CN114123336A - 一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，包括：获取直驱风机的输入变量；根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。本发明通过将LS方法用于DPMSG控制参数的辨识中，有效提高了识别DPMSG的控制参数的适用性，并具有较高的辨识精度。

Description

一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法及系统
技术领域
本发明涉及风机变流器技术领域，尤其涉及一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
参数辨识作为控制理论的一个重要分支，始于20世纪60年代，并迅速发展起来。目前，参数辨识理论已经相对成熟，研究成果已广泛应用于电力系统中，如控制参数、机械参数和系统等效模型参数的辨识等。
参数辨识理论可分为经典辨识方法和现代辨识方法两大类。对于经典的辨识方法，主要包括频域法和时域法。频域法主要包括最大熵法、静止频率响应法和在线频率响应法。时域法是指最小二乘法、卡尔曼滤波法、分段线性多项式函数法等。对于现代辨识方法，主要包括模拟进化算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等。
对于经典辨识方法的应用，最小二乘(LS)技术以其表达式简单、计算量小、对白噪声抑制鲁棒性强等优点而成为主流。LS方法最早由高斯提出，用于计算和预测行星轨道。对于LS方法在电力系统中的应用，文章《基于最小二乘法的光伏逆变器模型辨识》中将LS方法应用于光伏并网逆变器的控制参数辨识，其他研究也有将LS方法应用于异步电机转子和变压器绕组的电气参数辨识。
目前，风电机组变流器控制参数辨识方面主要使用的算法是卡尔曼滤波及遗传算法。然而，两种算法均对参数的初值要求较高，本发明将LS方法用于识别DPMSG的变流器控制参数中，该算法对初值无要求且有较高的辨识精度。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法及系统，本发明能够有效提高DPMSG的控制参数辨识的适用性。
根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：
一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，包括：
获取直驱风机的输入变量；
根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；
根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。
进一步地，所述直驱风机变流器的输入变量包括：正常运行状态下，有功功率参考值和测量值、定子电流的q轴分量、直流母线电压的参考值和测量值、输出电流的dq轴分量、无功功率参考值和测量值；低电压穿越状态下，输出电流q轴分量的参考值和测量值。
进一步地，所述利用DPMSG模型得到动态输出特性包括：正常运行状态下，定子电压的q轴分量的测量值，输出电压的dq轴分量的测量值；低电压穿越状态下，输出电压的q轴分量的测量值。
进一步地，所述DPMSG模型包括永磁同步发电机模型、机侧及网侧变流器模型、变流器控制模型、直流母线电容模型、升压变压器模型及外部无穷大电网模型。
进一步地，变流器控制结构主要为双环PI控制器，所述双环PI控制器包括内环控制和外环控制。
进一步地，所述LSA算法获得辨识结果的必要条件是所得观测矩阵伪逆的存在。
进一步地，所述直驱风机变流器包括机侧变流器和网侧变流器。
进一步地，所述机侧变流器根据转子磁场矢量控制调节永磁同步发电机的有功功率输出和转子转速。
进一步地，所述网侧变流器根据电网电压矢量控制维持直流母线电压的稳定，并调节风电机组的功率因数。
一种直驱风机变流器的控制参数辨识系统，包括：
数据获取模块，被配置为，获取直驱风机的输入变量；
动态模块，被配置为，根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；
辨识模块，被配置为，根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法。
一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明所获取的输入变量及动态输出特性均为实际风电机组中的可测量值；所用LS算法理论完善，计算简单，具有较好的抗噪音能力，计算速度快，计算精度较高；所用LS算法对初值无要求，具有很高的工程适用性；
本发明通过将LS方法用于DPMSG控制参数的辨识中，有效提高了识别DPMSG的控制参数的适用性，并具有较高的辨识精度。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本实施例1的双环控制的典型结构图；
图2是本实施例1的测试流程图；
图3是本实施例2的DPMSG风力发电系统图；
图4中，(a)为MSC的P控制框图；(b)为GSC电压控制框图；(c)为GSC在正常运行模式下的Q控制框图；(d)为故障模式下GSC的Q控制框图；
图5中，(a)为风速阶跃变化图；(b)为DPMSG的有功功率输出图；(c)为DPMSG的无功功率输出图；(d)为DPMSG直流母线电压图；
图6是本实施例1的故障状态下35kV侧电网电压图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。
名词解释：DPMSG，直驱永磁同步风力发电机，简称直驱风机。
实施例1
如图1所示，本发明实施例1提供了一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，包括：获取直驱风机的输入变量；
根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；
根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。
进一步地，所述直驱风机变流器的输入变量包括：正常运行状态下，有功功率参考值和测量值、定子电流的q轴分量、直流母线电压的参考值和测量值、输出电流的dq轴分量、无功功率参考值和测量值；低电压穿越状态下，输出电流q轴分量的参考值和测量值。
进一步地，所述利用DPMSG模型得到动态输出特性包括：正常运行状态下，定子电压q轴分量的测量值、输出电压的dq轴分量的测量值；低电压穿越状态下，输出电压的q轴分量的测量值。
进一步地，所述DPMSG模型包括永磁同步发电机模型、机侧及网侧变流器模型、变流器控制模型、直流母线电容模型、升压变压器模型及外部无穷大电网模型。
进一步地，变流器控制结构主要为双环PI控制器，所述双环PI控制器包括内环控制和外环控制。
进一步地，所述LSA算法获得辨识结果的必要条件是所得观测矩阵伪逆的存在。
进一步地，所述直驱风机变流器包括机侧变流器和网侧变流器。
进一步地，所述机侧变流器根据转子磁场矢量控制调节永磁同步发电机的有功功率输出和转子转速。
进一步地，所述网侧变流器根据电网电压矢量控制维持直流母线电压的稳定，并调节风电机组的功率因数。
具体的，
S1、直驱风机的输入变量，包括：
P_ref 有功功率参考值；
Udc_ref 直流母线电压的参考值；
Q_ref 无功功率参考值；
isq_ref 定子电流q轴分量的参考值；
id_ref 输出电流d轴分量的参考值；
iq_ref 输出电流q轴分量的参考值；
iq_ref_fault 故障状态下输出电流q轴分量的参考值；
P_m 有功功率测量值；
Udc_m 直流母线电压测量值；
Q_m 无功功率测量值；
isq 定子电流q轴分量的测量值；
id_m 输出电流d轴分量的测量值；
iq_m 输出电流q轴分量的测量值；
Usq 定子电压的q轴分量
Ud d轴电压分量；
Uq q轴电压分量；
Kpx PI调节器的比例系数；
Kix PI调节器的积分系数。
S2、利用最小二乘法得到直驱风机变流器控制参数的辨识结果，其中，DPMSG的控制系统主要由双环PI控制器组成，双环控制器包括内环控制和外环控制，如图1所示。
在复频域中，双环PI控制的输入和输出之间的关系表示如下：
Figure BDA0003384027270000071
式中，X1(s)＝X1ref(s)-X1m(s)，Kp1、Kp2是比例系数，Ki1、Ki2是积分系数。
为了辨识双环PI控制器的参数，表达式(1)可以写为离散形式，如下所示：
Figure BDA0003384027270000072
式中，A＝Kp1Kp2，B＝Kp1Ki2+Kp2Ki1，C＝Ki1Ki2，D＝-Kp2，E＝-Ki2，Δt是采样间隔。
因此，只要辨识出方程系数A、B、C、D和E，就可以识别双环PI控制器的参数。
对于表达式(2)中所示的双环PI控制器的离散表达形式，其可写为：
Figure BDA0003384027270000073
其中，y(k)为输出向量，φ(k)为观测矩阵，θ为参数向量，e(k)为误差向量。
如果进行N(N>>2)次观测，k＝1,2,3…N，则可获得以下方程式：
Figure BDA0003384027270000081
则有：Y＝φθ+E (5)
其中，Y为N×1输出向量，φ为N×5观测矩阵，θ为5×1参数向量，E为N×1误差向量。
评价函数：
Figure BDA0003384027270000082
根据最小二乘算法，有：
Figure BDA0003384027270000083
因此：
Figure BDA0003384027270000084
使用最小二乘法辨识关键参数的必要条件是观测矩阵φ的伪逆的存在。
S3、DPMSG模型的构建
通过对直驱风电机组和无穷大母线系统的动态仿真，对DPMSG变流器控制参数辨识的LS方法进行了测试。测试系统建立在DIgSILENTPowerFactory平台上。DPMSG系统的结构图如图3所示。表1给出了DPMSG的电气参数。
表1 DPMSG参数
Figure BDA0003384027270000091
图4给出DPMSG的机侧变流器(MSC)和网侧变流器(GSC)的控制框图。MSC根据最大功率跟踪(MPPT)控制调节有功功率输出和转子转速。在正常运行情况下，GSC控制确保直流母线电压的稳定，并调节馈入电网的无功功率为零(功率因数为1)。在故障情况下，GSC控制为电网提供额外的无功功率，以支持电压稳定。表2给出了变流器的控制参数。
表2 DPMSG的控制参数
Figure BDA0003384027270000092
为了激发风机的动态输出响应，给风机施加一组具有确定性风速的阶跃响应，测试风力涡轮机模型的输出响应。启动风速为3m/s，额定风速为10m/s(5MW有功功率输出)。如图5中的(a)所示，模拟风速呈现阶跃变化，即每一步增加0.5m/s，每一阶段风速保持60秒。图5中的(b)、(c)、(d)显示了有功功率和无功功率输出，以及直流母线的电压。
S4、为了测试LSA在双环PI控制器参数辨识中的应用，提出了一种计算机模拟试验流程，试验流程框图如图2所示。第一步使用模拟软件“DIgSILENTPowerFactory”对直驱风力发电系统进行建模。第二步表示通过给DIgSILENT仿真软件中的直驱风力发电系统施加扰动获得的动态信号。第三步根据LSA算法估计的DPMSG的控制参数，第四步保存所得结果，第五步将所得结果与真实值进行比较，第六步分析误差向量
Figure BDA0003384027270000101
S5、在DIgSILENTPowerFactory模拟低电压穿越故障，在3s时模拟三相短路故障并保持0.7s。为了估计故障状态下GSC的Q控制参数，将信号iq_ref_fault和iq_m用作观测数据，并将Uq用作输出数据。采样频率为10000Hz，数据窗大小为0.7s(从3s到3.7s)。辨识结果如表3所示：
表3大扰动数据下Q控制参数的辨识结果
Figure BDA0003384027270000102
对于MSC的P控制参数的辨识，由于在执行低电压穿越策略时，为满足电网支撑电压的需要，首先要保证无功功率的输出，有功功率的输出会相应的受到限制。因此，对于MSC的P控制参数、GSC的Udc控制参数及Q控制的外环控制参数的辨识，应在风电场正常运行工况下进行，通过模拟风电场输出特性，辨识其控制参数。为了模拟风电场的动态响应，对风电场等值模型施加一组风速的阶跃变化信号。启动风速为3m/s，额定风速为10m/s，如图5(a)所示，模拟风速呈现阶跃变化，即每步增加0.5m/s，每一阶段风速保持60秒。
对于MSC的P控制估计，信号P_ref、P_m和isq用作观测数据，Usq用作输出数据。为了估计GSC的Udc控制，信号Udc_ref、Udc_m和id_m被用作观测数据，Ud是输出数据。对于GSC的Q控制估计，Q_ref、Q_m和iq_m作为观察数据，Uq作为输出数据。数据采样频率为1000Hz，滑动数据窗口大小为60s，因此总共使用了15个数据窗口。控制参数的辨识结果如表4所示。
表4小扰动数据下控制参数的辨识结果
Figure BDA0003384027270000111
实施例2
本实施例2提供了一种直驱风机变流器的控制参数辨识系统，包括：
数据获取模块，被配置为，获取直驱风机的输入变量；
动态模块，被配置为，根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；
辨识模块，被配置为，根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。
实施例3
本实施例3提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行本实施例1提供的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法。
实施例4
本实施例4提供了一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行本实施例1提供的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，包括：
获取直驱风机的输入变量；
根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；
根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。
2.如权利要求1所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，所述直驱风机变流器的输入变量包括：正常运行状态下，有功功率参考值和测量值、定子电流的q轴分量、直流母线电压的参考值和测量值、输出电流的dq轴分量、无功功率参考值和测量值；低电压穿越状态下，输出电流q轴分量的参考值和测量值。
3.如权利要求2所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，所述利用DPMSG模型得到动态输出特性包括：正常运行状态下，定子电压的q轴分量的测量值、输出电压的dq轴分量的测量值；低电压穿越状态下，输出电压的q轴分量的测量值。
4.如权利要求3所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，所述DPMSG模型包括永磁同步发电机模型、机侧及网侧变流器模型、变流器控制模型、直流母线电容模型、升压变压器模型及外部无穷大电网模型。
5.如权利要求4所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，变流器控制结构主要为双环PI控制器，所述双环PI控制器包括内环控制和外环控制。
6.如权利要求5所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，所述LSA算法获得辨识结果的必要条件是所得观测矩阵伪逆的存在。
7.如权利要求6所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法，其特征在于，所述直驱风机变流器包括机侧变流器和网侧变流器；所述机侧变流器根据转子磁场矢量控制调节永磁同步发电机的有功功率输出和转子转速；所述网侧变流器根据电网电压矢量控制维持直流母线电压的稳定，并调节风电机组的功率因数。
8.一种直驱风机变流器的控制参数辨识系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，被配置为，获取直驱风机的输入变量；
动态模块，被配置为，根据获取的输入变量，利用DPMSG模型得到动态输出特性；
辨识模块，被配置为，根据得到的动态输出特性，利用LSA算法得到直驱风机变流器的控制参数的辨识结果。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种直驱风机变流器的控制参数辨识方法。
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