关于对小型风电系统功率控制算法思索

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1、关于对小型风电系统功率控制算法思索摘　要：现如今，切实提高风力系统功率转换效率的有效方法就是最大功率追踪控制策略。本文主要对爬山算法与变步长算法原理进行了深入的探讨和分析，并且又提出了一种全新的固定步长与变步长结合的三点算法，同时还要在Matlab仿真环境情况下，建立上述三种算法的仿真模块，对其利用计算机进行仿真。与此同时，对比和分析这三种算法的仿真结果，重点研究其各自的特性，例如：功率损失、稳定性等，进而对每一种特性都要深入探讨，进而找出每种算法的优点与缺点以及各种算法最佳的适用环境。希望可以对今后对小型风电系统功率控制算法的研究产生一些积极影响。关键词：风电系

2、统；追踪最大功率；功率控制算法；研究一、前言6一般来说，风速时刻处于变化中，然而，这种变化又表现出随机性与不确定性，由此得出，在风力发电系统中，最关键的技术就是最大功率追踪控制技术。想要有一套既准确又稳定的最大功率追踪算法，文章重点研究了三种方法，同时借助Matlab仿真来对各种算法的优点和缺点进行了探讨和分析，这样一来，可以在各种不同的场合使用较为合理、科学的最大功率追踪算法，这样一来，就会获得更大的经济效益。二、最大功率追踪策略的原理分析我们知道，如果将转速设定在一固定值，那么风速越大风轮输出功率也逐渐增大。一旦风轮转速很大或者很小时，都会大大降低风轮的输出功

3、率。在每个风速值下，风轮机都有一个最大输出功率点，把这些输出功率最大点连接成线，便形成了最佳功率负载线。然而，风轮机转速的控制要找寻最大功率点，也就是说最佳功率负载线正是风力发电系统要追踪的控制目标。6本文是将风电系统中的斩波器占空比D看作是输入信号，而输出信号则是负载两端的功率进行深入研究和探讨。三点算法主要是借鉴了爬山算法与变步长两种算法的优点。可以说，三点算法比上述两种算法在跟踪稳定性方面有了很大的改进。因风力发电系统P-D曲线具有单峰性的特点，再加上占空比调整步长相对小一些，因此，可以在曲线峰值点附近按照从左向右的顺序截取三个点，每个点都有对应的占空比与功

4、率。在选取这三点时，可以会出现以下三种情况，即依次截取的三点时，第一种情况是三点都在峰值的左侧；第二种情况是三点都既有在峰值的左侧也有在峰值点的右侧；第三者情况是三点都在峰值点的右侧。三点算法针对第一种与第三种情况时，如果工作点的功率值在当时风速情况下对应的负载两端的最大功率点比较远时，则就应该选用固定步长扰动，这样一来，工作点功率很快趋近于最大功率值，能够大大提高风电系统的快速性；如果工作点值在当时风速情况下对应的负载两端的最大功率点比较近时，可以利用变步长扰动，这样一来，将工作点值准确的趋近于最大功率值，以便达到系统精度要求。三、最大功率追踪策略系统仿真和分析

5、1.三种算法的建模通过对三点法原理的分析，我们应该在曲线上选取不同的三点。分别给定这三点的占空比值，这样一来，便能在曲线上准确找到三点的功率值。通过上述分析便知可能会出现三种情况，但是，在每个情况都只有一个最大功率点。然而，利用最大值模块就可以知道哪个是最大功率值。利用最大功率值和三点的功率值进行相减，假设得到的结果是零，那么开关模块就会导通此时最大功率值对应的模块。通过设置，我们每隔0.2秒就可以对占空比进行采样，与此同时将会持续到下一个采用时间。2.三种算法的比较分析根据爬山算法的波形，我们发现，负载功率趋近于最大功率时，其占空比始终在0.48～0.51范围内

6、振荡，并且负载功率也始终在119.8～119.9范围内振荡，但是，并不能固定在最大功率值6点处。此过程，势必导致风电系统损失一部分功率。如果长期投入使用，那么风电系统便会损失更多的能量。另外，持续振荡更不利于提高风电系统的稳定性，造成系统的精度大大降低。与此同时，负载功率在趋近于最大功率值时，需要的时间也会很长，由此可知，不能用在对快速性要求过高的场合。根据变步长算法波形可以得出接近最大功率值的情况。利用此算法会有一个非常明显的回归过程，然而，这是和算法的原理有直接的联系的。假设占空比为0.54时，风电系统的变步长算法模块准确判断出负载两端输出功率完全超出负载功率

7、最大值点，所以，结合变步长算法的原理导致占空比扰动值的速度与精度将会大大减小，另外，也会使占空比大大减小。除此之外，负责两端功率逐渐变大趋近于最大功率值。此种算法能够满足快速性的需求，使其快速接近最大功率值点。然而，此种算法也存在不足之处，当负载功率趋于稳定之前，回归过程会损失掉大量能量，然而，此种能力的损失并不是呈现周期性的，是在风速发生变化后负责趋于稳定过程中才会产生能力损耗。由此看来，此种算法不管是在快速性层面还是在功率损失方面都由于爬山算法。现如今，变步长算法已经有着巨大的使用价值。6通过三点比较算法可以准确找到负载功率最大值，所以，只会损失很小的负载功率

8、。所以，在