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    基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)低電壓穿越控制研究

    2013-11-25 06:24:32邱道尹張凌云李曉丹
    關(guān)鍵詞:雙饋低電壓變流器

    邱道尹,張凌云,顧 波,李曉丹

    (華北水利水電大學(xué),河南 鄭州450045)

    風(fēng)能作為一種清潔、可再生能源,越來越受到全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注.近年來,我國(guó)風(fēng)電事業(yè)的發(fā)展突飛猛進(jìn),風(fēng)電裝機(jī)容量不斷攀升.由于風(fēng)速具有波動(dòng)性和間歇性,導(dǎo)致了大容量的風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定產(chǎn)生較大的影響,必須采取有效的低電壓穿越控制措施,以確保風(fēng)電并網(wǎng)的穩(wěn)定性[1-2].

    風(fēng)電場(chǎng)的低電壓穿越(LVRT)是指,在電網(wǎng)故障期間風(fēng)電機(jī)組端電壓跌落,風(fēng)機(jī)能夠在一定時(shí)間范圍內(nèi)保持并網(wǎng)不間斷運(yùn)行,甚至向電網(wǎng)提供一定的無功功率,支持電網(wǎng)恢復(fù),從而穿越這個(gè)低電壓區(qū)域.在各種類型的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中,雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)(DFIG)以其調(diào)速范圍寬、有功和無功能夠解耦控制以及變流器容量較小等優(yōu)點(diǎn),成為國(guó)內(nèi)外應(yīng)用廣泛的風(fēng)電機(jī)組類型之一.目前,對(duì)電網(wǎng)電壓跌落故障下提高DFIG 機(jī)組的LVRT 能力,已成為國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的研究熱點(diǎn)[3-7].

    文獻(xiàn)[8]中提出了采用無功補(bǔ)償?shù)姆桨竵韺?shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組的LVRT 功能,以滿足風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)LVRT能力的要求;文獻(xiàn)[9-10]中針對(duì)雙饋風(fēng)電機(jī)組,在電網(wǎng)故障時(shí)采用增加硬件Crowbar 卸荷電路,有效提高了雙饋風(fēng)機(jī)的LVRT 能力;文獻(xiàn)[11]通過在雙饋風(fēng)機(jī)直流側(cè)增加卸荷電路來吸收多余能量,達(dá)到穩(wěn)定電壓的目的;文獻(xiàn)[12]中提出了利用串聯(lián)制動(dòng)電阻來提高風(fēng)電場(chǎng)LVRT 能力的方法;文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了TS 模糊PI 控制器,有效抑制了電網(wǎng)故障時(shí)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功功率和變流器直流母線電壓震蕩,從而提高系統(tǒng)的LVRT 能力;文獻(xiàn)[14]采用滅磁方式實(shí)現(xiàn)DFIG 風(fēng)電機(jī)組的故障不脫網(wǎng)運(yùn)行.

    常規(guī)的PI 控制以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛采用.但當(dāng)被控對(duì)象存在強(qiáng)干擾,具有高度非線性和不確定性時(shí),僅靠PI 調(diào)節(jié)效果不好.因此,提出了一種基于徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法,利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線辨識(shí),并根據(jù)被控對(duì)象的Jacobian 信息在線調(diào)整PI 控制器參數(shù).建立了雙饋感應(yīng)電機(jī)完整的5 階數(shù)學(xué)模型,分析了其電流模式控制方案.針對(duì)所提出的基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法,搭建Simulink 仿真模型. 仿真結(jié)果表明,將RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PI 控制器相結(jié)合的自適應(yīng)控制策略有效抑制了由電壓跌落引起的電流震蕩,縮短了系統(tǒng)故障恢復(fù)時(shí)間,動(dòng)態(tài)性好,具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性,提高了系統(tǒng)的低電壓穿越能力.

    1 基于DFIG 的風(fēng)電機(jī)組模型

    1.1 DFIG 數(shù)學(xué)模型

    DFIG 采用繞線式感應(yīng)發(fā)電機(jī),其定子繞組通過變壓器與電網(wǎng)相連,轉(zhuǎn)子繞組通過背靠背可變頻電壓源變流器供電. 該變流器一般由2 個(gè)基于IGBT的AC/DC 電壓源變流器(VSC)組成,兩變流器之間通過一個(gè)直流環(huán)節(jié)連接. 直流鏈節(jié)中的電容器將2個(gè)VSC 解耦,從而使得這兩個(gè)變流器能夠受到獨(dú)立的控制.故變流器對(duì)電網(wǎng)頻率和轉(zhuǎn)子機(jī)械頻率的解耦作用實(shí)現(xiàn)了雙饋電機(jī)的可變速運(yùn)行. 常見的基于DFIG 風(fēng)電機(jī)組的典型結(jié)構(gòu)如圖1所示.

    圖1 風(fēng)電機(jī)組的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    為了便于分析和控制,通常將ABC 三相靜止坐標(biāo)系下DFIG 的復(fù)雜模型轉(zhuǎn)換為兩相d-q 同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的簡(jiǎn)化模型. 常見的雙饋感應(yīng)電機(jī)模型有8 階、5 階、4 階和忽略定子電瞬變的3 階模型[15-17].此處采用5 階數(shù)學(xué)模型,方程中除同步速以外的所有參數(shù)均以標(biāo)幺值的形式給出.具體如下:

    1.2 DFIG 控制方案

    DFIG 的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)是通過背靠背功率變流器實(shí)現(xiàn)的.通常,由轉(zhuǎn)子側(cè)變流器實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩控制、機(jī)端電壓控制以及功率因數(shù)控制,由電網(wǎng)側(cè)變流器維持母線電壓恒定.

    DFIG 的電氣控制通常采用電流控制模式,控制方案中將轉(zhuǎn)子電流分解為d 軸和q 軸2 個(gè)正交分量.其中,電流的d 軸分量用來實(shí)現(xiàn)機(jī)端電壓或功率因數(shù)的調(diào)節(jié),電流的q 軸分量用來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)矩.

    1)轉(zhuǎn)矩控制方案.轉(zhuǎn)矩控制器根據(jù)風(fēng)速的變化調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩,以跟蹤最大功率曲線使風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行在期望參考點(diǎn)上,從而在風(fēng)力中捕獲到最大功率.設(shè)已知轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的測(cè)量值,根據(jù)風(fēng)力機(jī)的最大功率捕獲特性可得轉(zhuǎn)矩參考值Tsp,進(jìn)而計(jì)算出轉(zhuǎn)子電流q 軸分量參考值iqrref.忽略定子電阻和定子暫態(tài),采用定子磁鏈定向(SFO)的參考坐標(biāo)系,定子電壓的d 軸分量=0,故有

    2)電壓控制方案.該控制方案一般采用轉(zhuǎn)子側(cè)變流器來實(shí)現(xiàn)機(jī)端電壓控制或功率因數(shù)控制. 考慮電網(wǎng)側(cè)的無功功率,忽略定子電阻,且采用SFO 參考坐標(biāo)系有

    圖2 DFIG 轉(zhuǎn)矩控制方案

    圖3 DFIG 電壓控制方案

    2 基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI 控制器設(shè)計(jì)

    2.1 RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單隱層的3 層前饋網(wǎng)絡(luò),其基本結(jié)構(gòu)如圖4所示. RBF(Radial Basis Function)網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋接收域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò),可以證明它能夠以任意精度逼近任意連續(xù)網(wǎng)絡(luò). 與BP 網(wǎng)絡(luò)相比,由于RBF 網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的映射是非線性的,而隱層空間到輸出空間的映射是線性的,從而大大加快了學(xué)習(xí)速度,并避免了局部極小的問題[18].

    圖4 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    在RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中x1,x2,…,xn為輸入,ym為輸出,ω1,ω2,…,ωm為權(quán)值.設(shè)RBF 網(wǎng)絡(luò)徑向基向量

    式中:hj為高斯基函數(shù);Cj為網(wǎng)絡(luò)的第j 個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心矢量

    設(shè)網(wǎng)絡(luò)的基寬向量為

    式中bj為節(jié)點(diǎn)的基寬度參數(shù),且bj>0.

    k 時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸出為

    設(shè)理想輸出為 y (k) ,則辨識(shí)器的性能指標(biāo)函數(shù)為

    根據(jù)梯度下降法,輸出權(quán)、節(jié)點(diǎn)中心及節(jié)點(diǎn)基寬參數(shù)的迭代算法分別為:

    式中:η 為學(xué)習(xí)速率;α 為動(dòng)量因子.

    Jacobian 陣(即對(duì)象的輸出對(duì)控制輸入的靈敏度信息)算法為

    式中x1=Δu(k)=u(k)-u(k-1).

    2.2 基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI 控制器自適應(yīng)原理

    圖5為基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI 自適應(yīng)控制原理圖.將RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)PI 控制相結(jié)合,分別以轉(zhuǎn)子d 軸和q 軸電流為被控對(duì)象,由RBFNN 辨識(shí)器對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行在線辨識(shí),并根據(jù)辨識(shí)出的Jacobian 信息在線調(diào)整PI 控制器的參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的快速準(zhǔn)確控制.

    圖5 基于RBFNN 整定的PI 控制器

    PI 控制器采用增量式算法,設(shè)控制誤差為

    式中r(k)和y(k)分別為采樣時(shí)刻k 的輸入和輸出.

    PI 控制器的兩項(xiàng)輸入為

    則PI 控制器的輸出為

    式中:Δu(k)=KP(k)x1(k)+KI(k)x2(k);KP(k),KI(k)分別為比例和積分系數(shù).

    設(shè)RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定控制器的性能指標(biāo)函數(shù)

    采用梯度下降法,調(diào)整KP(k),KI(k),有

    式中:

    綜上所述,基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法步驟可歸納如下.

    1)確定RBF 網(wǎng)絡(luò)的中心矢量、基寬參數(shù)、學(xué)習(xí)速率、慣性系數(shù)和PI 控制器參數(shù)KP,KI的初始值.

    2)采樣獲得系統(tǒng)的輸入r(k)、輸出y(k)和控制誤差e(k),通過計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)x1(k),x2(k),調(diào)整RBF 網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,得到網(wǎng)絡(luò)輸出的Jacobian 信息.

    3)根據(jù)獲得的Jacobian 信息調(diào)節(jié)PI 控制器的參數(shù)KP,KI,并計(jì)算控制器的輸出u(k),同時(shí)將其送給被控對(duì)象和RBF 網(wǎng)絡(luò),產(chǎn)生下一步的實(shí)際輸出和辨識(shí)輸出.

    4)k=k+1,返回步驟2,直到獲得滿意結(jié)果.

    3 仿真分析

    為了驗(yàn)證該控制方案的有效性,根據(jù)DFIG 風(fēng)電機(jī)組系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理搭建Simulink 仿真模型,如圖6所示.以2 MW 的DFIG 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象,DFIG 選用繞線式異步電機(jī)5 階模型,仿真參數(shù)為:額定功率2 MW,額定電壓690 V,額定頻率50 Hz,定子電阻0.004 88 pu,定子漏抗0.092 41 pu,轉(zhuǎn)子電阻0.005 49 pu,轉(zhuǎn)子漏抗0.099 55 pu,勵(lì)磁電抗3.952 79 pu,慣性時(shí)間常數(shù)3.5 s;風(fēng)速恒定為11 m/s,故障發(fā)生時(shí)間為20 s,分機(jī)端電壓跌落到故障前的20%和40%兩種情況,故障持續(xù)時(shí)間0.2 s;仿真中,DFIG 轉(zhuǎn)矩和電壓控制方案中采用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法,RBF 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率η=0.2,慣性系數(shù)α =0.04,權(quán)值的初始值?。郏?,1]上的隨機(jī)數(shù).

    圖6 DFIG 低電壓穿越仿真結(jié)構(gòu)圖

    將故障發(fā)生時(shí)的轉(zhuǎn)子電流分別采用傳統(tǒng)的PI控制和基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法的控制方案作對(duì)比.圖7為電壓跌落20%時(shí)轉(zhuǎn)子d 軸電流的變化情況,實(shí)線表示系統(tǒng)在低電壓穿越過程中采用傳統(tǒng)PI 控制方案時(shí)的轉(zhuǎn)子d 軸電流的變化過程,虛線表示采用基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法在低電壓穿越時(shí)的轉(zhuǎn)子d 軸電流的變化過程.由圖可知,相比于傳統(tǒng)PI 控制方案,采用基于RBF 網(wǎng)絡(luò)的PI 控制器自適應(yīng)算法使得轉(zhuǎn)子電流震蕩強(qiáng)度有了較明顯的削弱,減小了震蕩電流對(duì)轉(zhuǎn)子側(cè)變流器的沖擊,保護(hù)了轉(zhuǎn)子側(cè)變流器,實(shí)現(xiàn)了對(duì)DFIG 的LVRT 控制.

    圖7 電壓跌落20%的轉(zhuǎn)子d 軸電流Idr變化曲線

    圖8是電壓跌落20%時(shí),轉(zhuǎn)子q 軸電流的變化情況.圖中實(shí)線和虛線分別為采用傳統(tǒng)PI 控制方案和采用基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI 參數(shù)自整定算法時(shí)的轉(zhuǎn)子q 軸電流在LVRT 過程中的變化曲線. 從圖中可知,電壓跌落時(shí),采用基于RBF 網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI控制器自適應(yīng)算法有效地削弱了轉(zhuǎn)子q 軸暫態(tài)電流峰值,保護(hù)了轉(zhuǎn)子側(cè)變流器,同時(shí)震蕩電流的收斂速度更快,縮短了系統(tǒng)故障恢復(fù)時(shí)間.

    圖8 電壓跌落20%的轉(zhuǎn)子q 軸電流Iqr變化曲線

    此外,由于電壓跌落時(shí)發(fā)電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩迅速變小而機(jī)械轉(zhuǎn)矩不變,導(dǎo)致了發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速迅速上升,對(duì)風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)軸系統(tǒng)的機(jī)械應(yīng)力造成沖擊. 因此,通過對(duì)DFIG 的q 軸電流發(fā)生突變的有效抑制,可減小機(jī)組在LVRT 過程中的震蕩,有利于延長(zhǎng)機(jī)械系統(tǒng)的壽命,保證系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行.

    圖9為電壓跌落40%時(shí),轉(zhuǎn)子d 軸電流的變化情況.由圖可知,隨著電壓跌落程度的加深,轉(zhuǎn)子d軸電流波動(dòng)幅度加大,震蕩加劇. 與傳統(tǒng)PI 控制器相比,采用基于RBF 網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI 控制器自適應(yīng)算法能夠有效地抑制轉(zhuǎn)子d 軸電流震蕩. 表明該控制算法能及時(shí)跟蹤被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)變化,并對(duì)PI 參數(shù)作出調(diào)整,實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)子電流的有效控制,保護(hù)了轉(zhuǎn)子側(cè)變流器,提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性和魯棒性.

    圖9 電壓跌落40%的轉(zhuǎn)子d 軸電流Idr變化曲線

    圖10 為電壓跌落40%的情況下,轉(zhuǎn)子q 軸電流的仿真結(jié)果圖. 由圖可知,在基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI 控制器自適應(yīng)算法下,轉(zhuǎn)子暫態(tài)電流峰值明顯削弱,保護(hù)了轉(zhuǎn)子側(cè)變流器,減小了由于轉(zhuǎn)矩上升造成的對(duì)風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)軸系統(tǒng)的機(jī)械應(yīng)力沖擊,延長(zhǎng)了系統(tǒng)壽命,維護(hù)了系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行. 此外,電流震蕩收斂時(shí)間明顯縮短,系統(tǒng)故障恢復(fù)時(shí)間有效減小.

    圖10 電壓跌落40%的轉(zhuǎn)子q 軸電流Iqr變化曲線

    4 結(jié) 語

    基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PI 控制器自適應(yīng)控制算法在電網(wǎng)電壓跌落時(shí)能夠有效地削弱轉(zhuǎn)子震蕩電流,保護(hù)了轉(zhuǎn)子側(cè)變流器,減小了對(duì)風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)軸系統(tǒng)的機(jī)械應(yīng)力沖擊;同時(shí),電流震蕩的收斂速度明顯加快,縮短了系統(tǒng)的故障恢復(fù)時(shí)間.通過采用新的控制算法,實(shí)現(xiàn)了PI 參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整,從而達(dá)到了更高的控制精度,增強(qiáng)了系統(tǒng)的自適應(yīng)性和魯棒性,提高了系統(tǒng)的低電壓穿越能力.

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