[发明专利]一种提高开关磁阻风力发电机输出功率的方法有效

专利信息
申请号: 201610618247.9 申请日: 2016-08-01
公开(公告)号: CN106208433B 公开(公告)日: 2018-09-28
发明(设计)人: 易灵芝;龚湖广;方俊彬;张敏枝 申请(专利权)人: 湘潭大学
主分类号: H02P9/00 分类号: H02P9/00;H02K1/14;H02P101/15;H02P103/20
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 411105 湖南省湘*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开了一种提高开关磁阻风力发电系统输出功率的方法,所述的开关磁阻风力发电系统包括风力机、开关磁阻发电机(Switched Reluctance Generator,SRG)、开关磁阻控制器、蓄电池和负载部分。所述技术的实现过程为,在SRG部分,优化开关磁阻电机极易磁饱和的定子轭部与齿槽底部交接部分,减少磁饱和,从而减少磁滞损耗。在控制器部分,在SRG理想线性模型的条件下,推导SRG输出功率的数学模型,利用分子动理论优化算法(Kinetic‑molecular theory optimization algorithm,KMOTA),寻求最优的开通角、关断角,从而提高系统的输出功率。本发明对于提高开关磁阻风力发电系统的输出功率具有很好的效果。
搜索关键词: 一种 提高 开关 磁阻 风力 发电 系统 输出功率 方法
【主权项】:
1.一种提高开关磁阻风力发电系统输出功率的方法,其特征在于,该方法同时兼顾了开关磁阻发电机的本体优化设计以及控制器部分的智能优化控制;所采用的控制思路是选择最优的开通角θon、关断角θoff;该方法选用的是一种基于物理现象或物理规律而产生的分子动理论优化算法,基于分子动理论优化算法求解最优开关磁阻发电机开通角、关断角计算问题,求解方法如下:Step1输入开关磁阻发电机参数如:最大电感Lmax;最小电感Lmin;初始角度θ,如电机结构为3相6/4极,则可取θ1=‑7.5,θ2=7.5,θ3=37.5,θ4=52.5,θ5=82.5;绕组母线电压U,转速w;其中,转子后沿与定子前沿对齐位置为θ1,θ5,转子前沿与定子后沿对齐位置为θ2,转子前沿与定子前沿对齐位置为θ3,转子后沿与定子后沿重合位置为θ4;Step2将上述参数代入式(1),得出需要优化的目标函数P(θon,θoff),如式(1),因开通角对于功率的影响比关断角要小,先固定一个开通角,则目标函数变为只和关断角θoff有关的函数f(x)=f(θoff),因优化算法一般是求最小值,所以需要在适应函数前加符号,如式(2);其中,θr为开关磁阻风力发电机位置角周期,w为开关磁阻发电机的转速,k=(Lmax‑Lmin)/(θ3‑θ2);Step3对分子动理论优化算法进行初始化,生成随机种群,包括种群的初始位置Xi及初始速度Vi;Step4按照式(2),来计算种群个体的适应值,并依据适应值大小,甄选出种群中的最优个体XKBest;Step5判断引力产生条件是否满足,如满足,则按式(3)计算引力加速度;否则,判断斥力产生条件是否满足,如满足,则按式(4)计算引力加速度;否则,进行分子热运动操作,按式(5)计算扰动加速度;If rand<Pc,aij=A(Xmaxj‑Xminj)N(0,1)    (5)其中:aij为个体Xi的j维加速度,pc∈[0,1)为变异率,Xmaxj、Xminj分别为解空间第j维的上、下界;A为振动幅度,随着温度的降低,振动剧烈程度降低,取A=(1‑0.9*t/T),其中t为当前迭代次数,T为总迭代次数;N(0,1)为服从正态分布的随机数;个体Xi受到的引力表示为Xi,引力常量表示为G,Mi,MBest分别表示个体Xi和最优个体XBest的质量;i代表某个个体对应的下角标,和j的定义相同;Step6根据式(6)计算个体的速度,并按照式(7)进行个体移动;如果个体速度越过边界,则把边界值赋值给当前个体速度;Vi(t+1)=(0.9‑0.5*t/T)*Vi(t)+ai   (6)Xi(t+1)=Xi(t)+Vi(t+1)   (7)Step7对种群最优个体进行精英保留操作,具体操作如下:设第t代种群最优个体为XKBest=Xi,即f(Xi)=min(f(Xj)),j∈{1,2,…,Size},Size为种群规模;进行一次算法迭代后的种群最优个体为Xp,f(Xp)=min(f(Xj)),j∈{1,2,…,Size};如f(Xp)>f(Xi),则表明最优个体丢失,此时进行精英保留操作,令Xi=XKBest,从而保证种群中的最优个体不会退化;Step8判断是否符合算法停止标准,如果符合,跳转到步骤Step9,否则跳转到步骤Step4;Step9输出此次优化条件下最优的开通角、关断角以及适应值组合(θon,θoff,f(θonθoff)),并保存成一个新的最优解种群;Step10判断开通角是否全部达到边界值,如果没有达到,则更新开通角的值,并跳回步骤Step3,如果已经达到,则在保存的最优解种群中计算f(Xi)=min(f(Xj)),j∈{1,2,…,Size},Size为种群规模,并输出此时的最佳组合(θon,θoff,f(θonθoff)),算法结束。
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