双馈风力发电机组并网机侧换流器安全性研究

李铠漩

摘  要：针对双馈风力发电机在并网过程中产生的冲击电流而引发的机侧换流器安全性问题，在机侧转速环上，设计了一种基于二次型性能指标学习算法的神经元自适应PID控制器。利用该控制策略来改善双馈风力发电机机侧换流器的安全性能，建立了双馈风力发电机机侧控制器仿真模型，对双馈风力发电机空载并网的前后过程进行了研究，并与传统PID控制策略的安全性进行了对比。研究表明，该控制策略具有动态响应快，并网冲击电流小的特点，提高了并网系统的安全性。在给定期望转速下，可以实现基本无超调，能够较好的满足并网要求，保证了整个系统的安全运行。

关键词：双馈风力发电机;空载并网;机侧换流器安全性;单神经元自适应控制

中图分类号：TM315 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）33-0052-03

Abstract： In order to solve the safety problem of machine-side converter caused by impulse current generated by doubly-fed wind generator in the process of grid connection， a neuron adaptive PID controller based on quadratic performance index learning algorithm is designed on the speed loop of doubly-fed wind generator. The control strategy is used to improve the safety performance of the side control converter of the feed wind turbine， the simulation model of the side controller of the doubly fed wind turbine is established， and the process of no load connection of the doubly fed wind turbine is studied. The security of the control strategy is compared with that of the traditional PID control strategy. The research shows that the control strategy has the characteristics of fast dynamic response and small grid-connected impulse current， which improves the security of the grid-connected system. At the given expected speed， it can achieve no overshoot， can better meet the requirements of grid connection， and ensure the safe operation of the whole system.

Keywords： doubly-fed wind generator; no-load grid connection; safety of machine-side converter; single neuron adaptive control

近年來，双馈风力发电机并网成为国内外关注的热点。风力发电的装机容量与日俱增，因此，兆瓦级风力发电系统并网所引起的电流冲击已不能忽略，并网技术成为风力发电技术的一个重要组成部分。实现安全平稳并网是风力发电系统需要解决的首要问题。

国内外学者对双馈风力发电机空载并网已有相当的研究进展。本文在机侧转速环上，设计了一种基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制器，并对双馈风力发电机并网过程进行仿真。与传统的PID控制相比，该控制策略具有动态响应快，稳态精度高等特点，提高了系统动态性能。

1 双馈风力发电系统数学模型

双馈感应电机在三相静止坐标系ABC下的物理模型，是一个高阶、非线性、强耦合的多输入多输出系统，十分难进行分析和分解，需要进行解耦和降阶处理。这里，定子取发电机惯例，转子取电动机惯例，通过矢量坐标变换的方法，得到两相同步旋转坐标下的数学模型。

1.1 机侧控制器结构分析

根据所提的机侧控制策略，计算出了耦合项，转子电压方程实现了解耦，则可以设计出采用双闭环PI结构的机侧变换器控制框图。包括转速外环和电流内环，在转速外环中，由电网对机组的无功输出要求设置无功功率参考值，通常为0，以实现功率损耗最小的目的;由于电压矢量定向之后无功功率仅和q轴定子电流有关，通过转子电流和定子电流的关系可得到q轴转子电流的参考值，同时保证无功功率为0。电流内环则利用电流反馈差值，再经PI调节、前馈补偿等得出SVPWM模块的参考输入电压实现变换器的驱动，以期达到控制目的。

1.2 改进型单神经元PID控制器设计

针对双馈风力发电系统并网控制的运行特点，本文在机侧转速环设计了一种基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制器。单神经元自适应PID控制是由具有自身学习和自适应能力的单神经元构成的智能控制器，它具有结构简单，鲁棒性强等多种优点。

2 仿真结果分析

2.1 双馈发电机参数

双馈发电机参数：额定功率Prate=3730W，极对数np=4，额定转速nnom=1440r/min，定子电阻RS=1.37？赘，转子电阻Rr=1.65？赘，定子电感LS=0.0033mH，转子电感Lr=0.0043mH，互感Lm=0.158mH，摩擦系数Rm=0.001。背靠背变换器开关器件采用IGBT，电网电压幅值为311V，电网频率f=50Hz。

2.2 仿真结果

为判断控制策略的正确性和有效性，在搭建的双馈风力发电机的机侧控制器模型中，将双馈异步发电机设置在0.25秒时刻空载并网，可观测到定子电压电流如下图所示。

由图1可以看出，风力发电机在0.25秒时刻并网，并网前定子电流保持为0，在0.31秒左右就可以完成并网启动，在之后进入稳定运行阶段，产生稳定的交流电。图2为定子电压和电网电压的对比示意图，可以看出双馈风力发电机在并网前定子电压与电网电压能保持较小误差，在并网后误差变得非常小，电压的幅值频率跟随情况良好，能较好的实现空载并网启动。

双馈风力发电系统用阶跃式风速模拟实际风速。随着风速的改变，转速发生了变化，并且实际转速能始终跟随着期望转速变化，可见控制器的性能良好。由于使用爬山法实现最大风能跟踪（MPPT），加上采用的风速为阶跃式增长，導致期望转速随着风速过渡时有一定的延时。风能利用系数基本稳定在最优值附近（0.44），实现了系统最大风能跟踪的目标。随着给定风速的变化，定子的无功功率几乎不受影响，有功功率则随着风速的增大，转速的增加而增大。定子的有功和无功功率实现了解耦，可以单独控制，其中随着风速的变化无功功率一直稳定在0附近，实现了功率因数为1的要求。

异步电机的A相定子电流，可以看出，随着风速的变化，定子电流幅值会发生改变，但频率保持恒定，可见实现了变速恒频的要求，并且电流的波形在风速发生阶跃改变时，能够平稳过渡，说明电流的动态性能良好。图4为转子A相电流，可以看出，随着风速的改变，转子电流的幅值和频率都在变化，这保证了定子电流频率的恒定，实现了变速恒频控制。

如图5、6所示，在双馈风力发电系统处于并网启动阶段时，发电机亚同步运行，此时定子的电压、电流相位同相，网侧变换器处于整流状态，机侧变换器处于逆变状态，能量从电网经过背靠背变换器流入转子绕组进行励磁。并网启动完成之后，发电机超同步运行，定子电压和电流相位反相，网侧和机侧变换器工作状态互换，转子侧的能量经过变换器馈入电网，实现了能量的双向流动。

从图7中可以看出，在给定的期望转速下，传统PID控制下转子转速有明显超调，而改进型单神经元自适应PID控制可以实现快速跟随，基本无超调。可见由于传统的PID在智能控制的自整定调节下，PID的三个参数通过自适应调整，可以更好的应对动态变化。

3 结论

针对双馈风力发电机在并网过程中机侧换流器的安全性问题，在机侧转速环上，设计了一种基于二次型性能指标学习算法的神经元自适应PID控制器。仿真结果表明，与传统PID控制策略机侧换流器的安全性相比，改进型单神经元自适应PID控制策略能够使较好地抑制双馈风力发电机并网冲击电流，且定子电压能快速跟踪电网电压，稳态误差接近于零。并且在风速变化时，定子幅值变化，但频率保持不变，能够实现变速恒频控制。在给定期望转速下，可以实现基本无超调。该策略改善了系统并网的安全性能，是一种十分优良的控制策略。

参考文献：

[1]刘其辉，谢孟丽.双馈式变速恒频风力发电机的空载及负载并网策略[J].电工技术学报，2012，27（10）：60-67.

[2]冯曦.双馈发电机BP神经网络PID空载并网控制策略[D].哈尔滨理工大学，2017.

[3]双馈风力发电系统故障穿越的控制策略研究[D].湖南大学，2016.