不平衡电网下双馈异步风电系统的预测电流控制技术研究

【摘要】：能源短缺和环境危机已经成为当今世界刻不容缓的重大问题,寻找清洁可再生的环境友好型新能源替代传统能源是当前最为热门的课题之一。在多种新能源开发应用技术中,基于双馈异步风力发电机(DFIG)的风力发电技术由于技术成熟,开发前景广阔而被广泛应用。然而,当电网发生不对称故障时,DFIG的运行性能会受到极大的影响,造成输出功率和电磁转矩的波动,甚至导致DFIG风电系统脱网。因此,研究不平衡电网下的DFIG运行控制技术具有重要的理论意义和实用价值。 本文以不平衡电网下DFIG风电系统的预测电流控制(PCC)为选题,从理论研究、仿真分析和实验验证等三个方面,深入研究了不平衡电网下基于PCC控制策略的DFIG风电系统的实现方法和运行性能。 在DFIG控制中,针对已有的线性PI控制策略存在的动态响应速度慢,对控制器参数的依赖度高等问题,本文首先通过建立DFIG的转子侧变流器(RSC)和网侧变流器(GSC)模型,研究了理想电网下的PCC控制策略。进而研究不平衡电网下,用PCC技术替代传统的PI调节器对DFIG系统进行控制。该PCC控制方法在αβ两相静止坐标系下对DFIG进行系统建模,同时对正、负序电流分量控制,实现输出转矩无波动,DFIG系统输出总电流三相平衡或输出总有功功率无波动的控制目标,增强了DFIG系统在不平衡电网下的运行能力并简化控制算法。 针对所研究的PCC方法在实际应用过程中由于采样频率较低、系统采样及计算存在延时等实际因素造成预测误差和控制延时误差的问题,研究了针对较低采样频率和针对采样及计算延时的补偿算法,达到了减小控制误差,优化控制性能的目标。 在理论研究的基础上,搭建仿真模型和实验平台进行验证。结果表明,所述的PCC控制方法能实现不平衡电网下DFIG风电系统的精确控制,具有良好的稳态和动态响应性能。 【关键词】：风力发电 双馈异步风力发电机 不平衡电网 预测电流控制
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM315
【目录】：

• 致谢5-7
• 前言7-8
• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 目录11-14
• 图表目录14-16
• 第1章 绪论16-45
• 1.1 课题背景16-19
• 1.1.1 能源危机和环境问题16-17
• 1.1.2 新能源开发与利用17-19
• 1.2 风力发电系统概述19-27
• 1.2.1 风资源概述19-20
• 1.2.2 风力发电系统的发展现状20-22
• 1.2.3 风力发电的技术原理22-27
• 1.3 DFIG风电系统控制技术的发展现状与趋势27-32
• 1.3.1 DFIG风电系统的拓扑结构27-28
• 1.3.2 理想电网下的DFIG控制技术28-30
• 1.3.3 不平衡电网下的DFIG控制技术30-32
• 1.4 预测电流控制技术32-37
• 1.4.1 模型预测电流控制32-35
• 1.4.2 无差拍预测电流控制35-36
• 1.4.3 预测电流控制技术在DFIG系统中的应用36-37
• 1.5 本文研究的主要内容37-38
• 参考文献38-45
• 第2章 理想电网下DFIG风电系统的PCC控制45-65
• 2.1 引言45
• 2.2 理想电网下DFIG机侧、网侧建模分析45-52
• 2.2.1 RSC建模分析45-50
• 2.2.2 GSC建模分析50-52
• 2.3 基于PCC的DFIG系统控制策略52-57
• 2.3.1 PCC基本原理52-53
• 2.3.2 基于PCC的RSC控制模型53-54
• 2.3.3 基于PCC的GSC控制模型54-56
• 2.3.4 基于PCC的DFIG系统控制框图56-57
• 2.4 仿真结果57-60
• 2.5 实验结果60-63
• 2.6 本章小结63
• 参考文献63-65
• 第3章 不平衡电网下DFIG风电系统的PCC控制65-95
• 3.1 引言65-67
• 3.2 不平衡电网下DFIG机侧、网侧建模分析67-82
• 3.2.1 不对称三相电磁量的瞬时对称分量及其表达形式67-70
• 3.2.2 不平衡电网下的RSC建模分析70-77
• 3.2.3 不平衡电网下的GSC建模分析77-78
• 3.2.4 不平衡电网下的DFIG系统控制策略78-82
• 3.3 基于PCC的DFIG系统控制策略82-86
• 3.3.1 基于PCC的RSC控制模型82-83
• 3.3.2 基于PCC的GSC控制模型83-84
• 3.3.3 基于PCC的DFIG系统控制框图84-86
• 3.4 仿真结果86-89
• 3.5 实验结果89-93
• 3.6 本章小结93
• 参考文献93-95
• 第4章 不平衡电网下DFIG系统控制的PCC补偿算法95-107
• 4.1 引言95
• 4.2 针对较低采样频率的PCC补偿算法95-97
• 4.2.1 RSC的补偿算法95-97
• 4.2.2 GSC的补偿算法97
• 4.3 针对采样及计算延时的PCC补偿算法97-100
• 4.3.1 RSC的补偿算法98-99
• 4.3.2 GSC的补偿算法99
• 4.3.3 加入PCC补偿算法后的DFIG系统控制结构框图99-100
• 4.4 仿真结果100-106
• 4.5 本章小结106
• 参考文献106-107
• 第5章 总结与展望107-109
• 5.1 本文研究的总结107-108
• 5.2 后续工作的展望108-109
• 攻读硕士学位期同发表文章109

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