一种用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的选择方法

摘要

本发明公开了一种用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的选择方法，该方法为：建立系统的小信号线性化模型，分析FIA、EPLL、VPLL、SKO控制算法下系统的小信号稳定性和稳态特性；通过时域仿真和硬件实验，从实际应用的层面分析并验证了理论分析的结果，揭示了FIA、EPLL、VPLL、SKO算法下系统的动态性能、算法复杂度、参数依赖性及对系统的影响；最终得出选择用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的判别方法。本发明对选择采用无速度传感器辨识方法的风电系统建立了评判标准，提高了永磁直驱风电系统的高性能水平，较好的解决了现有的技术缺乏针对永磁同步发电机的转子转速与磁链位置的辨识方法的动稳态特性、参数依赖性等性能的综合对比判别方法的问题。

主权项

一种用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的选择方法，其特征在于，该用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的选择方法包括以下步骤：步骤一，建立系统的小信号线性化模型，分析FIA、EPLL、VPLL、SKO控制算法下系统的小信号稳定性和稳态特性，以比较不同算法稳态特性的差异；步骤二，通过时域仿真和硬件实验，从实际应用的层面分析并验证了分析的结果，揭示了FIA、EPLL、VPLL、SKO算法下系统的动态性能、算法复杂度、参数依赖性及对系统的影响；步骤三，最终得出选择用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的判别方法；该用于永磁直驱风电系统速度辨识策略的选择方法选定闭环系统运行状态为相同的转速、相同的负载，且参数均调整至使得辨识转速响应相同；在步骤一中，建立线性化小信号模型的方法为：发电机、转速、转矩双闭环控制器及辨识模块的数学模型，分别建立发电机、转速、转矩的状态方程如下式示：$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{·}{x}}_g=F_g(x_g,u_g)\\ {\stackrel{·}{x}}_c=F_c(x_c,u_c)\\ {\stackrel{·}{x}}_o=F_o(x_o,u_o)\end{array}\right.$其中，x_g＝[i_d i_q ω_r θ_r]^T为发电机模型的状态变量，x_c＝[x_ASR x_dACR x_qACR]^T为控制器模型的状态变量，x_o为辨识模块的状态变量；u_g、u_c、u_o为三者输入量，若将给定转速指令为常数，分析发电机侧控制系统对输入原动转矩T_L扰动的特性，状态方程为：$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{·}{x}=F(x,T_L)\\ y=G(x,T_L)\end{array}\right.$其中x为系统的状态变量，$y={\left[\begin{array}{cc}{\hat{\omega }}_r& {\hat{\theta }}_r\end{array}\right]}^T$为系统的输出量，建立小信号线性模型如下式所述：$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{·}{x}=\frac{\partial F}{\partial x}{|}_{x=x_N,T_L=T_{LN}}x+\frac{\partial F}{\partial T_L}{|}_{x=x_N,T_L=T_{LN}}{T}_L\\ y=\frac{\partial G}{\partial x}{|}_{x=x_N,T_L=T_{LN}}x+\frac{\partial G}{\partial T_L}{|}_{x=x_N,T_L=T_{LN}}{T}_L\end{array}\right.$分析输入为原动转矩T_L、输出为辨识转速和磁链位置的系统幅频特性，三者均采用标幺值表示且基值分别为T_LN、及2π；在步骤一中，FIA算法辨识策略的建立，纯积分器中，PI调节器用于生成转子磁链幅值的补偿量，可写作：${\psi }_{comp}=(k_p+\frac{k_i}{s})\frac{{\psi }_{\alpha }{u}_{\alpha }+{\psi }_{\beta }{u}_{\beta }}{\left|\psi \right|};$在步骤一中，EPLL法辨识策略的建立，PI调节器与反正切函数可抑制环外扰动，u_abc、i_abc，磁链位置误差描述为：$\Delta \theta =arctan(-\frac{{\hat{e}}_d}{{\hat{e}}_q})=\alpha ctan(-\frac{{\hat{u}}_d+{\hat{\omega }}_r{L}_d{\hat{i}}_d}{{\hat{u}}_q-{\hat{\omega }}_r{L}_q{\hat{i}}_q})$EPLL只有一对PI参数，在EPLL的空载试验中，仅需测试辨识转子转速的阶跃响应；在步骤一中，VPLL法辨识策略的建立，VPLL直接将发动机端电压变换至d‑q坐标系，为得到转子磁链位置，需由端电压矢量位置求得的定子磁链位置再进行功率角的补偿，d轴电压指令参考值可以表述为：$u_d^{*}={\hat{\omega }}_r{L}_q{i}_q^{*}$其中，为定子电压矢量的旋转速度，为定子磁链位置，δ为定子磁链位置与转子磁链位置的角度差，为辨识转子转速，为转子磁链位置；在步骤一中，SKO法辨识策略的建立，SKO法包括一组降维的状态变量与常量增益矩阵；在步骤二中，通过MATLAB/Simulink时域仿真与硬件实验的方法为：在时域仿真中，建立永磁直驱风电系统的Simulink模型，网侧采用电网电压定向的矢量控制，辨识转速与磁链位置的关系不一致，由于转速与磁链位置的积分关系，即使辨识转速有较大误差波动，但若转速误差曲线与误差零轴所包围的面积小，磁链位置误差便会小；硬件实验在15kW永磁直驱风电系统平台上进行，风力机由带变频器调速的异步电机模拟，FIA、EPLL、VPLL、SKO四种方法分别作系统辨识部分后，稳态运行时的电机转速为67.7rpm，负载转矩为97.8Nm，FIA法、EPLL法、VPLL法及SKO法四种辨识方法下发电机三相电流的频谱分析，每种方法控制下，最大的谐波含量为偶次谐波；辨识的磁链位置误差越大，控制下的电流谐波THD越大，磁链位置误差决定了系统的运行特性，在矢量控制中，磁链位置信息被用作坐标变换，获得更平稳的转矩应使得电流谐波THD尽量小，即需减小辨识磁链位置的误差；通过比较定子电感发生±25％变化时的运行特性，对比参数依赖性，仿真结果得出由弱至强依次为SKO、EPLL、VPLL、FIA；在步骤三中，FIA法由于算法复杂性限制实际应用，VPLL法的参数较难调试，控制效果差于FIA法、EPLL法，SKO法控制效果最差，EPLL法的有效性且易于实际数字控制器实现，适用于兆瓦级永磁直驱风电系统无速度传感器控制策略的转子转速、磁链位置辨识策略。