永磁同步风力发电机的双启发式动态规划控制

林小峰，赵　立

（广西大学电气工程学院，南宁 530004）

永磁同步风力发电机的双启发式动态规划控制

林小峰，赵立

（广西大学电气工程学院，南宁 530004）

永磁同步风力发电机（PMSG）的功率控制一般基于线性控制理论，致使其动态性能难以完全满足风电场运行的需要。本文采用双启发式动态规划（DHP）对PMSG的输出功率进行控制。首先阐述PMSG的工作原理，然后搭建动态模型，编制了DHP算法的C程序，创建DHP控制模块以更换动态模型中的PI控制模块，最终接入到IEEE 10机39节点系统进行时域仿真并调节参数。仿真结果表明，应用DHP算法有效实现了PMSG的功率控制，获得了较为理想的动态性能。

永磁同步风力发电机；功率控制；双启发式动态规划；动态性能

当前我国风电产业正处于稳步增长阶段，装机容量不断扩大。永磁同步风力发电机PMSG（permanent magnet synchronous generator）易于实现低电压穿越，并具有能量密度高、维护量小等特点，因而得到广泛应用［1-2］。与此同时，对PMSG性能的要求也在不断提升。例如英国电网要求风电机组在电网电压跌落时无功功率及时响应，保证1 s内达到需求量90%，2 s后波动不超过5%。有功出力也需及时恢复［3］。

功率控制能有效改善电能质量，近年来越发受到重视。文献［4］提出一种减载运行方案，改善了永磁直驱风电机组的惯性和一次调频控制。文献［5］分析了酒泉风电场事故多发的原因，提出加强无功补偿装置的动态响应能力，以应对风电机组高压脱网。作为风电机组控制的关键环节，变流器在发生扰动期间的暂态响应主要取决于开关器件采取的控制。文献［6］针对PMSG的变流器设计了三环PI控制，有效减弱输出功率的波动，达到了定功率控制的目的。文献［7］利用混沌优化算法调节PMSG的逆变器PI控制参数，实现了功率控制。

在计算智能领域，自适应动态规划ADP（adaptive dynamic programming）为解决非线性系统最优控制问题提供了有效途径。作为ADP体系中的算法，双启发式动态规划DHP（dual heuristic programming）结合神经网络和强化学习，能逐次迭代逼近动态规划的通解，具有鲁棒性好、适应性强的特点。目前DHP已应用于电力等诸多领域。文献［8-12］提出将DHP用于柔性交流输电系统FACTS（flexible AC transmission system）、同步发电机励磁、最优潮流以优化控制效果。本文采用DHP进行PMSG的功率控制。

1　PMSG的模型

1.1PMSG数学模型

采用的网侧变流器通常为电压源型变流器。由于变流器实现了PMSG与电网的隔离，PMSG与电网交换的功率由网侧变流器决定。在dq旋转坐标系下，网侧变流器的电压满足等式

式中：ugd、ugq、igd、igq分别为电网电压的d、q轴分量和电网电流的d、q轴分量；Rg、Lg分别为公共连接点和网侧变流器之间的电阻和电抗；egd、egq分别为网侧变流器输出电压的d、q轴分量；ωg为电网电压的旋转角速度。

当电网电压定位于d轴时，由式（1）和式（2）可得网侧变流器输送有功和无功功率的表达式为

1.2PMSG及其控制模型

本文使用加拿大Powertech Labs开发的暂态安全评估工具TSAT（transient security assessment tool）仿真平台。首先在平台上搭建PMSG动态模型。该模型为正序降阶的简化模型，由发电机/变流器模型和变流器控制模型组成［13］。

图1为发电机/变流器模型（wtg4g），它提供变流电网的接口。模型中的低电压功率逻辑LVPL（low voltage power logic）负责限制变流器电流d轴分量的大小和爬坡率。当邻近输电网络故障造成端电压跌落时，电流d轴分量的限幅也跟随LVPL曲线相应减小。其中，电流d、q轴分量均来自变流器控制模型。图2为变流器控制模型（wtg4e）。电压控制分为一、二级控制［14］。一级电压控制由单台机组实现，针对严重的电网事故。要求电压快速响应，响应时间一般为200 ms。输入为端电压给定值与实测值之差，经PI模块S1输出电流的q轴分量。二级电压控制由风电场控制级实现。需考虑电压测量延迟（S3）、通信与滤波延迟（S5）［15］，响应时间较长。输入为端电压实测值与给定值之差，经PI控制（S2、S4）后输出无功功率的给定值。

图1　发电机/变流器模型Fig.1　Generator/converter model

图2　变流器控制模型Fig.2　Converter control model

模块S0令无功功率实际值跟踪给定值。有功功率控制的输入为有功功率实测值与给定值之差。经PI模块G1输出电流的d轴分量。变流器限流控制一般采用无功电流优先方式。本文将模块G1和S0更换为DHP控制模块，以测试使用DHP算法对PMSG功率控制的控制效果。

2　DHP控制器的设计

2.1DHP算法原理

设被控对象为非线性离散系统的状态方程为

式中：x（k）为n维状态向量；u（k）为m维控制向量；k为迭代步数。该系统的代价函数需要根据总体控制目标进行定义。Bellman方程给出了代价函数的表达式为

式中：U［x（i），u（i），i］为当前时间步的代价，称效用函数，一般取二次型；γ为折扣因子，取值范围为（0，1）。

DHP包含3类BP网络：执行网络、评价网络、模型网络。设定各网络的输入、输出，进行训练，可实现函数的数值计算。

其中，执行网络的功能与传统控制器相似，其输入、输出为DHP程序的输入输出。输入为状态量x（k），输出为控制量u（k）。评价网络输出为代价函数对状态量的偏导，从式（6）易得其计算公式为

模型网络可为执行网络的训练提供反传路径。输入为状态量x（k）和控制量u（k）。输出为状态量x（k+1）。模型网络的正向计算过程如下。

（1）输入层到隐层的表达式为

式中：inputMi（k）表示i维输入向量元素；Wm1ij（k）表示输入层第i个神经元与隐层第j个神经元之间的权值。

（2）选择sigmoid（S形）函数作为隐层神经元激活函数，其表达式为

式中，mh1j（k）和mh2j（k）分别表示隐层第j个神经元的输入和输出。

（3）隐层到输出层的表达式为

式中：Wm2ij（k）表示隐层第i个神经元与输出层第j个神经元之间的权值；km为隐层元素个数。执行网络、评价网络正向计算过程大体相似。

反向传播大致与正向计算相反，只是隐层神经元激活函数为S形函数的导数，其表达式为

BP网络采用最速梯度下降法。执行网络和评价网络的误差计算式分别为

执行网络、评价网络的权值修正公式分别为

式中，lA、lC分别为执行网络、评价网络的学习率。

根据式（12）～式（15）将误差反向传播，修正各网络的权值。当误差满足精度要求，迭代收敛，结束训练。

2.2DHP算法实现步骤

首先在TSAT程序框架内编制了DHP的C程序。图3为所采用的DHP训练方法。程序采用了伪随机数对权值进行初始化，对输入进行规整预处理，能使用文本文件进行部分参数的设置与读写，也可在TSAT程序中修改部分参数。

图3　DHP训练流程Fig.3　Flow chart of DHP training

接着，在Microsoft Visual Studio上将所编写的C程序生成了动态链接库文件dll，并将dll文件通过动态链接模块dlb引入到了PMSG动态模型中。

PMSG动态模型参数使用美国西部电力协调委员会WECC（Western Electricity Coordinating Council）的模型默认参数，以模拟美国通用电气公司2SX 2.5 MWPMSG机型。该机型部分技术参数如表1所示。

表1　通用电气2SX 2.5 MW机型参数Tab.1　Parameters of generators for GE 2SW 2.5 MW

3　仿真实验

在TSAT根据IEEE10机39节点系统（如图4所示）标准数据建立仿真案例。系统频率60 Hz，基准电压230 kV，基准功率100 MV·A。

选择20号负荷母线接入功率为100 MW的PMSG。接入前母线负荷为628+j103 MV·A，34号母线上发电机功率508+j170.42 MV·A。设置该母线在1.1 s时发生三相短路故障。0.1 s后清除该故障。依次调节模型网络的状态方程系数等参数，可获得理想的控制效果，仿真结果如图5所示。

从图5和表2中可以看出，使用DHP控制后，PMSG功率控制的动态响应指标较好，符合GB/T19963—2011《风电场接入电力系统技术规定》相关的要求。事故清除后，PMSG的有功功率能快速恢复，超调量、稳态误差均较小。频率在事故发生后瞬间超出额定频率0.3 Hz，0.2 s后即恢复至偏差0.2 Hz以内。无功功率在故障发生后及时响应，并在故障清除后输出容性无功平衡电网无功功率，之后基本恢复到故障前水平，但事故清除2 s后的波动约为无功容量的38%。另外，端电压的超调量也处于标称电压的7%以内。综上，PMSG在该并网点处发生三相短路故障后仍可保持有效的功率控制。

图4　PMSG并网示意Fig.4　Schematic of PMSG integration

图5　采用DHP控制后的仿真结果Fig.5 Simulation results with DHP control

表2　仿真动态响应指标Tab.2　Dynamic response indices of simulation

4　结语

本文提出将双启发式动态规划应用于永磁同步风力发电机的功率控制。通过编制算法的C程序，引入到PMSG动态模型中，在暂态安全评估工具平台上建立IEEE 10机39节点系统并进行了时域仿真。仿真结果表明，PMSG采用DHP控制后，在正常和故障条件下均能够可靠调节输出的有功功率和无功功率，展现出良好的动态性能，保证了PMSG的稳定、高效运行。

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关于参数与偏差范围的表示

1数值范围

五至十可写为5～10；3×103～8×103，不能写成3～8×103。

2百分数范围

20%～30%不能写成20～30%。

3具有相同单位的量值范围

1.5～3.6 mA不必写成1.5 mA～3.6 mA。

4偏差范围

（25±1）℃不写成25±1℃；（85±2）%不写成85±2%。

5带尺寸单位的量值相乘

如50 cm×80 cm×100 cm，不能写50×80×100 cm或50×80×100 cm3。

摘编于《中国高等学校自然科学学报编排规范》（修订版）

Control of Permanent Magnet Synchronous Generators Based on Dual Heuristic Programming

LIN Xiaofeng，ZHAO Li
（College of Electrical Engineering，Guangxi University，Nanning 530004，China）

Due to the fact that the power control of permanent magnet synchronous generators（PMSG）is usually based on linear control theory，its dynamic performances cannot fully satisfy the operation requirements of wind farms.In this paper，dual heuristic programming（DHP）is adopted to control the output power of PMSG.After the introduction of the working principle of PMSG，its dynamic model is established.The DHP algorithm is written using C programming language，and the DHP control blocks replace the PI control blocks in the dynamic model of PMSG，which is incorporated into the IEEE 10-generator 39-node system to perform time-domain simulation with adjusted parameters.Simulation results show that the output power of PMSG can be effectively controlled with DHP，and a desired dynamic performance can be obtained.

permanent magnet synchronous generator（PMSG）；power control；dual heuristic programming（DHP）；dynamic performance

TM313

A

1003-8930（2016）10-0037-05

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.10.007

2015-06-11；

2016-01-31

国家自然科学基金资助项目（61364007）

林小峰（1955—），男，本科，教授，研究方向为新能源发电与转换技术。Email：gxulinxf@163.com

赵立（1986—），男，硕士研究生，研究方向为风电接入的稳定与控制。Email：zhaolidlut@126.com