[发明专利]基于High-Gain观测器的风力发电机组有效风速获取方法有效
申请号: | 201310162618.3 | 申请日: | 2013-05-03 |
公开(公告)号: | CN103410659A | 公开(公告)日: | 2013-11-27 |
发明(设计)人: | 肖南秋;杨秦敏;孟文超;陈积明;卢建刚 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | F03D7/00 | 分类号: | F03D7/00 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 周烽 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: |
本发明公开了一种基于High-Gain观测器的风力发电机组有效风速获取方法。该方法首先通过传感器采集风力发电机组的风轮转子转速 |
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搜索关键词: | 基于 high gain 观测器 风力 发电 机组 有效 风速 获取 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于High-Gain观测器及相关分析的风力发电机组有效风速获取方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:数据来源和预处理:采集风力发电机组的风轮转子转速ωr,对采集到的叶轮转子转速ωr(k)作低通滤波处理,加入变流器,消除来自环境的高频抖动部分,得到可用于有效风速估计和控制系统设计的采样数据
其中,k表示第k个采样时间。步骤二:构造High-Gain观测器,通过采样数据
得到
风机传动链的动力特性可由如下方程组表示:J r ω · r = T a - K r ω r - B r θ r - T ls ]]>J g ω · g = T hs - K g ω g - B g θ g - T em ]]>n g = ω g ω r = T ls T hs ]]> 其中,J表示转动惯量,K表示阻尼,B表示刚性系数,θ表示风轮转子角位移,下标r表示风机转子侧,下标g表示风机电机侧,Ta是风作用于风轮转动产生的气动转矩,Tem表示发电机电磁转矩,Tls表示转子侧的低速制动转矩,Ths表示电机侧的高速启动转矩。进一步可得到如下表达式:J t ω · r = T a - K t ω r - B t θ r - T g ]]> Jt是风机总的转动惯量,Kt是风机总的阻尼,Bt是风机总的刚性系数,Tg是发电机电磁转矩到风机转子侧的等效值。对风机特性,定义新的状态变量如下:x = x 1 x 2 = ω r ω · r ]]> u=Tgy=x1得到新的状态空间表达:x · 1 = x 2 ]]>x · 2 = 1 J t ( T · a - K t x 2 - T · g ) ]]> 根据High-Gain估计原理,构造观测器形如:ϵ ξ · 1 = ξ 2 ]]>ϵ ξ · 2 = ξ 3 ]]> ...ϵ ξ · n = - d 1 ξ n - d 2 ξ n - 1 - · · · - ξ 1 + y ( t ) ]]> 其中,0<ε<1是可设计的常数;di,i=1,2…,n-1满足多项式
是Hurwitz的。按照上述方法构造新的状态变量ξ1、ξ2建立观测器逼近风机动力特性,如下:ϵ ξ · 1 = ξ 2 ]]>ϵ ξ · 2 = - d 1 ξ 2 - ξ 1 + y ( t ) ]]> 并且
为当前时刻风机转子转速测量值;0<ε<1;d1满足多项式
是Hurwitz的,即
的两个根s1,s2均满足Re(si)<0,i=1,2。由此,在采样时刻k得到风机转子转速ωr的测量值
可得到当前时刻
估计值为:ω · ^ r ( k ) = ξ 2 ϵ ]]> 步骤三:通过
和
得到气动转矩的估计值
将当前采样时刻转子转速
和步骤二根据High-Gain观测器估计得到的
代入到步骤二得到的如下风机动力特性表达式:J t ω · r = T a - K t ω r - T g ]]> 有:T ^ a = J tr ω · ^ r ( k ) + K t ω ^ r ( k ) + T g ( k ) ]]> 其中,Tg(k)为k时刻风机发电机的电磁转矩,控制系统通过改变Tg(k)对风机转子侧的转矩进行控制。气动转矩估计值
由上式可计算得到。步骤四:建立气动转矩Ta与有效风速v的映射关系:在风力发电系统中,风机受风力冲击使叶轮转动而捕获的机械功率Pa表示为:P a = 1 2 ρπ R 2 C p ( λ , β ) · v 3 = T a · ω r ]]> 其中,风能利用系数Cp(λ,β)<1表示风机从自然风能中吸取能量的大小程度,是关于叶尖速比λ和节距角β的函数。叶尖速比
用来表示风轮在不同风速下的状态,R为风轮叶片半径,v为有效风速。从上述表达式推导出气动转矩Ta的另一个表达式:T a = 1 2 ω r ρπ R 2 C p ( R ω r v , β ) v 3 = Δ T a ( v , ω r , β ) ]]> 可以看出Ta=Ta(v,ωr,β)是关于有效风速v、转子转速ωr和节距角β的函数。步骤五:通过Cp二次曲面的散点拟合多项式函数得到有效风速估计值
风机的Cp(λ,β)曲面在工程上用如下表达式得到:C p ( λ , β ) = 0.22 ( 116 m - 0.4 β - 5 ) e - 12.5 m ]]>1 m = 1 λ + 0.08 β - 0.035 β 2 + 1 ]]> 其中,m为中间变量,当节距角β为不同的确定取值时,风能利用系数Cp关于叶尖速比λ构成一簇无因次曲线,变化趋势为:Cp随λ增大逐渐平稳增大,达到峰值,最后平稳减小。现采用的方法为:根据不同β值下的Cp(λ)工程曲线,拟合以λ为自变量的多项式,得到气动转矩Ta关于有效风速v的表达式,最后通过迭代计算找到v的最佳逼近。假设:C p ( λ ) = Σ i = 0 n a i λ i = Σ k = 0 n a i ( R ω r v ) i ]]> 考虑步骤三估计得到的风机气动转矩估计值
和步骤四得到的气动转矩Ta关于有效风速v的映射关系Ta=Ta(v,ωr,β),有:T ^ a ( k ) = P a ω ^ r ( k ) = 1 2 ω ^ r ( k ) ρπ R 2 Σ i = 0 n a i ( R ω ^ r v ^ ) i · v ^ ( k ) 3 = 1 2 ρπ R 2 ( Σ i = 0 n a i R i ω ^ r ( k ) i - 1 v ^ ( k ) i - 3 ) ; ]]> 这个等式中,每个采样时刻的
和
都是确定已知的,有效风速v的当前时刻估计值
是唯一变量。实际上,在低于发电机额定功率的工作区域,该多项式只有唯一解,所以采用迭代算法计算
在一小段循环后即能达到收敛,至此,获取得到有效风速![]()
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