数学模型，且能够应对系统参数变化造成的影响，是值得推广的做法。本发明提出了高维多分数阶优化方法的概念，将高维多分数阶控制的思想运用到优化方法中，具有较高的寻优的准确性，能够解决高维多分数阶控制器控制参数整定的问题。
发明内容
本发明提出一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，该方法利用高维多分数阶控制器对双馈风力发电机进行控制，并利用高维多分数阶优化方法对高维多分数阶控制器进行参数整定。双馈感应发电机可通过转子侧变流器控制转子回路励磁，励磁可调量为励磁电流的幅值、频率和相位，进而可调节发电机的转速和无功功率，实现最大功率点追踪。双馈风机的控制属于矢量控制，转子侧变流器中含四个高维多分数阶控制器，形成高维多分数阶控制器环路的矢量控制框架来实现最大功率点追踪。在外部控制回路中调节发电机转速ωr和无功功率Q以获得dq轴转子电流基准值
Figure BDA0002585538660000021
和
Figure BDA0002585538660000022
内部控制回路则控制dq轴转子电流idr和iqr，得到最终的输出dq轴转子电压vdr和vqr。在这种框架下，四个高维多分数阶控制器相互作用，通过高维多分数阶优化方法进行优化控制器参数以实现最佳控制性能。
双馈风力发电机中风力涡轮机将风能转换成机械能，通过转轴系统将机械能传递给发电机，发电机将机械能转变成电能输送到电网。双馈感应发电机的定子和转子通过两个背靠背变流器相连，双馈感应发电机的转子回路馈入转子侧变流器，以调节转速和无功功率；电网侧变流器变流器用于调节有功功率以维持与电网间有功功率的平衡。
风力涡轮机利用空气动力学原理进行最大风能捕获，其获得的功率可描述为
Pwind＝0.5ρπR2v3Cp (1)
Figure BDA0002585538660000023
Figure BDA0002585538660000024
Figure BDA0002585538660000025
式中：Pwind为风轮机从风能中获取的机械功率；ρ为空气密度；v为风速；R为风轮叶片半径；Cp为风能利用系数；β为桨叶节距角；λ为叶尖速比；ωr为风机的实际转速。
转轴系统用单一的集中惯量表示为
Hm＝Ht+Hg (5)
Figure BDA0002585538660000026
式中：Hm为集中惯性常数；Ht和Hg分别为风力涡轮机和发电机的集中惯性常数；wm为集中惯性系统的转速；D为集中惯性系统阻尼；Tm为机械转矩，Tm＝Pm/wm。
发电机动态方程以及有功、无功功率如下
Figure BDA0002585538660000027
Figure BDA0002585538660000028
Figure BDA0002585538660000031
Figure BDA0002585538660000032
Te＝(e'qs/ws)iqs+(e'ds/ws)ids (11)
Ps＝e'qsiqs+e'dsids (12)
Qs＝vqsids-vdsiqs＝vqsids (13)
式中：iqs和ids分别为d轴和q轴定子电流；e'qs和e'ds分别d轴和q轴内部电压；wb为基准电角速；ws为同步角速度；wr为转子角速度；Lm为互感；Te为电磁转矩；Ps为定子有功功率；Qs为定子无功功率；vdr和vqr分别为d轴和q轴转子电压。
高维多分数阶控制器的输入信息是多维的，可由多个层面组成，输入的信息可以是目标值的输入、目标值的输出、目标值的内部变量、输入值的积分等。每个输入的信息均由多个“比例放大器+分数阶”模块组成，对所输入的信息进行精细化的分析，使所反馈的信息更加完整、控制性能更加精确。高维多分数阶控制器的方程以及传递函数如下
Figure BDA0002585538660000033
Figure BDA0002585538660000034
Figure BDA0002585538660000035
Figure BDA0002585538660000036
式中：αj为分数阶的数量；αi为反馈信息的数量；μj,i为第j个信息的第i个信息的分数阶参数；λj,i是第j个信息的θj的第i次分数阶系数；e(t)为误差信息；Kj,i为比例系数；
Figure BDA0002585538660000037
为分数阶操作算子。所有的信息{θ1,θ2,...,θαj}需要连接不同的分数阶结构，每个高维多分数阶控制器中包含了2αiαj个控制参数。高维多分数阶控制器控制结构清晰、物理概念简单易懂、包含信息维度更多、更易于做出精准的判断。
高维多分数阶优化方法源于高维多分数阶控制，以高维多分数阶离散控制的形式对目标函数进行寻优。高维多分数阶优化方法的进化方式由三个部分组成，即对局部目标和全局目标进行高维多分数阶的追踪以及对自身的高维多分数阶的开发模式。在双馈风机的控制器参数整定中，首先生成一组初始的控制参数作为初始种群；计算个体适应度，将转子角速度误差
Figure BDA0002585538660000041
无功功率误差eQ(t)、d轴转子电流误差
Figure BDA0002585538660000042
q轴转子电流误差
Figure BDA0002585538660000043
作为误差信息的输入，对所在迭代中产生的局部最优解和储存空间中的全局最优解作为控制目标进行寻优；根据寻优的结果产生新种群，判断代数是否满足终止条件，若满足则可以输出全局最优解，否则重新计算个体适应度，进行下一次的寻优过程。第k次迭代的第q个个体表达如下。
Figure BDA0002585538660000044
Figure BDA0002585538660000045
Figure BDA0002585538660000046
附图说明
图1是本发明方法的双馈风力发电系统的结构框图和动态模型图。
图2是本发明方法的基于高维多分数阶控制的双馈风力发电机组的控制结构。
图3是本发明方法的高维多分数阶优化方法流程图。
具体实施方式
本发明提出的一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，结合附图详细说明如下：
图1是本发明方法的双馈风力发电系统的结构框图和动态模型图。风力涡轮机将风能变成机械能，双馈感应发电机将机械能转变成电能。双馈感应发电机可实现变速恒频发电，保证机组在低风速区域实现最大风能追踪，发电机的定子绕组直接与电网相连，转子绕组与变流器相连，按照运行要求调节频率、电压、幅值和相位。由于采用了交流励磁，双馈感应发电机和电力系统构成了“柔性连接”即可以根据电网电压、电流和发电机的转速来调节励磁电流，精确的调节发电机输出电流，使其满足系统要求。
对于双馈风力发电系统，通用的动态模型由风力涡轮机部分、转轴系统部分、双馈感应发电机部分、风力机组控制部分、桨距角控制部分组成，各个变量之间相互联系。在图1中f为电网频率；Is为定子电流；Ir为转子电流；P为有功功率；Pref为有功功率参考值；Q为无功功率；Qref为无功功率参考值；Us为定子电压；Ur为转子电压；Uref为定子电压参考值；Te为电磁转矩；ωt为风力机转速；ωg是发电机转速；θg是发电机转子角；β是桨距角；βref是桨距角参考值。
图2是本发明方法的基于高维多分数阶控制的双馈风力发电机组的控制结构。在控制结构中形成了基于高维多分数阶控制器的矢量控制环路。高维多分数阶控制器调节发电机转子速度ωr可以获取q轴转子电流基准值
Figure BDA0002585538660000051
高维多分数阶控制器调节无功功率Qs可获取d轴转子电流基准值
Figure BDA0002585538660000052
高维多分数阶控制器通过调节dq轴转子电力可以可得到控制器的最终输出为dq轴转子电压vdr和vqr，vdr和vqr最终输出至脉冲宽度调制。在矢量控制环路中包含了四个相互作用的高维多分数阶控制器，通过高维多分数阶优化方法对控制器参数进行整定，以实现高维多分数阶控制器的最优控制性能，达到双馈风力发电系统的最大功率点追踪。
图3是本发明方法的高维多分数阶优化方法流程图。将双馈风力发电系统的最大功率点追踪作为待优化的问题，需要优化的参数是高维多分数阶控制器的控制参数。生成初始种群，即高维多分数阶控制器的初始控制参数，并进行适应度函数的计算，将控制器中控制量的误差值作为高维多分数阶优化方法的输入值，对输入值形成多个“比例放大器+分数阶”的寻优模块，最终将其进行线性组合，得到方法的新种群，并在双馈风力发电系统中重新计算适应度目标函数。此时需要判断优化方法中是否满足终止条件，若满足这可得到高维多分数阶控制器的优化控制参数，否则重新计算适应度函数，并进行下一次迭代，直至满足方法的运行条件。

Claims (3)

1.一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，其特征在于，利用高维多分数阶的优化方法对双馈风机控制系统中的高维多分数阶控制器的控制参数进行整定；该方法在使用过程中的主要步骤为：
(1)双馈风力发电系统主要由风力涡轮机、转轴系统、双馈感应发电机、转子侧变流器和电网侧变流器组成；
(2)双馈风力发电系统最大功率追踪控制策略为矢量控制策略，通过转子侧变流器实现有功功率和无功功率解耦控制；
(3)在转子侧变流器中形成四个高维多分数阶控制器，分别调节发电子转子速度、无功功率、d轴转子电流、q轴转子电流；转子侧变流器输出q轴转子电压和d轴转子电压至脉宽调制处；
(4)将历史风速数据输入双馈风力发电仿真系统，采用高维多分数阶优化方法对转子侧变流器的控制器进行控制参数的整定，当满足迭代条件时可得到控制器的最优控制参数；
(5)将实时风速数据输入双馈风力发电系统进行计算，可以得到实时的风力发电机转子速度和无功功率，实现最大功率点追踪。
2.如权利要求1所述的一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，其特征在于，所述步骤(3)中的高维多分数阶控制器的输入信息是多维的，可以是目标值的输入、目标值的输出和目标值的内部变量；对于每个维度输入信息，形成多个“比例放大器+分数阶”的模块，对输入信息进行精细化的分析控制。
3.如权利要求1所述的一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，其特征在于，所述步骤(4)所提出的高维多分数阶的优化方法源于高维多分数阶控制，通过高维多分数阶离散控制的形式对目标函数进行寻优，其寻优迭代过程中的进化方式采取对局部目标和全局目标进行高维多分数阶追踪以及对寻优迭代过程中个体的高维多分数阶开发；输入的信息分别为风机转子误差值、无功功率误差值、d轴转子电流误差值、q轴转子电流误差值。
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