CN115765022A - 确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法 - Google Patents

确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法 Download PDF

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CN115765022A CN202211542966.9A CN202211542966A CN115765022A CN 115765022 A CN115765022 A CN 115765022A CN 202211542966 A CN202211542966 A CN 202211542966A CN 115765022 A CN115765022 A CN 115765022A
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杜雄
杜程茂
李莹
周佩朋
刘俊良
王傲玉
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Chongqing University
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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Chongqing University
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明提供的一种确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，包括以下步骤：S1.向双馈风机的并网点注入电压扰动小信号，并确定出并网点的扰动电压和扰动电流，并同时记录每次注入电压扰动信号时的风速vw；S2.基于并网点的扰动电压和扰动电流确定出在不同风速下的并网点的序阻抗Zsc；S3.构建包含双馈风机机侧变流器控制参数以及风速的序阻抗模型Zdfig(fp,vw)；S4.将步骤S2中的序阻Zsc代入到序阻抗模型Zdfig(fp,vw)中，并采用Gauss‑Newton迭代最小二乘法求解，得到双馈风机机侧变流器控制参数。

Description

确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法
技术领域
本发明涉及一种风电参数确定方法，尤其涉及一种确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法。
背景技术
在风电领域中，对风电变流器参数辨识方法主要有时域辨识法、频域辨识法两大类，分别是基于时域并网故障/阶跃信号注入的传统识别方法以及基于系统频域响应特性的线性识别方法。
传统时域辨识方法对含有不可观测量的系统模型基本参数进行辨识，需要求解复杂的微分方程组，增加了辨识难度，且会使辨识过程不平稳，影响辨识精度。
传统频域辨识方法耗时短，能反映实际运行状况，且可用于系统稳定性分析。基于dq轴阻抗的辨识方法具有阻抗难以直接测量的缺陷，且双馈风机具有风速随机波动特性，端口阻抗特性随工况时变的特征较为明显，基于单一风速模型的参数辨识可能会大范围偏离实际参数。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，基于双馈风机并网点的序阻抗进行控制参数的确定，在其中考虑了实际风速的影响，解决了阻抗数据测量工况波动限制，而且有效提升了工况适应能力，提高控制参数辨识精度，为实际风电系统的稳定性分析与控制提供准确的数据支持。
本发明提供的一种确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，包括以下步骤：
S1.向双馈风机的并网点注入电压扰动小信号，并确定出并网点的扰动电压和扰动电流，并同时记录每次注入电压扰动信号时的风速vw；
S2.基于并网点的扰动电压和扰动电流确定出在不同风速下的并网点的序阻抗Zsc；
S3.构建包含双馈风机机侧变流器控制参数以及风速的序阻抗模型Zdfig(fp,vw)；
S3.将步骤S2中的序阻Zsc代入到序阻抗模型Zdfig(fp,vw)中，并采用Gauss-Newton迭代最小二乘法求解，得到双馈风机机侧变流器控制参数，其中，控制参数为双馈风机机侧变流器控制参数，包括电流控制比例系数krp、电流控制积分系数kri，锁相环比例系数kpllp和锁相环积分系数kplli。
进一步，步骤S1中，通过如下方法确定出并网点的扰动电压和扰动电流：
Figure BDA0003978558480000021
其中：Ip为并网点扰动电流，ia为双馈风机的a相电流，ib为双馈风机的b相电流，Vp为并网点的扰动电压，vab为双馈风机的a相和b相之间的线电压，vbc为双馈风机的b相和c相之间的线电压。
进一步，步骤S2中，通过如下方法确定不同风速下的序阻抗Zsc：
Figure BDA0003978558480000022
进一步，序阻抗模型Zdfig(fp,vw)具体为：
Figure BDA0003978558480000031
其中：
Figure BDA0003978558480000032
Tpll(fp-f1，vw)＝Hpll(fp-f1)/(1+Vs(vw)·Hpll(fp-f1))；
Hpll(fp-f1)＝(kpllp+kplli/(fp-f1))/(fp-f1)；
Figure BDA0003978558480000033
Figure BDA0003978558480000034
ηp(fp)＝ke/(jωpLm),μp(fp)＝ke(Rs+jωpLs)/(jωpLm)；
其中：fp为注入的电压扰动小信号的频率，Lm为双馈风机的励磁电感，Lr为双馈风机转子侧电感，ωr(vw)为在风速vw下双馈风机转子电气角速度，ke为双馈风机的定子与转子的绕组的匝数比；Krd(vw)为转子侧变流器电流控制的解耦项；Hri()表示双馈风机中PI控制器的电流控制传递函数，Tpll()为双馈风机的锁相环闭环传递函数，Rs为双馈风机定子侧电阻，
Figure BDA0003978558480000035
为双馈风机转子侧电阻经过绕组折算至定子侧后的值；Dr(vw)为双馈风机转子侧变流器PWM控制信号的占空比，f1为电网的基波频率，Vdc为双馈风机直流母线的电压，Ir(vw)为双馈风机转子侧电流。
进一步，通过如下方法确定在风速vw下双馈风机转子电气角速度ωr(vw)：
ωr(vw)＝qωmopt(vw)；其中，ωmopt(vw)为双馈风机的最有机械转速，q为风机转子的极对数；其中：ωmopt(vw)＝Nωt(vw)，N为双馈风机的齿轮箱的变速比；
Figure BDA0003978558480000041
R为双馈风机的叶片半径，c1至c5为双馈风机的系数。
进一步，通过如下方法确定双馈风机转子侧电流Ir(vw)以及双馈风机转子侧变流器PWM控制信号的占空比Dr(vw)：
Figure BDA0003978558480000042
式(1)中：η＝ke/(jω1Lm),μ＝ke(Rs+jω1Ls)/(jω1Lm)；
Figure BDA0003978558480000043
其中(2)中：
Figure BDA0003978558480000044
Figure BDA0003978558480000045
(3)式中：
Figure BDA0003978558480000051
Figure BDA0003978558480000052
(4)式中：
Figure BDA0003978558480000053
Figure BDA0003978558480000054
Figure BDA0003978558480000055
联系式(1)-(4)式形成方程组，从而解出Dr(vw)和Ir(vw)；
其中：*表示共轭运算，Re{}表示取变量的实部，Is(vw)为双馈风机定子侧的电流，Rs为双馈风机的定子侧的电阻，Ug0表示电网电压，Vs(vw)为双馈风机定子侧电压，Ls为双馈风机定子侧的电感，ω1为电网的基频角速度，
Figure BDA0003978558480000056
为双馈风机转子侧电压经过绕组折算至定子侧后的值，Pmopt(vw)为双馈风机的最优机械功率，Peopt(vw)为双馈风机定子侧的最优功率，A为双馈风机叶片迎风面积，ρ为空气密度。
本发明的有效果：通过本发明，基于双馈风机并网点的序阻抗进行控制参数的确定，在其中考虑了实际风速的影响，解决了阻抗数据测量工况波动限制，而且有效提升了工况适应能力，提高控制参数辨识精度，为实际风电系统的稳定性分析与控制提供准确的数据支持。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的双馈风机并网系统示意图。
图3为本发明的序阻抗测量示意图。
具体实施方式
以下进一步对本发明做出详细说明：
在双馈风机并网系统中，如图1所示：双馈风机阻抗特性由机侧变流器和发电机阻抗主导，为评估双馈风机运行特性以及接入电网的稳定性，通常需要参数辨识获取系统的机侧控制器控制参数。双馈风机并网系统如图1所示，双馈风机机侧变流器主要包括电流控制和锁相环两个控制环节，Hri(s)和Hpll(s)分别表示转子电流控制和单同步锁相环的PI控制器传递函数；Hri(s)＝krp+kri/s，krp、kri为需要辨识的电流控制比例系数和积分系数。Hpll(s)＝(kpllp+kplli/s)/s，kpllp、kplli即为需要辨识的锁相环比例系数和积分系数。图1中，Vdc表示直流母线电压，vsa、vsb与vsc表示三相定子电压，isa、isb与isc表示三相定子电流，vra、vrb与vrc表示三相转子绕组电压，ira、irb与irc表示三相转子绕组电流。θpll表示锁相环输出相位，θr表示转子电压相位。ωs、ωr分别表示转子侧电气旋转速度和机械旋转速度。Ir_ref、Ir分别表示转子电流相量参考值和测量值，Krd表示矢量控制解耦系数，dra、drb、drc表示变流器占空比。
本发明提供的一种确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，包括以下步骤：
S1.向双馈风机的并网点注入电压扰动小信号，并确定出并网点的扰动电压和扰动电流，并同时记录每次注入电压扰动信号时的风速vw；其中，采用现有的频率分析仪(frequency response analyzer,FRA)向并网点注入电压扰动小信号；
S2.基于并网点的扰动电压和扰动电流确定出在不同风速下的并网点的序阻抗Zsc；
S3.构建包含双馈风机机侧变流器控制参数以及风速的序阻抗模型Zdfig(fp,vw)；
S3.将步骤S2中的序阻Zsc代入到序阻抗模型Zdfig(fp,vw)中，并采用Gauss-Newton迭代最小二乘法求解，得到双馈风机机侧变流器控制参数，其中，控制参数为双馈风机机侧变流器控制参数，包括电流控制比例系数krp、电流控制积分系数kri，锁相环比例系数kpllp和锁相环积分系数kplli，通过上述方法，基于双馈风机并网点的序阻抗进行控制参数的确定，在其中考虑了实际风速的影响，解决了阻抗数据测量工况波动限制，而且有效提升了工况适应能力，提高控制参数辨识精度，为实际风电系统的稳定性分析与控制提供准确的数据支持。
本实施例中，步骤S1中，通过如下方法确定出并网点的扰动电压和扰动电流：
Figure BDA0003978558480000071
其中：Ip为并网点扰动电流，ia为双馈风机的a相电流，ib为双馈风机的b相电流，Vp为并网点的扰动电压，vab为双馈风机的a相和b相之间的线电压，vbc为双馈风机的b相和c相之间的线电压。
其中：步骤S2中，通过如下方法确定不同风速下的序阻抗Zsc：
Figure BDA0003978558480000072
基于上述，通过注入电压扰动小信号，从而能够测出在并网点的序阻抗，但是仍然不知晓我们所需要确定的具体参数，那么则需要通过下属的过程进行建模。
本实施例中，序阻抗模型Zdfig(fp,vw)具体为：
Figure BDA0003978558480000081
其中：
Figure BDA0003978558480000082
Tpll(fp-f1，vw)＝Hpll(fp-f1)/(1+Vs(vw)·Hpll(fp-f1))；
Hpll(fp-f1)＝(kpllp+kplli/(fp-f1))/(fp-f1)；
Figure BDA0003978558480000083
Figure BDA0003978558480000084
ηp(fp)＝ke/(jωpLm),μp(fp)＝ke(Rs+jωpLs)/(jωpLm)；
其中：fp为注入的电压扰动小信号的频率，Lm为双馈风机的励磁电感，Lr为双馈风机转子侧电感，ωr(vw)为在风速vw下双馈风机转子电气角速度，ke为双馈风机的定子与转子的绕组的匝数比；Krd(vw)为转子侧变流器电流控制的解耦项；Hri()表示双馈风机中PI控制器的电流控制传递函数，Tpll()为双馈风机的锁相环闭环传递函数，Rs为双馈风机定子侧电阻，Rr s为双馈风机转子侧电阻经过绕组折算至定子侧后的值；Dr(vw)为双馈风机转子侧变流器PWM控制信号的占空比，f1为电网的基波频率，Vdc为双馈风机直流母线的电压，Ir(vw)为双馈风机转子侧电流。
上述模型通过下属的过程建立：
构建序阻抗计算公式：
Figure BDA0003978558480000091
在公式(2)中加入扰动小信号后，通过线性化处理(处理过程为现有)的模型如下：
Figure BDA0003978558480000092
其中fs＝fp-fr，表示转子电压电流扰动频率，fr为转子电气旋转频率；考虑图2中RSC(双馈风机变流器)电流内环控制的影响，可以将占空比信号Drp1(fp)表示为：
Figure BDA0003978558480000093
扰动电压会使锁相环输出角度中引入角度扰动，进而使得经过Park变换的变量额外增加扰动分量；其中，变流器锁相环的影响表示如下：
Figure BDA0003978558480000094
联立公式(6)至(9)即可得到序阻抗模型Zdfig(fp,vw)。
本实施例中，通过如下方法确定在风速vw下双馈风机转子电气角速度ωr(vw)：
ωr(vw)＝qωmopt(vw)；其中，ωmopt(vw)为双馈风机的最有机械转速，q为风机转子的极对数；其中：ωmopt(vw)＝Nωt(vw)，N为双馈风机的齿轮箱的变速比；
Figure BDA0003978558480000101
R为双馈风机的叶片半径，c1至c5为双馈风机的系数。
本实施例中，通过如下方法确定双馈风机转子侧电流Ir(vw)以及双馈风机转子侧变流器PWM控制信号的占空比Dr(vw)：
在建立公式(1)至(5)之前，需要确定双馈风机的稳态方程：
Figure BDA0003978558480000102
其中：定子侧电压电流Vs(vw)、Is(vw)和转子侧电压电流Vr(vw)、Ir(vw)均为关于风速的函数，ωs为转差角速度，
Figure BDA0003978558480000103
Lls为双馈风机的定子绕组的漏感，
Figure BDA0003978558480000104
为转子绕组的漏感通过绕组折算至定子侧后的值；
Figure BDA0003978558480000105
式(1)中：η＝ke/(jω1Lm),μ＝ke(Rs+jω1Ls)/(jω1Lm)；
Figure BDA0003978558480000106
其中(2)中：
Figure BDA0003978558480000111
Figure BDA0003978558480000112
(3)式中：
Figure BDA0003978558480000113
Figure BDA0003978558480000114
(4)式中：
Figure BDA0003978558480000115
Figure BDA0003978558480000116
Vs(vw)＝Ug0 (5)；
联系式(1)-(4)式形成方程组，从而解出Dr(vw)和Ir(vw)；
其中：*表示共轭运算，Re{}表示取变量的实部，Is(vw)为双馈风机定子侧的电流，Rs为双馈风机的定子侧的电阻，Ug0表示电网电压，Vs(vw)为双馈风机定子侧电压，Ls为双馈风机定子侧的电感，ω1为电网的基频角速度，
Figure BDA0003978558480000121
为双馈风机转子侧电压经过绕组折算至定子侧后的值，Pmopt(vw)为双馈风机的最优机械功率，Peopt(vw)为双馈风机定子侧的最优功率，A为双馈风机叶片迎风面积，ρ为空气密度。
上述中将一个参数经过绕组折算至定子侧的值为将该参数的值除以定子和转子的匝数比来确定。
本实施例中，Gauss-Newton迭代最小二乘法求解过程为一个现有技术，下面简要说明下计算过程：
将序阻抗模型转换成用于参数辨识的模型函数，
f(x1,x2；β1,β2,β3,β4)＝20Lg[Zdfig(fp,vw；krp,kri,kpllp,kplli)] (10)
其中，向量x1对应序阻抗模型中的扰动频率，向量β对应变流器控制器参数。值得注意的是，本专利引入了风速变量vw，对应模型函数中的变量x2。假设有m个观测点，建立优化目标函数为，
Figure BDA0003978558480000122
yi表示第i个观测点函数值。第i次观测点预测偏差记为，
Figure BDA0003978558480000123
则偏差向量可以表示为r＝[r1…rm]T，则目标函数可以进一步表示为：
Figure BDA0003978558480000124
对目标函数求偏导，得到目标函数的梯度，
Figure BDA0003978558480000125
可以推导得到偏差向量函数的雅可比矩阵为
Figure BDA0003978558480000131
式(23)可以用雅可比矩阵表示为
Figure BDA0003978558480000132
黑塞矩阵可以描述如下：
Figure BDA0003978558480000133
进一步推导参数优化递推公式，
Figure BDA0003978558480000134
式中(k)和(k+1)表示当前的参数和将优化的参数，考虑到预测误差ri趋于0的情况，可以得到求解控制器参数的最终递推公式，
Figure BDA0003978558480000135
式中Δβ(k+1)表示下次迭代控制参数增量。根据序阻抗模型，推导式(18)所示的Gauss-Newton回归递推公式，然后对控制参数进行递推求解，直到满足精度要求。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.向双馈风机的并网点注入电压扰动小信号，并确定出并网点的扰动电压和扰动电流，并同时记录每次注入电压扰动信号时的风速vw；
S2.基于并网点的扰动电压和扰动电流确定出在不同风速下的并网点的序阻抗Zsc；
S3.构建包含双馈风机机侧变流器控制参数以及风速的序阻抗模型Zdfig(fp,vw)；
S4.将步骤S2中的序阻Zsc代入到序阻抗模型Zdfig(fp,vw)中，并采用Gauss-Newton迭代最小二乘法求解，得到双馈风机机侧变流器控制参数，其中，控制参数为双馈风机机侧变流器控制参数，包括电流控制比例系数krp、电流控制积分系数kri，锁相环比例系数kpllp和锁相环积分系数kplli。
2.根据权利要求1所述确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，其特征在于：步骤S1中，通过如下方法确定出并网点的扰动电压和扰动电流：
Figure FDA0003978558470000011
其中：Ip为并网点扰动电流，ia为双馈风机的a相电流，ib为双馈风机的b相电流，Vp为并网点的扰动电压，vab为双馈风机的a相和b相之间的线电压，vbc为双馈风机的b相和c相之间的线电压。
3.根据权利要求2所述确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，其特征在于：步骤S2中，通过如下方法确定不同风速下的序阻抗Zsc：
Figure FDA0003978558470000021
4.根据权利要求1所述确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，其特征在于：序阻抗模型Zdfig(fp,vw)具体为：
Figure FDA0003978558470000022
其中：
Figure FDA0003978558470000023
Tpll(fp-f1，vw)＝Hpll(fp-f1)/(1+Vs(vw)·Hpll(fp-f1))；
Hpll(fp-f1)＝(kpllp+kplli/(fp-f1))/(fp-f1)；
Figure FDA0003978558470000024
ωp＝2πfp；
Figure FDA0003978558470000025
ηp(fp)＝ke/(jωpLm),μp(fp)＝ke(Rs+jωpLs)/(jωpLm)；
其中：fp为注入的电压扰动小信号的频率，Lm为双馈风机的励磁电感，Lr为双馈风机转子侧电感，ωr(vw)为在风速vw下双馈风机转子电气角速度，ke为双馈风机的定子与转子的绕组的匝数比；Krd(vw)为转子侧变流器电流控制的解耦项；Hri()表示双馈风机中PI控制器的电流控制传递函数，Tpll()为双馈风机的锁相环闭环传递函数，Rs为双馈风机定子侧电阻，Rr s为双馈风机转子侧电阻经过绕组折算至定子侧后的值；Dr(vw)为双馈风机转子侧变流器PWM控制信号的占空比，f1为电网的基波频率，Vdc为双馈风机直流母线的电压，Ir(vw)为双馈风机转子侧电流。
5.根据权利要求4所述确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，其特征在于：通过如下方法确定在风速vw下双馈风机转子电气角速度ωr(vw)：
ωr(vw)＝qωmopt(vw)；其中，ωmopt(vw)为双馈风机的最有机械转速，q为风机转子的极对数；其中：ωmopt(vw)＝Nωt(vw)，N为双馈风机的齿轮箱的变速比；
Figure FDA0003978558470000031
R为双馈风机的叶片半径，c1至c5为双馈风机的系数。
6.根据权利要求4所述确定基于序阻抗特性的双馈风机机侧变流器控制参数的方法，其特征在于：通过如下方法确定双馈风机转子侧电流Ir(vw)以及双馈风机转子侧变流器PWM控制信号的占空比Dr(vw)：
Figure FDA0003978558470000032
式(1)中：η＝ke/(jω1Lm),μ＝ke(Rs+jω1Ls)/(jω1Lm)；
Figure FDA0003978558470000033
其中(2)中：
Figure FDA0003978558470000041
Figure FDA0003978558470000042
(3)式中：
Figure FDA0003978558470000043
Figure FDA0003978558470000044
(4)式中：
Figure FDA0003978558470000045
Figure FDA0003978558470000046
Vs(vw)＝Ug0 (5)；
联系式(1)-(4)式形成方程组，从而解出Dr(vw)和Ir(vw)；
其中：*表示共轭运算，Re{ }表示取变量的实部，Is(vw)为双馈风机定子侧的电流，Rs为双馈风机的定子侧的电阻，Ug0表示电网电压，Vs(vw)为双馈风机定子侧电压，Ls为双馈风机定子侧的电感，ω1为电网的基频角速度，
Figure FDA0003978558470000051
为双馈风机转子侧电压经过绕组折算至定子侧后的值，Pmopt(vw)为双馈风机的最优机械功率，Peopt(vw)为双馈风机定子侧的最优功率，A为双馈风机叶片迎风面积，ρ为空气密度。
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