基于模糊pid风力发电机组变桨距控制探究

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时间:2017-12-30

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1、基于模糊PID风力发电机组变桨距控制探究  摘要:为了提高变桨距控制系统对风力发电机组的跟踪控制精度,同时避免局部极小值问题,针对常规PID控制难以实现风力发电机组控制效果,首先建立了风力发电机组变桨距的动态模型,在分析风力发电机组变桨距控制要求的基础上,提出了一种基于模糊PID的变桨距控制方法。该方法将模糊与PID相结合这样有效的弥补常规PID的不足。在随机风作用下对机组的模糊PI控制器进行仿真,仿真结果表明该模糊PI控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁棒性,能够有效改善风力发电机组的变浆距系统控制效果。关键词:风力发电机组;变桨距控制;模糊PID;变速恒频中图分类号:TN

2、710?34;TP273文献标识码:A文章编号:1004?373X(2013)16?0146?030引言7风力发电是一种清洁、绿色、无污染的可再生新能源,近几年风力发电得到了快速的发展。目前大型风力发电机组普遍采用变桨距控制系统,变桨距风机能够提高风机的风能利用系数以转换最大的风能[1]。当风速达到额定风速以上时,采取变桨距控制策略,通过改变叶片的迎风角度以改变气流对风力机的作用面积,使发动机输出功率维持在允许范围内。模糊(Fuzzy)控制是一种新颖的控制策略,其最大的特点是利用专家经验或相关控制经验建立语言控制规则,无需精确数学模型就可由控制器执行其功能[2]。人们提出模糊控制

3、与传统PID控制相结合,组成复合模糊PID控制器的策略,取长补短,综合其优点。当误差大于某一阈值时,首先利用模糊控制算法,加快系统的响应速度,提高系统的阻尼特性且减小响应过程的超调量,使误差尽快到达平衡点附近;当误差到达平衡点附近时,经过阈值开关的转化,利用PI控制器中的积分作用消除系统的误差。本文变桨距控制即采用这种复合控制技术。1风电机组变桨距控制工况分析定桨距风电机组相比,变桨距风电机组具有较好功率平滑控制性能及并网更加灵活等优点,被广泛应用于现代风力发电系统中。根据变桨距系统在变桨中所起的作用,将变桨风电机组控制分为起动状态控制、欠功率状态控制、额定功率状态控制和停机控制

4、四种控制模式,分述如下。(1)起动状态控制7当变桨距风电机组静止时,其风轮叶片的桨距角为[90°]。由于气流与叶片之间的攻角为[0°],因此气流不会对叶片产生力矩,此时叶片为一块阻尼板。而当风速逐渐增大至切入风速(起动风速)时,则需通过控制变桨机构使叶片向[0°]桨距角方向旋转,此时气流会对叶片产生一定的攻角,风机开始起动。对半直驱风电系统来说,在风机并入电网以前,由电机转速信号控制桨距角给定值。转速控制器给出转速参考值后,变桨系统则根据该参考值对桨距角进行调节。为确保风电机组平稳并网,尽可能减小对电网的冲击,可以控制发电机转速运行在同步转速附近一段时间,以期寻求合适时机进行并网

5、。为使控制系统设计简单,变桨风电机组转速未达到同步转速之前不对桨距角加以控制。此时,叶片只是按预先设定的速度向[0°]桨距角方向旋转,直至风电机组转速达到同步转速附近。其中,转速控制的参考值为同步转速值[3]。转速反馈信号与该值比较,当转速小于参考值时,叶片就向着迎风面积增大的方向旋转至一定角度;反之,叶片则向与前者相反的方向旋转至一定角度。当风机转速趋于同步速并在该值附近稳定运行一段时间后,机组即可并网。(2)欠功率状态控制风电机组并入电网后,由于实际风速小于额定风速,机组的输出功率小于额定功率,机组在低功率状态下运行,对机组此时工作状态的控制称为欠功率状态控制。7当变桨风电机

6、组工作在欠功率状态时,此时,机组输出功率低于额定功率。为了提高机组的发电效率,尽可能捕获风能,此运行状态下对风电机组进行最大功率跟踪(MPPT)控制。在进行MPPT控制时,控制变桨风电机组在优化桨距角[0°]附近保持不变,然后通过控制机侧变换器来调节发电机定子电流,进而控制电机转速,最终实现风电机组的最大功率捕获。(3)额定功率状态控制在可用风速范围内,当实际风速大于额定风速时,风电机组输出功率一般要大于额定功率,此时机组进入额定功率运行状态。考虑到风力机的机械应力、发电机的容量以及变换器容量的限制,需对机组进行变桨距控制。变桨风电机组在该运行状态下的变桨控制结构如图1所示。综合

7、变桨距控制的四种控制模式,可以得出变桨风电机组在所有风况下的输出功率控制曲线图如图2所示。2风力发电机的模糊PID控制器7模糊控制的基本原理可由图3表示,它的核心部分是虚方框内的模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序语言实现,模糊控制基本的控制思路是:计算机经中断采样获取被控量的精确值,然后将此值与给定值比较得到误差信号[e(t)]。一般选误差信号[e(t)]及误差变化率[Δe(t)]作为模糊控制器的输入量,将输入变量的精确值变换成其对应论域上用自然语言描述的模糊量,来获

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