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    礦用智能微型風力儲能器仿真分析

    2023-12-04 07:33:56李文正寧掌玄楊東輝李敬賢
    煤炭與化工 2023年10期
    關鍵詞:礦用風力儲能

    李文正,寧掌玄,楊東輝,趙 凱,李敬賢

    (山西大同大學 煤炭工程學院,山西 大同 037009)

    0 引言

    煤炭資源的開采在我國由來已久,煤炭資源已經成為我國經濟發(fā)展不可或缺的重要經濟組成部分,建國后我國煤炭開采技術設備不斷的更新換代,煤炭資源開采工作技術裝備問題顯得越發(fā)重要,利用裝備優(yōu)勢提高煤炭生產效率增加大企業(yè)的經濟利益,成為當今各國從事煤炭開采行業(yè)的重要研究方向。

    經過對山西省忻州市河曲縣晉神能源有限公司下屬沙坪礦和磁窯溝煤礦的井下智能化煤礦開采設備的考察,井下工作人員反應煤礦井下小功率監(jiān)控設備的頻繁電源更換控制情況和煤礦開采井下小功率監(jiān)控設備布設線路雜亂的諸多問題,造成小功率設備工作效果不是太理想的情況。對于這些問題,本文將進行探索研究論證,測試采用微型智能風力發(fā)電儲能器設備,利用井下巷道的風能進行發(fā)電、儲能、供電,解決上述井下小功率供電問題,使井下小功率設備監(jiān)控達到理想效果。

    礦用微型風力發(fā)電儲能器具有構造簡單、運行穩(wěn)定性高、外觀體積小、自身重量輕、電能損耗少、發(fā)電效率高等一系列優(yōu)點。我國把發(fā)展微型風力發(fā)電技術作為常態(tài)化供電的一種新型模式,廣泛應用于邊關、哨所、離散居民和漁民等場所的供電,其技術較為成熟。將該技術應用于煤礦井下,將對煤礦智能化開采起到積極的促進作用,具有推進煤礦智能化建設和減少井下煤礦電能消耗等現實意義。

    1 系統(tǒng)構造

    礦用微型風力發(fā)電儲能器的基本構造由微型風力機、永磁發(fā)電機、整流電路、濾波電路、儲能器、防爆外殼及直流負載(以傳感器為例)等組成。微型風力儲能器將煤礦巷道內的風能轉換為機械能,機械能使內部轉子轉動切割磁感線,經過永磁同步發(fā)電機進行發(fā)電,電流經過一系列整流后流向濾波電路,轉換為相對穩(wěn)定的直流電壓給儲能器充電,儲能器既能自行充電又能給不同種類的小功率負載(如傳感器)供電,如圖1 所示。

    圖1 微型風力發(fā)電系統(tǒng)結構Fig.1 Structure of micro wind power generation system

    2 礦用微型儲能器各系統(tǒng)的數學模型建立

    2.1 永磁同步發(fā)電機(PMSG)的數學模型

    為了更好的分析礦用微型風力發(fā)電儲能器PMSG 的基本工作性能,PMSG 基于d、q、o 同步旋轉坐標系的數學模型如下。

    電壓方程:

    磁通鏈方程:

    電磁轉矩方程:

    運動方程:

    式中:ud、uq分別為電機端電壓dq軸的分量;ψd、ψq分別為定子磁通鏈dq 軸的分量;id、if分別為電磁電流dq 軸的分量;ψf為發(fā)電機中永磁體建立的磁通鏈幅值;Ld、Lq分別為dq軸的同步電感;ω 為電機的角速度;Pn為發(fā)電機轉子的磁極對數;ωr為發(fā)電機的機械角速度;Te、Tf分別為電機的電磁轉矩和負載轉矩;J 為發(fā)電機聯軸器轉動慣量;RΩ為發(fā)電機的阻尼系數。

    2.2 礦用微型儲能器設備數學模型

    考慮到微型風力發(fā)電儲能器在煤礦井下使用和風力發(fā)電儲能器自身體積較小的情況,儲能器采用鋰電池進行儲能,具有可以快速充放電、工作效率高、輸出功率穩(wěn)定可靠、使用壽命長等優(yōu)點。

    儲能器的充電模型:

    儲能器的放電模型:

    式中:Vbatt為儲能器電壓;E0為恒壓源電壓;K 為極化電阻比例;Q 為儲能器電容;it為儲能器的實際充電量;R 為儲能器內阻;i 為儲能器電流;A為指數區(qū)振幅;B 為指數區(qū)時間反向比例;i* 為濾波電流。

    3 礦用微型風力儲能器的控制技術研究

    3.1 控制器的最大功率跟蹤算法

    礦用微型儲能器主要由微型風力發(fā)電機和儲能器構成,由風力發(fā)電機的控制系統(tǒng)進行控制,控制技術的關鍵在于設計合適的控制算法,本文針對離網型礦用微型風力發(fā)電儲能器系統(tǒng)開展研究。目前微型風力發(fā)電儲能器的控制器系統(tǒng)最大功率跟蹤方法主要有3 種:風速跟蹤法、功率反饋法、爬山法。根據煤礦巷道內的實際情況,采用爬山法較為可行。

    爬山法是通過施加人為的一些因素使轉子速度發(fā)生擾動,通過測量微型風力發(fā)電機功率的不斷變化,自動逼近發(fā)電機的最大轉速點,用來確定微型發(fā)電機發(fā)出的最大功率,不需要知道具體的微型風力發(fā)電機的本身特性,也不需要測量井下巷道內的風速和發(fā)電機的轉速。

    如圖2 所示微型風機的轉子轉速和微型風力的功率輸出的關系。假設巷道內風速為V1,同時風機轉子旋轉速度為ω1,則系統(tǒng)的工作點在點A 處時就可以捕獲到巷道內風機的最大功率。

    圖2 微型風機轉子轉速和功率輸出的關系Fig.2 Relationship between rotor speed and power output of micro fan

    微型風力發(fā)電機在巷道內只能利用巷道內風能的部分風量,其大小與巷道內的風能系數密切相關,因此,根據礦用微型風力發(fā)電機特性,做出以下數學分析。

    風機發(fā)電機特性:

    由式(7)、式(8)得到機械功率:

    微型風力發(fā)電機在捕捉到功率最大點時,應滿足:

    式中:Pm為微型風機所產生的機械功率;Cp微型風力發(fā)電機風能利用系數;ρ 為空氣質量密度;A為微型風力發(fā)電機葉片掃過的面積;V 為巷道內的風速;ω 為微型風機的角速度;R 為微型風機的風輪半徑;λ 為葉速比;D 為占空比,u 為變換器輸入電壓,ωe為微型風力發(fā)電機的相電壓角速度。

    微型風機內部DC-DC 變換器斷續(xù)開關電源下的穩(wěn)態(tài)與動態(tài)小信號特性:

    式中:P 為微型風力發(fā)電機的磁極對數;ωe為微型風力發(fā)電機的相電壓角速度。

    3.2 儲能器的充放電控制技術

    儲能器是礦用微型風力發(fā)電系統(tǒng)的重要設備之一,其主要作用是將巷道風通過風力發(fā)電機發(fā)出的大部分有效電能儲存到儲能器內,儲能器充放電控制系統(tǒng)如圖3 所示。

    圖3 儲能器的充放電控制系統(tǒng)Fig.3 Charging and discharging control systemof energy storage device

    當儲能器的電壓低于電力系統(tǒng)設置的條件值時,控制器就會自動接通進行充電和對負載供電;當儲能器的電壓達到電力系統(tǒng)設置的條件值后,充電控制器自動進行關閉停止充電,只對負載供電;一段時間后,當供電消耗電能導致電壓低于系統(tǒng)設置的電壓條件值時,控制器自動重新打開對儲能器進行充電,保證對負載不間斷供電。

    4 搭建仿真模型和結果仿真分析

    4.1 風力機和最大功率模型的搭建

    利用matlab/simulink 仿真軟件,根據上述公式分別搭建了圖4 所示的風力機仿真模型和圖5 所示的最大功率跟蹤模型,進行實驗仿真的研究。其中主要設計參數葉片半徑為0.35 m、額定功率為100 W、額定電壓為24 V、系統(tǒng)采樣頻率為50 Hz,轉子轉速為200 rad/s,額定風速為9.5 m/s。系統(tǒng)的仿真總時間設為1.5 s,開始以額定風速9.5 m/s 運行0.5 s,之后在0.5 s 時使風速從9.5 m/s 突然下降到7.6 m/s,驗證最大功率跟蹤的可行性,之后再1 s時間后恢復到初始狀態(tài)9.5 m/s。

    圖4 風力機模Fig.4 Wind turbine model

    圖5 最大功率跟蹤和輸出功率Fig.5 Maximum power tracking and output power

    4.2 結果數據仿真分析

    從圖6~圖8 中可以看出,當風力發(fā)電機的風速突然在0.5 s 降低時,發(fā)電機轉子的轉速也會突然下降,發(fā)電機的實際功率也隨著下降,發(fā)電機最大功率跟蹤發(fā)生擾動以后也緩慢的下降,直到在風速變換到1 s 時,發(fā)電機實際功率變?yōu)槌踔?00 W時,最大功率跟蹤經過擾動后,也恢復到了初值100 W,驗證了風力發(fā)電機最大功率跟蹤技術是可行的。

    圖6 風機轉速Fig.6 Fan speed

    圖7 轉子轉速Fig.7 Rotor speed

    圖8 風力機跟蹤Fig.8 Wind turbine tracking

    5 結語

    本文主要對礦用微型風力發(fā)電儲能器的系統(tǒng)構造進行了簡要的描述,對礦用微型儲能器的永磁同步發(fā)電機和儲能器建立了詳細的數學模型,同時對微型風力發(fā)電機的核心控制最大功率跟蹤控制和儲能器充放電控制2 個主要部分進行了詳細的闡述,并進行了軟件仿真,為實現井下煤礦巷道風能的有效利用、研究微型風力發(fā)電儲能器的相關技術提供理論依據,同時也為下一步新型礦用智能風力發(fā)電機的生產應用打下堅實基礎,推進煤礦井下智能化裝備的升級應用。

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