提出了一款基于扰动观测器的分数阶比例-积分-微分(Perturbation observer based Fractional-order Proportional-Integral-Derivative,PoFoPID)控制策略,以在永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)高于额定...提出了一款基于扰动观测器的分数阶比例-积分-微分(Perturbation observer based Fractional-order Proportional-Integral-Derivative,PoFoPID)控制策略,以在永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)高于额定风速的工况下,通过变桨距角控制,将发电机输出功率维持在其额定值附近。首先,将PMSG的系统非线性、参数不确定性和未建模动态等聚合为新的扰动,并采用扰动观测器对其进行在线估计。然后,设计分数阶PID控制对该扰动估计进行实时完全补偿,以提高系统动态特性。此外,PoFoPID控制器参数通过群天牛算法寻优获得,避免了常规PID控制参数依赖人工整定的缺陷。斜坡风速、随机风速和参数不确定算例下的仿真结果表明,与矢量控制、基于扰动观测器的PID控制和反馈线性化控制相比,所提PoFoPID控制具有满意的输出功率稳定效果。最后,基于dSpace进行的硬件在环实验(Hardware-in-loop,HIL)验证了所提方法的硬件可行性。展开更多
为了最大限度地利用风能,更好地利用风速,提出了基于人工神经网络的一种新的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,以解决以往控制策略工作量大、过程繁杂等问题。该控制策略允许低于额定风...为了最大限度地利用风能,更好地利用风速,提出了基于人工神经网络的一种新的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,以解决以往控制策略工作量大、过程繁杂等问题。该控制策略允许低于额定风速时发电机工作在最佳转速得到最大功率,高于额定风速时恒功率输出;整个过程由一个人工神经网络控制器来实现。为此,在Matlab环境下,建立了双馈异步风电机组的仿真模型来开展分析。分析结果表明,风速在额定值附近大范围变化时,采用最大功率点跟踪(MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,能够实现最大功率快速而精确的跟踪和恒功率的输出,且具有很好的动态特性和快速跟踪特性。展开更多
文摘提出了一款基于扰动观测器的分数阶比例-积分-微分(Perturbation observer based Fractional-order Proportional-Integral-Derivative,PoFoPID)控制策略,以在永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)高于额定风速的工况下,通过变桨距角控制,将发电机输出功率维持在其额定值附近。首先,将PMSG的系统非线性、参数不确定性和未建模动态等聚合为新的扰动,并采用扰动观测器对其进行在线估计。然后,设计分数阶PID控制对该扰动估计进行实时完全补偿,以提高系统动态特性。此外,PoFoPID控制器参数通过群天牛算法寻优获得,避免了常规PID控制参数依赖人工整定的缺陷。斜坡风速、随机风速和参数不确定算例下的仿真结果表明,与矢量控制、基于扰动观测器的PID控制和反馈线性化控制相比,所提PoFoPID控制具有满意的输出功率稳定效果。最后,基于dSpace进行的硬件在环实验(Hardware-in-loop,HIL)验证了所提方法的硬件可行性。
文摘为了最大限度地利用风能,更好地利用风速,提出了基于人工神经网络的一种新的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,以解决以往控制策略工作量大、过程繁杂等问题。该控制策略允许低于额定风速时发电机工作在最佳转速得到最大功率,高于额定风速时恒功率输出;整个过程由一个人工神经网络控制器来实现。为此,在Matlab环境下,建立了双馈异步风电机组的仿真模型来开展分析。分析结果表明,风速在额定值附近大范围变化时,采用最大功率点跟踪(MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,能够实现最大功率快速而精确的跟踪和恒功率的输出,且具有很好的动态特性和快速跟踪特性。
