SRG风力发电系统最大功率跟踪控制研究

黄　曌， 程江洲， 万钧力(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443002)

SRG风力发电系统最大功率跟踪控制研究

黄曌， 程江洲， 万钧力
(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443002)

以8/6极开关磁阻发电机(SRG)为例，基于电机的非线性特性提出一种基于模糊PI控制器的改进型转速反馈最大功率跟踪策略：通过SRG转速及其变化率，确定模糊规则自行整定PI参数，调节励磁电流，控制电机输出功率，使系统运行于最佳工作点。在Matlab平台上搭建基于最大功率跟踪策略的SRG系统仿真模型，仿真结果表明：外界风速稳定时，SRG转速和输出功率均可平稳保持在理论最佳值；风速变化时，SRG系统可快速实现自寻优，具备良好的动静态性能，验证了SRG仿真模型的正确性和控制策略的可靠性。

开关磁阻发电机；最大功率跟踪；励磁电流；转速反馈

随着风能的开发和利用，风力发电相关技术也取得了显著的进步，并逐渐成为能源技术中的一个重要分支[1-2]。风力发电面临的主要问题之一是风力机机械功率的不确定性，随外界风速变化而变化，因此系统必须包括风力机最大功率点跟踪(maximum power point tracking，MPPT)的控制部分，从而在实时工况下达到所希望的最优值，提高发电效率。由于开关磁阻发电机(SRG)优良的调速性能、较强的容错能力与自励能力等优势，在风力发电领域具有很大的发展潜力和研究价值[3-4]。SRG风力发电系统结构如图1所示，其中，控制系统作为风力发电系统的核心部分，主要实现两大功能，一是SRG的发电运行控制：通过检测SRG电流、电压及转子位置信号，控制功率变换器中主开关器件的通断；二是MPPT控制，通过合适的自寻优算法，完成SRG与风轮机的功率匹配，从而实现最大功率跟踪。

图1　开关磁阻风力发电系统结构

近年来，最大风能跟踪的控制策略主要有风速跟踪控制、转速反馈控制和功率扰动控制[5-6]。其中风速跟踪控制需要测量风速，功率扰动控制则需要较长的调节时间，均会降低系统可靠性，相比较而言，转速反馈控制简单易行，在小功率的风力发电场合得到广泛的关注，但其单一的PI调节不能良好地适应SRG本身的非线性特性[7]。综合考虑以上三种控制方法的优缺点，针对风力发电系统的需求，本文在传统转速反馈控制的基础上加以改进，提出模糊PI控制方案，通过SRG实时转速反馈与给定值比较，并结合转速的变化情况，调节励磁电流，驱使SRG输出功率不断跟踪匹配值，从而改变电机的电磁转矩和转速，最终系统达到平衡，并稳定运行于最佳工作点。完整的仿真研究验证了控制策略的可行性与有效性。

1 MPPT控制算法

1.1风力机最大功率捕获机理

设ρ为空气密度，v为风速，R为风力机半径，风机扫掠面积A=πR2，λ为叶尖速比，β为桨叶节距角，由贝兹定理风机得输出机械功率Pm[8-9]：

式中：叶尖速比λ=ωmR/v，ωm为风力机机械角速度，Cp为风能利用系数，由λ，β决定其值。当桨叶节距角β恒定时，Cp随λ变化，且有一个确定的最佳叶尖速比λopt对应最大的风能利用系数Cpmax，此时风力机运行在最大输出功率点Pmax处。

风力机的特性曲线如图2所示[10]。由图2知，当风速固定时，风力机只有在某一转速下运行才能输出最大功率Pmax，此转速同时也对应该风速下的最佳叶尖速比λopt和最大风能利用系数Cpmax，偏离此点风力机输出功率将会减小。连接各风速对应的最大功率点即得最佳功率曲线。当风速变化时若及时调整风轮机的转速，保持最佳叶尖速比，就能使风力机始终运行在最佳功率曲线上；又因为风机转速ωm通过齿轮箱与电机转速ωr成线性关系，因此控制SRG转速即可实现寻优。

图2　风力机特性曲线

1.2SRG风力发电机控制器的设计

图3　SRG控制系统框图

如前所述，SRG的控制系统同时实现发电运行控制和MPPT控制功能。为简单起见，SRG本体采用最为普遍的电流斩波控制方式(CCC)，通过相绕组电流iph与励磁电流的斩波阈值比较，产生PWM脉冲信号以控制功率变换器桥臂主开关的开通与关断；风机驱动转矩Td作用于SRG上，影响着电机角速度ωr，励磁电流则由MPPT控制部分根据ωr及其变化量Δωr进行调节，如图3所示。转速参考值ωr*由实时风速确定。

首先MPPT计算最优工作点，将该点对应的电机转速作为反馈支路的给定值，λopt和Cpmax值确定的条件下，该给定值仅由当前风速决定：

由式(2)则可计算出风力机的最大机械功率：

将SRG转速ωr与给定值ωr*相比较，并结合ωr的变化情况调节励磁电流，通过电流斩波控制，励磁电流变化引起SRG输出功率P1变化，继而引起电磁转矩Te变化，在Te和风力机驱动转矩Td共同作用下，ωr变化，并通过反馈再次与给定值进行比较，改变励磁电流，不断重复直至达到最佳工作点后，系统稳定运行。

1.3控制规则的建立

由图2可知，如果检测到的电机转速等于参考值，说明当前运行在最优工作点处，励磁电流维持原值。如果检测到的ωr小于参考值，则工作点位于I区，即最大功率点左侧，此时需要增大转速，以跟踪最大功率点：若此时Δωr大于0，工作点沿着路径1的方向靠近最优点，转速增大，说明风力机输出机械功率大于SRG输出功率，为达到功率匹配应增大P1，因此需增大励磁电流；若此时Δωr小于0，工作点沿着路径3的方向远离最大功率点，转速减小说明风力机输出机械功率小于SRG输出功率，为达到功率匹配应减小P1，故需减小励磁电流[11]。

同理当检测到的ωr大于给定值，则工作点位于П区，需要减小电机转速。若此时Δωr大于0，即工作点沿着路径4的方向远离最优点，转速增大，说明风力机输出机械功率大于SRG输出功率，因此需增大励磁电流；若此时Δωr小于0，工作点沿着路径2的方向靠近最大功率点，转速减小说明风机输出机械功率小于SRG输出功率，跟踪最优点还需进一步减小电机转速，因此应增大励磁电流提高SRG输出功率。

传统的转速反馈控制方案中，一般根据外界环境以及风轮机特征参数计算出给定参考值，并与电机的观测值相比较得到误差量，通过简单的PI调节器给出励磁电流的值。考虑到SRG非线性，同时为了避免风速突变引起系统的不稳定，本文采用改进型的转速反馈方案，选用二维模糊PI控制器，跟随工况变化自动整定PI调节器的KP、KI参数值，进而调整励磁电流的步长。选择ωr及其变化量Δωr作为模糊控制器的输入，KP、KI参数作为模糊控制器的输出。按设计需要，将ωr、Δωr的论域分别表示为如下等级的模糊语言变量：{B，M，S，Z}，{NB，NM，S，PM，PB}，其隶属度函数如图4所示。

假设系统已工作在稳定状态，当风速上升时，SRG转速上升，功率差正向增大，此时取较大的KP和KI，允许转速有一定超调；当风速下降时，取更大的KP和KI，避免转速下降幅度过大导致发电机堵转；当系统趋于稳定时，为了避免在最佳功率点处来回振荡，取较小的KP和KI。由上述控制思路，确定模糊规则如表1、表2所示[12]。

解模糊过程采用重心法，得到模糊逻辑控制器输出的PI参数值，计算公式如下：

图4　模糊控制器输入量的隶属度函数

?????KEK N B 　B 　B 　B 　B N M 　M 　M 　B 　B S 　S 　S 　M 　B P M 　S 　M 　M 　M P B 　B 　M 　M 　B E C

? ? ? ?? K K N B 　B 　M 　M 　BNM 　M 　M 　B 　BS 　Z 　S 　M 　MP M 　S 　M 　M 　M P B 　M 　S 　S 　M E C E

由于SRG本身所具有的非线性，仅依靠传统转速反馈控制中简单的PI调节并不能获得良好的动态特性。本文采用了改进型的转速反馈控制，同时进行转速及其变化率的判别，自动调节PI参数完成自寻优过程。该方法具备良好的动态响应，能避免功率控制中的较大扰动，而且简单易行，不必知道整个系统精确模型，减少了设计难度。

2 仿真研究

分析SRG的数学模型，由前文所述MPPT算法，在Matlab平台上进行仿真研究，相关参数如下：风力机半径R=2 m，最佳叶尖速比λopt=6，桨叶节距角β=0°，最大风能利用系数Cpmax=0.36，空气密度ρ=1.25 kg/m3，发电机与风轮机轴间通过增速比N=10的变速齿轮箱连接，即SRG旋转角速度ωr和风力机机械角速度ωm满足：ωr=10 ωm；四相SRG，8/6极，额定功率为750 W，额定转速为2 000 r/min，为抑制电压纹波，输出端并联滤波电容C=1 000 μF，负载RL=5 Ω，风速v在3～7 m/s范围内变化。

2.1稳态特性

风速恒定时，SRG转速恒定，系统稳定运行在最大功率点处。设v=3 m/s，由式(2)、式(3)可计算出，此时对应的电机转速参考值应为90 rad/s，风轮机最大输出功率为76.3 W，系统的仿真结果如图5所示。由仿真结果易知，SRG的实际转速和输出功率都与理论值吻合，经过0.2 s左右的过渡时间，系统稳定运行在最优工作点，静态性能理想，验证了SRG非线性模型和MPPT控制策略的正确性。

图5　风速3 m/s时SRG的静态输出

再令风速v=6.42 m/s，由式(2)、式(3)可计算出，对应的电机转速参考值应为192.6 rad/s，风轮机最大输出功率为747.9 W，仿真结果如图6所示。由图6知，系统经过短暂的调节便可实现最大功率跟踪，响应迅速。同时该风速下，SRG的最优工作点即为额定状态，SRG稳定运行于额定转速和额定功率。由于满负载运行，SRG的输出功率振荡比较低风速时段而言略大，但是仍在允许范围内。

图6　风速6.42 m/s时SRG的静态输出

2.2动态特性

当风速变化，风轮机对发电机的驱动转矩Td不再为恒值，SRG的转速随之发生变化。由式(2)、式(3)可计算得：当风速v 为4、5 m/s时对应电机转速给定值分别为120、150 rad/s，风力机最大机械功率分别为180.7、353.3 W。先拟定工况A：1 s时刻风速由4 m/s阶跃上升至5 m/s，仿真结果如图7所示。

图7　风速4 m/s上升至5 m/s时SRG动态输出

由仿真结果可看出，系统能够平稳输出，电机转速在风速突变前后都能很好地逼近给定参考值，实现最大功率点的跟踪。在风速突变时刻，动态响应迅速，电机转速和输出功率仅需短暂的过渡时间就能找到新的最佳工作点并稳定运行。

再拟定仿真工况B：1 s时刻风速由4 m/s阶跃下降至3 m/s，仿真结果如图8所示。由图8易知，SRG转速由120 rad/s下降至90 rad/s左右，输出功率由180.7 W下降为76.3 W，与理论值相符，能快速完成相应风速下的自寻优过程，表明基于本文所采用的MPPT控制算法可使系统对风速变化具有良好的抗扰性能和动态响应能力，SRG的输出功率谐波含量理想，能够满足用户需求。此外，在风速减小的工况下，系统未出现电机堵转等不稳定情况。综合上述稳态、动态特性仿真结果也可看出，SRG风力发电系统更适合于中低速、小功率的发电场合，电机输出功率振荡较小，电能质量更为理想。

图8　风速4 m/s下降至3 m/s时SRG动态输出

3 结论

本文基于SRG的实际特性分析了其数学模型，验证了模型的正确性，并针对SRG的非线性和实际工况风力机输出功率最优化的需求，提出一种最大功率跟踪的实现方法，在传统转速反馈控制的基础上加以改进，增加电机转速变化率的判定环节以明确系统工作区域，并基于模糊PI控制器实现参数的自整定，通过励磁电流控制SRG输出功率达到匹配值，完成功率跟踪。仿真结果证明该方法在风速恒定、风速突增、风速突降的工况下都能得到所希望的输出电能，动静态环境中都能良好地逼近最佳工作点，输出稳定，达到理想的控制效果，对SRG风力发电系统的工程应用具有指导意义。

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Research on MPPT control for SRG wind power generation system

HUANG Zhao,CHENG Jiang-zhou,WAN Jun-li
(College of Electrical Engineering and New Energy,Three Gorges University,Yichang Hubei 443002,China)

Taking the Switched Reluctance Generator(SRG)with 8 stator poles＆amp;6 rotor poles for example, considering the nonlinear characteristics of SRG,a developed rotational speed feedback control strategy based on fuzzy PI controller for maximum power point tracking(MPPT)was presented.The parameters for PI were adjusted and the excitation current was regulated automatically by comprehensive judgments of rotational speed and its error signal to control output electric power of the SRG machine,to optimize the mechanical power of wind turbine.The system operation capability could be improved.Simulation models of SRG wind power system with proposed MPPT control scheme proposed were established based on MATLAB platform.The results show the correctness of SRG nonlinear models and reliability of the MPPT algorithm,showing that SRG outputs could follow the theoretical maximum values at stable conditions or variable working situation,therefore excellent static and dynamic performances could be obtained.

switched reluctance generator;maximum power point tracking;excitation current;rotational speed feedback

TM 614

A

1002-087 X(2016)01-0162-04

2015-06-15

湖北省自然科学基金项目(2010CDB10803)；三峡大学人才科研启动基金(KJ2012B047)

黄曌(1985—)，女，湖南省人，硕士，讲师，主要研究方向为电力电子装置与系统。