一種基于小型風(fēng)機(jī)的最大風(fēng)能跟蹤算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)控制算法領(lǐng)域，特別是一種針對(duì)小型風(fēng)機(jī)基于改進(jìn)轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)的最 大風(fēng)能追蹤的控制算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前很多地方風(fēng)能資源豐富，但是并不利于大型風(fēng)電場(chǎng)的建設(shè)，在這種情況下，從 安全、可行、美觀的角度考慮對(duì)風(fēng)能的充分利用，小型風(fēng)機(jī)更具有適用性和科研價(jià)值。通常， 這些地方的風(fēng)能不太穩(wěn)定，故在任意風(fēng)速下保持小型風(fēng)力機(jī)均具有良好的運(yùn)行性能極具重 要意義。風(fēng)力發(fā)電大致分為三個(gè)階段：
[0003] 1)當(dāng)風(fēng)速小于切入風(fēng)速或者大于切出風(fēng)速時(shí)，風(fēng)電機(jī)處于停機(jī)狀態(tài)。
[0004] 2)當(dāng)風(fēng)速大于額定風(fēng)速時(shí)，需要通過(guò)變槳來(lái)控制輸出功率維持在額定功率處運(yùn) 行。
[0005] 3)當(dāng)風(fēng)速小于額定風(fēng)速時(shí)，這個(gè)時(shí)候需要捕捉最大的風(fēng)能，并把最大的風(fēng)能轉(zhuǎn)化 為電能輸送到電網(wǎng)中。
[0006] 傳統(tǒng)的最大風(fēng)能追蹤方法有最佳葉尖速比法，爬山法和功率反饋法。最佳葉尖速 比法是通過(guò)測(cè)量風(fēng)速和發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速來(lái)計(jì)算最佳葉尖速比，進(jìn)而維持風(fēng)能利用系數(shù)最大， 這種方法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但是需要實(shí)時(shí)精確的測(cè)量風(fēng)速，這在風(fēng)場(chǎng)是很難實(shí)現(xiàn)的。爬山法是通 過(guò)測(cè)量風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和輸出功率，根據(jù)梯度的變化情況來(lái)判斷轉(zhuǎn)速的變化情況，但是梯度傳感 器會(huì)放大噪聲且高頻時(shí)不穩(wěn)定。功率反饋法是通過(guò)控制風(fēng)電機(jī)的輸出功率來(lái)控制發(fā)電機(jī)的 電磁轉(zhuǎn)矩，此方法不需要風(fēng)速的檢測(cè)，但是需要通過(guò)仿真測(cè)量功率風(fēng)速曲線，這無(wú)疑影響了 算法的精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的發(fā)明目的是：針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種基于小型風(fēng)機(jī)的最大風(fēng)能跟 蹤算法。本發(fā)明采用改進(jìn)的擾動(dòng)觀測(cè)法與粒子群算法來(lái)追蹤不同風(fēng)速下的最大風(fēng)能，這種 新型算法可有效、快速、精準(zhǔn)地提高系統(tǒng)跟蹤精度和輸出效率。
[0008] 本發(fā)明技術(shù)方案為：
[0009] 本發(fā)明改進(jìn)的擾動(dòng)觀測(cè)法基于以下，
[0010] 風(fēng)力機(jī)的輸出功率為：
[0012] 式中，P為空氣密度；Cp為風(fēng)能利用系數(shù);A為葉片有效面積；V為風(fēng)速。
[0013] 當(dāng)槳距角保持在恒定狀態(tài)時(shí)，葉尖速比A可做如下定義：
[0015] 式中，r為風(fēng)輪半徑，'為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速。
[0016] 根據(jù)公式一、公式二，可推導(dǎo)出其輸出功率最大值為：
[0023] 在一個(gè)穩(wěn)定的條件下，可以導(dǎo)出電磁轉(zhuǎn)矩的表達(dá)式為：
[0024]Tf3=G?n2_D ?n 公式六
[0025]Te=Koni2 公式七
[0026] 根據(jù)公式一、公式三和公式七可以看出，電磁轉(zhuǎn)矩與發(fā)電機(jī)的輸出功率變化趨向 是一致的，所以通過(guò)追蹤最大電磁轉(zhuǎn)矩就可以間接追蹤其最大功率。
[0027] 根據(jù)電磁轉(zhuǎn)矩與發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的關(guān)系，定義：
[0028]Te=tan( 0 ) 〇 m2 式 1
[0029]這樣建立以電磁轉(zhuǎn)矩Te為Y軸和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速平方《"2為X軸的坐標(biāo)系，參數(shù)0 即為過(guò)點(diǎn)0；，Coni2)和原點(diǎn)的直線與X軸的夾角。當(dāng)發(fā)電機(jī)輸出最大功率時(shí)，參數(shù)0存在 最大值，即9 =Qcipt。通過(guò)控制參數(shù)9,使得參數(shù)9為9_時(shí)，即發(fā)電機(jī)輸出最大功率； 這樣通過(guò)參數(shù)0控制電磁轉(zhuǎn)矩I；進(jìn)而可以間接追蹤最大功率。綜述，參數(shù)0越接近0 _ 時(shí)，發(fā)電機(jī)的輸出功率越大；且口"(0) =tan(0) ?m3是單極值函數(shù)，在尋求0 _時(shí)，本發(fā) 明采用粒子群算法，提高了尋優(yōu)的準(zhǔn)確性和快速性。本發(fā)明改進(jìn)的擾動(dòng)觀測(cè)法與粒子群算 法是追尋最大風(fēng)能時(shí)一種行之有效的方法。
[0030] 本發(fā)明的有益效果是：
[0031] 本發(fā)明與傳統(tǒng)的擾動(dòng)觀察方法比較可知，提出的方法能夠更好的實(shí)現(xiàn)風(fēng)能最大功 率點(diǎn)追蹤控制，有效的提高系統(tǒng)的跟蹤速度和輸出效率，輸出功率較大。
[0032] 本發(fā)明利用一種改進(jìn)的擾動(dòng)觀測(cè)法與粒子群算法相結(jié)合的新型算法來(lái)跟蹤最大 風(fēng)能，這種算法能夠適應(yīng)任意風(fēng)況，能夠提高追蹤最大風(fēng)能的效率，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
【附圖說(shuō)明】
[0033]圖1是本發(fā)明不同風(fēng)速下轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速平方關(guān)系曲線圖；
[0034] 圖2是本發(fā)明硬件設(shè)計(jì)原理圖；
[0035] 圖3是本發(fā)明算法流程圖；
【具體實(shí)施方式】
[0036] 本發(fā)明可以應(yīng)用在中小型風(fēng)機(jī)發(fā)電系統(tǒng)中，具體實(shí)現(xiàn)硬件包括：風(fēng)力機(jī)、永磁同步 發(fā)電機(jī)和全功率變流器。本發(fā)明作用于風(fēng)力機(jī)側(cè)整流器，通過(guò)矢量控制FOC產(chǎn)生PffM波控 制整流器二極管的開關(guān)狀態(tài)，從而控制永磁同步發(fā)電機(jī)輸出功率。
[0037] 以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施進(jìn)行說(shuō)明。
[0038]如圖1所示，由公式Te=tan( 9 )?"2建立以電磁轉(zhuǎn)矩T 軸和永磁同步發(fā)電 機(jī)轉(zhuǎn)速平方為X軸的坐標(biāo)系。直線A表示永磁同步發(fā)電機(jī)最大轉(zhuǎn)矩點(diǎn)時(shí)點(diǎn)〇\，《"2) 與坐標(biāo)原點(diǎn)的連線；直線B表示永磁同步發(fā)電機(jī)初始運(yùn)行狀態(tài)時(shí)點(diǎn)(X，《m2)與坐標(biāo)原點(diǎn)的 連線。直線A與坐標(biāo)X軸的夾角定義為角度0_;直線B與坐標(biāo)X軸的夾角定義為初始角 度％。通過(guò)不斷地施加擾動(dòng)，使得直線B不斷地逼近直線A，也就是0。不斷地逼近0 _， 即可以使得永磁同步發(fā)電機(jī)不斷逼近其最大轉(zhuǎn)矩點(diǎn)，這樣通過(guò)參數(shù)9控制電磁轉(zhuǎn)矩進(jìn) 而可以間接追蹤最大功率。
[0039] 圖2為本發(fā)明的硬件設(shè)計(jì)原理圖，將本發(fā)明整合到MPPT控制器中，MPPT控制器作 用于全功率變流器的整流器，通過(guò)MPPT控制器輸出理想轉(zhuǎn)矩，再將理想轉(zhuǎn)矩通過(guò)矢量控制 FOC形成PffM波，PffM波控制整流器二極管的開關(guān)狀態(tài)，從而控制整流器，即控制全功率變流 器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)永磁同步發(fā)電機(jī)最大風(fēng)能追蹤。
[0040] 圖3為算法的流程圖，下面對(duì)于算法流程進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0041] 1、初始化算法參數(shù)。
[0042]2、初始化0，用編碼器監(jiān)測(cè)出初始運(yùn)行狀態(tài)下的永磁同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，確定在 此轉(zhuǎn)速下的電磁轉(zhuǎn)矩Tf3，根據(jù)公式Tf3=tan( 0 )?m2反求出初始狀態(tài)下的0。。
[0043] 3、先根據(jù)永磁同步發(fā)電機(jī)功率穩(wěn)態(tài)區(qū)域確定參數(shù)0的穩(wěn)態(tài)區(qū)域。參數(shù)0的選取 直接影響系統(tǒng)穩(wěn)定與控制效果，不能任意選取參數(shù)9。如果所選參數(shù)超出穩(wěn)態(tài)區(qū)域，可能導(dǎo) 致整個(gè)風(fēng)機(jī)并網(wǎng)系統(tǒng)過(guò)欠壓或過(guò)欠流，風(fēng)機(jī)系統(tǒng)停止運(yùn)行。故必須在穩(wěn)態(tài)區(qū)域內(nèi)選取 參數(shù)，以保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
[0044] 4、設(shè)定粒子群中微粒個(gè)數(shù)并賦初值。為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)啟動(dòng)之時(shí)可以在對(duì)應(yīng)的0 _參 數(shù)附近運(yùn)行，需要在整個(gè)算法的初始化前在參數(shù)0穩(wěn)態(tài)區(qū)域范圍內(nèi)任意選擇微粒的初始 位置，其中彳;初始速度Vw= [V1TVe范圍為[Ve_，Ve_]，在該范圍內(nèi)， 速度可以任意選取，初始速度公式
[0045] ViLrandO.CVemax-VeJ+V-g〗
[0046] 5、確定評(píng)價(jià)函數(shù)。采用發(fā)電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩I；作為控制效果的評(píng)價(jià)函數(shù)，適應(yīng)值函 數(shù)定義為f(X)ItanxomM^c3
[0047] 6、初始化粒子的局部最優(yōu)值g= ?和全局最優(yōu)值# =〇P微粒位置對(duì)和速度V115 滿足：
[0048] 速度方程組式3為：

[0052]其中，iG[0,N-l]，N為微粒個(gè)數(shù)。i代表第i個(gè)微粒。K為迭代次數(shù)，#為第i個(gè)粒子第k+1迭代后次粒子的位置；#為第i個(gè)粒子第k次迭代后粒子的位置；If為第 i個(gè)粒子第k次迭代后的速度；是第i個(gè)粒子第k+1次迭代后的速度，他們之間的迭代 關(guān)系如式3和式4所示。Cl、C2為加速常數(shù)，《為慣性權(quán)重。
[0053] 7、更新粒子的局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值。由步驟4確定出迭代后的微粒的位置 ^+1和速度，利用式5和式6更新微粒的局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值；
[0056]8、通過(guò)g和4由式1解得對(duì)應(yīng)電磁轉(zhuǎn)矩g,通過(guò)Y+1和W1由式1解得對(duì)應(yīng)電磁 轉(zhuǎn)矩I1:判斷是否滿足算法終止條件，定義I=If-Al，終止條件為：E<Elinilt;若滿足， 則算法停止，輸出優(yōu)化解0 = ，否則將上述步驟7結(jié)果代入步驟6;;
[0057] 9、由優(yōu)化解0 = 0 _通過(guò)式1解得到永磁同步發(fā)電機(jī)最大的電磁轉(zhuǎn)矩的Te，結(jié) 合經(jīng)典的矢量控制方法控制永磁同步發(fā)電機(jī)發(fā)電，以得到最大的輸出功率。
[0058] 本發(fā)明算法可以追蹤不同風(fēng)速下的最大風(fēng)能，這種新型算法可有效、快速、精準(zhǔn)地 提高系統(tǒng)跟蹤精度和輸出效率。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于小型風(fēng)機(jī)的最大風(fēng)能跟蹤算法，其特征在于：按照以下步驟， 步驟1，測(cè)定發(fā)電機(jī)初始運(yùn)行狀態(tài)下的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速COni，定義發(fā)電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩?；滿足公 式：Te= tan( θ ) ω m2式 1 ; 步驟2,在式1參數(shù)Θ穩(wěn)態(tài)區(qū)域范圍內(nèi)任意選擇微粒的初始位置，其中 ? =爲(wèi)初始速度￥(°)=以1°]，￥0范圍為以 0_，￥0|_]，初始速度￥0滿足：步驟3,采用所述發(fā)電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩?；的控制效果作為評(píng)價(jià)函數(shù)，適應(yīng)值函數(shù)定義為 f (X) = tanx ω m2式 3 ; 步驟4,定義所述微粒初始狀態(tài)下局部最優(yōu)值i?f =0和全局最優(yōu)值i^_=〇 .，. k = 0 ;微粒 位置兌和速度C滿足； 速度方程組式3為：其中，i e [〇, N-1]，N為微粒個(gè)數(shù)，i代表第i個(gè)微粒，K為迭代次數(shù)，Q、(：2為加速常 數(shù)，ω為慣性權(quán)重； 步驟5,更新所述微粒的局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值；由步驟4確定出迭代后的微粒的位 置貧+1和速度，利用式5和式6更新微粒的局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值；步驟6 :通過(guò)和由式1解得對(duì)應(yīng)電磁轉(zhuǎn)矩0 ,通過(guò)和由式1解得對(duì)應(yīng)電 磁轉(zhuǎn)矩;判斷是否滿足算法終止條件，定義E = ^+1 ,終止條件為：E < Elinilt;若滿 足，則算法停止，輸出優(yōu)化解θ = ，否則將步驟5結(jié)果代入步驟4; 步驟7,由所述參數(shù)θ = 通過(guò)式1得到電磁轉(zhuǎn)矩Ty通過(guò)矢量控制方法調(diào)節(jié)發(fā)電 機(jī)輸出最大的功率。
【專利摘要】本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)控制算法領(lǐng)域。一種基于小型風(fēng)機(jī)最大風(fēng)能跟蹤算法是改進(jìn)的擾動(dòng)觀測(cè)算法與粒子群算法結(jié)合，改進(jìn)的擾動(dòng)算法不同于傳統(tǒng)算法，根據(jù)電磁轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速關(guān)系，對(duì)發(fā)電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩提出了一種新的定義，即？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？。由這個(gè)公式可知，通過(guò)改變角可以找尋最大電磁轉(zhuǎn)矩從而間接尋找最大功率。在對(duì)角尋優(yōu)的過(guò)程中利用了粒子群算法，提高了尋優(yōu)的效率與精準(zhǔn)度。這種方法特別適用于風(fēng)速變化時(shí)能夠迅速調(diào)整角，使輸出功率恢復(fù)到最大值，從而實(shí)現(xiàn)最大風(fēng)能追蹤的快速性、精準(zhǔn)性。
【IPC分類】G06F19/00
【公開號(hào)】CN105069275
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510379656
【發(fā)明人】張涵, 彭宇寧, 李瀛, 謝一飛, 肖東裕, 孫實(shí)超
【申請(qǐng)人】廣西大學(xué)
【公開日】2015年11月18日
【申請(qǐng)日】2015年6月29日