一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法

摘要

本发明公开了风力发电领域的一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法，构建以风速值、风向值、风轮转速值为输入量，电磁转矩值为输出量的BP神经网络模型，再根据叶尖速比点公式，计算期望的理论最佳风轮转速值，代入所述BP神经网络模型中确定电磁转矩值初始控制量，然后采用变步长的爬山搜索法，随着控制周期数的升高缩小电磁转矩值变化步长，在小范围内改变电磁转矩值大小以寻找最大功率值点，并在每次搜索前测量实时发电机转速值，在发电机转速值相比整个搜索开始时的初始发电机转速值的变化值超出限值时，重新启动搜索，在相邻两个控制周期的发电机转速值或者发电功率值的差值的绝对值小于限值时结束搜索。其技术效果是可以在爬山搜索中避免搜索周期过长或发生振荡，保证最大功率的捕获。

主权项

一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法，包括下列步骤：建立BP神经网络模型步骤：采集风机转子平衡状态下多个时间点的风速值，风向值，风轮转速值和电磁转矩值，建立以风速值，风向值和风轮转速值为输入量，电磁转矩值为输出量的BP神经网络模型；电磁转矩值初始控制量计算及控制步骤：依据期望的理论最佳风轮转速值公式，即：计算得到期望的理论最佳风轮转速值并将其代入所述的BP神经网络模型中，计算得到电磁转矩值初始控制量T(0)，并以此时的发电机转速值作为启动爬山搜索前的初始发电机转速值ω₀，其中，ν为10秒风速平均值，R为风机的风轮半径，λ_opt为最佳叶尖速比点；电磁转矩值初次扰动步骤：等待T_L个采样周期，待风机转子处于平衡状态后，记录当前发电机转速值ω₁及发电功率值P₁,并根据公式T(n)＝T(n‑1)+T_step×α(n)计算控制周期数n为1时的电磁转矩值T(1)，其中α(n)＝exp(‑30×(n/N)^p)，N为最大控制周期数，p为1～30间任意一个整数，T_step为电磁转矩值最大变化步长；发电机转速值判断步骤：等待T_L个采样周期后，先将控制周期数n加1，再记录控制周期数为n时的发电机转速值ω_n，并计算ω_n相比于初始发电机转速值ω₀的变化值Δω₀，若|Δω₀|>Δω_max，返回电磁转矩值初始值计算及控制步骤，其中Δω_max为设定的最大发电机转速偏差值，否则进入下一步骤；爬山搜索启动判断步骤：计算相邻两个控制周期间的发电机转速值的差值Δω，以及发电功率值的差值ΔP，其中Δω＝ω_n‑ω_n‑1，ΔP＝P_n‑P_n‑1，若|ΔP|≤ΔP_min或|Δω|≤Δω_min，则结束本次搜索；若|ΔP|>ΔP_min且|Δω|>Δω_min，则进入下一步骤；ΔP_min为寻优发电功率容许变化值，Δω_min为寻优发电机转速容许变化值；控制周期数判断步骤：若控制周期n大于最大控制周期数N，结束本次搜索，若控制周期数n小于等于最大控制周期数N，返回发电机转速值判断步骤；爬山搜索电磁转矩值及扰动步骤：根据公式T(n+1)＝T(n)+ΔT^*，计算并输出控制周期数为n+1时的电磁转矩值T(n+1)；其中ΔT^*为电磁转矩值变化步长，爬山搜索确定电磁转矩值的规则如下：当ΔP>0且Δω≥0时，ΔT^*＝‑T_step×α(n)，即T(n+1)＝T(n)‑T_step×α(n)；当ΔP>0且Δω<0时，ΔT^*＝T_step×α(n)，T(n+1)＝T(n)+T_step×α(n)；当ΔP<0且Δω≥0时，ΔT^*＝T_step×α(n)，T(n+1)＝T(n)+T_step×α(n)；当ΔP<0且Δω<0时，ΔT^*＝‑T_step×α(n)，即T(n+1)＝T(n)‑T_step×α(n)。