矿用智能微型风力储能器仿真分析

李文正，宁掌玄，杨东辉，赵 凯，李敬贤

（山西大同大学 煤炭工程学院，山西 大同 037009）

0 引言

煤炭资源的开采在我国由来已久，煤炭资源已经成为我国经济发展不可或缺的重要经济组成部分，建国后我国煤炭开采技术设备不断的更新换代，煤炭资源开采工作技术装备问题显得越发重要，利用装备优势提高煤炭生产效率增加大企业的经济利益，成为当今各国从事煤炭开采行业的重要研究方向。

经过对山西省忻州市河曲县晋神能源有限公司下属沙坪矿和磁窑沟煤矿的井下智能化煤矿开采设备的考察，井下工作人员反应煤矿井下小功率监控设备的频繁电源更换控制情况和煤矿开采井下小功率监控设备布设线路杂乱的诸多问题，造成小功率设备工作效果不是太理想的情况。对于这些问题，本文将进行探索研究论证，测试采用微型智能风力发电储能器设备，利用井下巷道的风能进行发电、储能、供电，解决上述井下小功率供电问题，使井下小功率设备监控达到理想效果。

矿用微型风力发电储能器具有构造简单、运行稳定性高、外观体积小、自身重量轻、电能损耗少、发电效率高等一系列优点。我国把发展微型风力发电技术作为常态化供电的一种新型模式，广泛应用于边关、哨所、离散居民和渔民等场所的供电，其技术较为成熟。将该技术应用于煤矿井下，将对煤矿智能化开采起到积极的促进作用，具有推进煤矿智能化建设和减少井下煤矿电能消耗等现实意义。

1 系统构造

矿用微型风力发电储能器的基本构造由微型风力机、永磁发电机、整流电路、滤波电路、储能器、防爆外壳及直流负载（以传感器为例）等组成。微型风力储能器将煤矿巷道内的风能转换为机械能，机械能使内部转子转动切割磁感线，经过永磁同步发电机进行发电，电流经过一系列整流后流向滤波电路，转换为相对稳定的直流电压给储能器充电，储能器既能自行充电又能给不同种类的小功率负载（如传感器）供电，如图1 所示。

图1 微型风力发电系统结构Fig.1 Structure of micro wind power generation system

2 矿用微型储能器各系统的数学模型建立

2.1 永磁同步发电机（PMSG）的数学模型

为了更好的分析矿用微型风力发电储能器PMSG 的基本工作性能，PMSG 基于d、q、o 同步旋转坐标系的数学模型如下。

电压方程：

磁通链方程：

电磁转矩方程：

运动方程：

式中：ud、uq分别为电机端电压dq轴的分量；ψd、ψq分别为定子磁通链dq 轴的分量；id、if分别为电磁电流dq 轴的分量；ψf为发电机中永磁体建立的磁通链幅值；Ld、Lq分别为dq轴的同步电感；ω 为电机的角速度；Pn为发电机转子的磁极对数；ωr为发电机的机械角速度；Te、Tf分别为电机的电磁转矩和负载转矩；J 为发电机联轴器转动惯量；RΩ为发电机的阻尼系数。

2.2 矿用微型储能器设备数学模型

考虑到微型风力发电储能器在煤矿井下使用和风力发电储能器自身体积较小的情况，储能器采用锂电池进行储能，具有可以快速充放电、工作效率高、输出功率稳定可靠、使用寿命长等优点。

储能器的充电模型：

储能器的放电模型：

式中：Vbatt为储能器电压；E0为恒压源电压；K 为极化电阻比例；Q 为储能器电容；it为储能器的实际充电量；R 为储能器内阻；i 为储能器电流；A为指数区振幅；B 为指数区时间反向比例；i* 为滤波电流。

3 矿用微型风力储能器的控制技术研究

3.1 控制器的最大功率跟踪算法

矿用微型储能器主要由微型风力发电机和储能器构成，由风力发电机的控制系统进行控制，控制技术的关键在于设计合适的控制算法，本文针对离网型矿用微型风力发电储能器系统开展研究。目前微型风力发电储能器的控制器系统最大功率跟踪方法主要有3 种：风速跟踪法、功率反馈法、爬山法。根据煤矿巷道内的实际情况，采用爬山法较为可行。

爬山法是通过施加人为的一些因素使转子速度发生扰动，通过测量微型风力发电机功率的不断变化，自动逼近发电机的最大转速点，用来确定微型发电机发出的最大功率，不需要知道具体的微型风力发电机的本身特性，也不需要测量井下巷道内的风速和发电机的转速。

如图2 所示微型风机的转子转速和微型风力的功率输出的关系。假设巷道内风速为V1，同时风机转子旋转速度为ω1，则系统的工作点在点A 处时就可以捕获到巷道内风机的最大功率。

图2 微型风机转子转速和功率输出的关系Fig.2 Relationship between rotor speed and power output of micro fan

微型风力发电机在巷道内只能利用巷道内风能的部分风量，其大小与巷道内的风能系数密切相关，因此，根据矿用微型风力发电机特性，做出以下数学分析。

风机发电机特性：

由式（7）、式（8）得到机械功率：

微型风力发电机在捕捉到功率最大点时，应满足：

式中：Pm为微型风机所产生的机械功率；Cp微型风力发电机风能利用系数；ρ 为空气质量密度；A为微型风力发电机叶片扫过的面积；V 为巷道内的风速；ω 为微型风机的角速度；R 为微型风机的风轮半径；λ 为叶速比；D 为占空比，u 为变换器输入电压，ωe为微型风力发电机的相电压角速度。

微型风机内部DC-DC 变换器断续开关电源下的稳态与动态小信号特性：

式中：P 为微型风力发电机的磁极对数；ωe为微型风力发电机的相电压角速度。

3.2 储能器的充放电控制技术

储能器是矿用微型风力发电系统的重要设备之一，其主要作用是将巷道风通过风力发电机发出的大部分有效电能储存到储能器内，储能器充放电控制系统如图3 所示。

图3 储能器的充放电控制系统Fig.3 Charging and discharging control systemof energy storage device

当储能器的电压低于电力系统设置的条件值时，控制器就会自动接通进行充电和对负载供电；当储能器的电压达到电力系统设置的条件值后，充电控制器自动进行关闭停止充电，只对负载供电；一段时间后，当供电消耗电能导致电压低于系统设置的电压条件值时，控制器自动重新打开对储能器进行充电，保证对负载不间断供电。

4 搭建仿真模型和结果仿真分析

4.1 风力机和最大功率模型的搭建

利用matlab/simulink 仿真软件，根据上述公式分别搭建了图4 所示的风力机仿真模型和图5 所示的最大功率跟踪模型，进行实验仿真的研究。其中主要设计参数叶片半径为0.35 m、额定功率为100 W、额定电压为24 V、系统采样频率为50 Hz，转子转速为200 rad/s，额定风速为9.5 m/s。系统的仿真总时间设为1.5 s，开始以额定风速9.5 m/s 运行0.5 s，之后在0.5 s 时使风速从9.5 m/s 突然下降到7.6 m/s，验证最大功率跟踪的可行性，之后再1 s时间后恢复到初始状态9.5 m/s。

图4 风力机模Fig.4 Wind turbine model

图5 最大功率跟踪和输出功率Fig.5 Maximum power tracking and output power

4.2 结果数据仿真分析

从图6～图8 中可以看出，当风力发电机的风速突然在0.5 s 降低时，发电机转子的转速也会突然下降，发电机的实际功率也随着下降，发电机最大功率跟踪发生扰动以后也缓慢的下降，直到在风速变换到1 s 时，发电机实际功率变为初值100 W时，最大功率跟踪经过扰动后，也恢复到了初值100 W，验证了风力发电机最大功率跟踪技术是可行的。

图6 风机转速Fig.6 Fan speed

图7 转子转速Fig.7 Rotor speed

图8 风力机跟踪Fig.8 Wind turbine tracking

5 结语

本文主要对矿用微型风力发电储能器的系统构造进行了简要的描述，对矿用微型储能器的永磁同步发电机和储能器建立了详细的数学模型，同时对微型风力发电机的核心控制最大功率跟踪控制和储能器充放电控制2 个主要部分进行了详细的阐述，并进行了软件仿真，为实现井下煤矿巷道风能的有效利用、研究微型风力发电储能器的相关技术提供理论依据，同时也为下一步新型矿用智能风力发电机的生产应用打下坚实基础，推进煤矿井下智能化装备的升级应用。