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計及疲勞載荷基于極值搜索控制的風電系統(tǒng)最佳出力追蹤

發(fā)布時間:2018-09-06 13:32
【摘要】:針對變速恒頻風電機組在額定風速以下運行時,快速穩(wěn)定地進行最大風能出力追蹤問題,提出了計及機械轉矩變化約束并基于滑模極值搜索控制的風電系統(tǒng)最佳出力追蹤控制新策略。采用命題的方式,證明了該控制策略的穩(wěn)定性;诳刂葡到y(tǒng)穩(wěn)定性條件,提出該控制系統(tǒng)的參數(shù)自適應調(diào)整方法,使得控制系統(tǒng)具有較好的控制品質的同時,避免了人為調(diào)整參數(shù)以獲得較好控制品質的繁瑣。進而分析并推導出只需在滑模極值搜索控制系統(tǒng)中添加轉子轉速參考值?ref速率限幅環(huán)節(jié)即可計及機械轉矩變化約束;在此基礎上,提出了基于自適應調(diào)整策略的?ref速率限幅值的確定方法;從而使得風電系統(tǒng)出力在追蹤最佳出力曲線時,風電系統(tǒng)轉子的機械轉矩實現(xiàn)平穩(wěn)變化而沒有震蕩,相應地降低了機械疲勞程度,從而在一定程度上延長了機組的使用壽命。算例證明了文中方法的有效性。
[Abstract]:In view of the problem of fast and stable maximum wind power generation tracking when variable speed constant frequency wind turbine is running under rated wind speed, A new strategy for optimal force tracing control of wind power system based on sliding mode extremum search control is proposed, which takes into account the constraint of mechanical torque variation and is based on the sliding mode extremum search control. The stability of the control strategy is proved by propositional method. Based on the stability condition of the control system, an adaptive control system parameter adjustment method is proposed, which makes the control system have better control quality and avoids the red tape of artificially adjusting the parameters to obtain better control quality. Furthermore, it is analyzed and deduced that only the rotor speed reference value (ref) is added to the sliding mode extremum search control system to take into account the constraints of mechanical torque variation. In this paper, an adaptive adjustment strategy is proposed to determine the limiting value of the speed of wind power system, so that the mechanical torque of the rotor of wind power system can change smoothly without oscillating when the output force of wind power system is traced to the optimal output curve. The mechanical fatigue degree is reduced accordingly, thus prolonging the service life of the unit to a certain extent. An example is given to show the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】: 同濟大學電子與信息工程學院;智能電網(wǎng)教育部重點實驗室(天津大學);遼寧省電力有限公司電力科學研究院;中國電力科學研究院;天津電力有限公司電力科學研究院;天津電力有限公司濱海供電公司;
【分類號】:TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號:2226492

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