[发明专利]双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法

说明书

本发明公开了双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法，包括：构造电机控制模型，构建分数阶算子；针对双馈风力发电系统，采用连续传递函数方法对分数阶算子进行有理化实现，即通过一个有理传递函数，使其在幅频特征和相频特征上能有效地模拟分数阶算子；建立分数阶PI^λ控制器：对电机控制模型进行控制，控制双馈感应发电机空载并网过程。分数阶PI^λ控制器能有效降低启动阶段有功功率和无功功率，使系统平稳的进入稳态阶段，避免电网受到过大冲击；在短路故障状态下，采用分数阶PI^λ控制方法亦能对降低系统震荡。

技术领域

本发明涉及控制技术领域，特别是涉及双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法。

背景技术

双馈感应发电机(DFIG)因其变频控制灵活，调节性能良好，具有较好的动态和稳态特性，可以实现有功和无功的解耦控制等优点而广泛应用于变速恒频风力发电系统和船舶电力系统中。对双馈感应发电机的控制是通过对转子交流励磁变换器的控制实现的。双馈感应电机的定、转子系统是一个强耦合系统，为了实现解耦控制，往往采用定子磁链定向的矢量控制方法，将交流量分解为有功和无功，并采用双闭环PI调节器分别对其进行控制。

PI控制在双馈发电控制系统中仍是最常用的控制方法，具有结构简单、实现方便、适应性广等优点，但该控制方法是基于精确模型的控制方法，被控对象的工况发生变化后，其控制性能也会随之下降。考虑含有较为复杂的动态部分，双馈发电系统实际上成为一个多变量非线性系统，此时，采用传统的PI控制系统，其动态性能差、超调量大和抗干扰能力弱等缺点就更为突出。

针对传统PI控制的不足，国内外文献涉及的改进方案主要有：

1、利用RBF神经网络在线调整PID控制器参数，处理系统参数不确定性和外部干扰对控制性能的影响，但需要较多历史数据且训练过程较长。

2、提出了一种基于神经网络的积分滑模控制策略，验证了该方法对扰动具有较强的鲁棒性，有良好的并网性能，然而滑模控制策略带有的抖振现象却未能解决。

3、提出一种变参数PI与神经网络协调控制的新型励磁控制策略，其控制效果不依赖系统的参数，具有良好的动态调节和在线解耦能力，但在线参数调节有计算量大、调节有滞后等缺点。

4、研究了基于模型参考自适应的无速度传感器双馈感应发电机控制技术，而此控制思路缺乏系统的设计方法且控制精度比较低。

在电机领域内，也有学者将分数阶比例积分控制器应用于永磁同步发电系统中的最大功率追踪，验证了分数阶PI控制器具有较快的响应速度和较高的功率输出性能。或为永磁同步发电机的励磁系统设计一种分数阶PID控制器，并用粒子群算法进行了参数优化。而针对双馈感应发电机的PI控制改良鲜有见报。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法，本发明引入可调积分阶次λ，增加其控制维度。有效减弱并网暂态过程和故障扰动下的电机功率震荡，具有一定的发展潜力和应用价值。

双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法，包括：

构造电机控制模型，所述模型基于同步旋转坐标系建立，由电压方程、磁链方程及电磁转矩方程组成；

构建分数阶算子：以Grunwald-Letnikov分数阶微积分定义作为理论基础，确定分数阶微分计算算法，针对分数阶微分计算算法求出函数数值微分的近似值并证明其计算精度，根据Grunwald-Letnikov分数阶微积分定义计算其出分数阶导数；

针对双馈风力发电系统，采用连续传递函数方法对分数阶算子进行有理化实现，即通过一个有理传递函数，使其在幅频特征和相频特征上能有效地模拟分数阶算子；