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帶指令濾波的直驅(qū)永磁風(fēng)機自適應(yīng)反推積分滑模控制

發(fā)布時間:2021-03-31 07:04
  針對直驅(qū)式永磁同步風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤問題,提出一種帶指令濾波的自適應(yīng)反推積分滑?刂破鳌(gòu)造了直驅(qū)式永磁風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的非線性模型;诜赐品ㄔO(shè)計控制器,并引入二階滑模微分器充當指令濾波器,避免傳統(tǒng)反推控制中計算膨脹和控制器飽和問題,并針對濾波誤差設(shè)計補償信號?紤]系統(tǒng)運行過程中參數(shù)的變化和系統(tǒng)未建模部分的影響,引入投影自適應(yīng)算法提高系統(tǒng)的動態(tài)性能,并確保自適應(yīng)估計值是有界的。同時為提高系統(tǒng)的魯棒性,引入積分滑?刂,利用李雅普諾夫方法證明了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果驗證了所設(shè)計控制器的有效性。與傳統(tǒng)PI控制、指令濾波反推控制器相比,所設(shè)計控制器具有更好的響應(yīng)速度和魯棒性。 

【文章來源】:電力系統(tǒng)保護與控制. 2020,48(22)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

帶指令濾波的直驅(qū)永磁風(fēng)機自適應(yīng)反推積分滑?刂


DPMSG基本結(jié)構(gòu)

關(guān)系圖,關(guān)系圖,發(fā)電機


-144-電力系統(tǒng)保護與控制由式(1)、式(2)得風(fēng)機的輸出轉(zhuǎn)矩為52pmmm3m,2PrCT(3)pC可以表示為52/p1346,eicicCcccc(4)3110.035=0.081(5)式中:c1=0.5176;c2=116;c3=0.4;c4=5;c5=21;c6=0.0068。根據(jù)式(4)、式(5)得風(fēng)能利用系數(shù)曲線圖如圖2所示。隨著增大,pC會逐漸減校槳距角固定時,存在最佳葉尖速比nom,使pC達到最大。因此,為捕獲最大風(fēng)能,需控制發(fā)電機的轉(zhuǎn)速,使其與風(fēng)速始終保持最佳葉尖速比的關(guān)系,即refnomnom(/r)vKv,其中nomK為定值。圖2pC,與關(guān)系圖Fig.2RelationshippC,ofand1.2永磁同步發(fā)電機模型在d、q旋轉(zhuǎn)坐標系下永磁同步發(fā)電機的數(shù)學(xué)模型為[20]sgsfggd1dd1ddqdqddddqdqdqqqqqiRLipiutLLLiRLipiputLLLL(6)式中:di、qi、du、qu分別為定子電流、定子電壓在d、q軸的分量;sR為定子電阻;dL、qL為d、q軸同步電感;p為極對數(shù);f為永磁體磁鏈;g為轉(zhuǎn)子機械角速度。對于隱極式永磁同步電機,Ld=Lq=Ls,基于0di以實現(xiàn)磁鏈定向解耦控制,則電磁轉(zhuǎn)矩可以表示為ef1.5qTpi(7)在DPSMG系統(tǒng)中,風(fēng)力機和永磁同步發(fā)電機直接通過轉(zhuǎn)軸連接,發(fā)電機轉(zhuǎn)速與風(fēng)機轉(zhuǎn)速相等,即g=m。DPMSG系統(tǒng)傳動結(jié)構(gòu)模型為gmegTTB/J(8)式中:B為摩擦系數(shù);J為系統(tǒng)的等效轉(zhuǎn)動慣量;Te為發(fā)電機的電磁轉(zhuǎn)矩。式(6)、式(8)構(gòu)成直驅(qū)式永磁同步風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的狀態(tài)方程為sgss

跟蹤曲線,跟蹤曲線,風(fēng)力,發(fā)電機


的抗干擾能力。由圖6可知,風(fēng)速斜坡或者階躍變化時,本文設(shè)計的控制器都能使風(fēng)能利用系數(shù)穩(wěn)定在最大值0.48,同時在風(fēng)速突變的情況下,收斂時間明顯短于PI控制和CBC,風(fēng)能利用系數(shù)的誤差也更校如圖7所示,本文設(shè)計的控制器實現(xiàn)了風(fēng)能最大功率跟蹤,并且追蹤速度快于PI和CBC控制。CBC控制是基于模型的控制,控制效果依賴于建模的精度,因此在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時,CBC控制出現(xiàn)了較大的偏差。圖8為ABC-ISMC控制中參數(shù)自適應(yīng)估計曲線圖。如圖8所示,參數(shù)自適應(yīng)曲線圖5風(fēng)力發(fā)電機轉(zhuǎn)速跟蹤曲線Fig.5Trackingcurveofwindturbinespeed

【參考文獻】:
期刊論文
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本文編號:3111020

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