[发明专利]一种双馈感应发电系统优化功率预测控制方法

摘要

本发明公开了一种双馈异步风力发电系统协调优化功率预测控制方法。以双馈异步风力发电机及其网侧和转子侧变换器的数学模型为基础，对其进行离散化处理，预测施加不同控制行为时被控量的变化情况，设定目标函数来选择最优控制行为，实现双馈风力发电系统有功、无功功率的独立、有效控制。考虑到实际系统中存在控制延时效应，通过两步预测达到延迟补偿。采用本发明可实现双馈风力发电系统的优化控制效果，具有传统矢量控制和基于开关表的直接功率控制所不具备的以下优点：控制结构极为简单，无需复杂坐标变换和控制器参数整定，无需滞环控制和扇区判断，无需考虑矢量的选择方法，且具有快速动态响应和优良稳态性能。

主权项

一种双馈异步风力发电系统协调优化功率预测控制方法，其特征在于，该方法包括双馈异步风力发电系统中转子侧变换器RSC（1）的优化功率预测控制方法和网侧变换器GSC（12）的优化功率预测控制方法；所述转子侧变换器RSC（1）优化功率预测控制方法和网侧变换器GSC（12）的优化功率预测控制方法是在第k个采样周期内，将采样信号离散化后在微处理器中进行处理，以得到第k+1个采样周期内应输出的转子侧变换器开关信号Sa1(k+1)、Sb1(k+1)、Sc1(k+1)及网侧变换器开关信号Sa2(k+1)、Sb2(k+1)、Sc2(k+1)；设第一个采样周期内转子侧变换器开关信号Sa1(1)、Sb1(1)、Sc1(1)以及网侧变换器开关信号Sa2(1)、Sb2(1)、Sc2(1)输出均为0； 所述的RSC（1）优化功率预测控制方法，包括以下步骤： 1）设本次采样周期开始时刻为tk，利用单相电压霍尔传感器（17）采集直流侧母线电压Vdc；利用三个电压霍尔传感器（14）采集双馈异步风力发电机DFIG（18）三相定子电压信号Usabc；利用第一三相电流霍尔传感器（13‑1）采集三相定子电流信号Isabc，利用第二三相电流霍尔传感器（13‑2）采集三相转子电流信号Irabc； 2）采集得到的三相定子电压信号Usabc经锁相环（6）检测得到电网或定子电压的角频率ωs；同时采用编码器（10）检测DFIG的转子位置θr，再经微分器（7）计算转速ωr；通过减法器计算的得到滑差角频率ωslip=ωs‑ωr； 3）将采集得到的三相定子电压信号Usabc和三相定子电流信号Isabc经第一静止三相到二相坐标变换模块（5‑1），得到tk时刻定子坐标系下的定子电压矢量Usαβ(k)和定子电流矢量Isαβ(k)；将采集得到的三相转子电流信号Irabc根据转子位置θr经两相旋转到两相静止坐标变换模块（9），得到tk时刻定子坐标系下的转子电流矢量Irαβ(k)； 4）根据转子位置θr及上一采样周期（第k‑1个采样周期）内计算得到的本采样周期（第k个采样周期）内输出的转子变换器开关信号Sa1(k)、Sb1(k)、Sc1(k)，经模块（8）计算tk时刻转子侧变换器施加的定子坐标系下的转子电压矢量Vrαβ(k)； 5）将采样得到的tk时刻的定子电压矢量Usαβ(k)、定子电流矢量Isαβ(k)、转子电流矢量Irαβ(k)、滑差角频率ωslip和tk时刻施加的转子电压矢量Vrαβ(k)，通过转子侧优化功率预测模块（4‑1）预测下一采样周期（第k+1个采样周期）开始时刻（tk+1时刻）的定子电压矢量Usαβ(k+1)、转子电流矢量Irαβ(k+1)和定子输出的有功、无功功率信号Ps(k+1)、Qs(k+1)； 6）根据第（5）步中预测的tk+1时刻的定子电压矢量Usαβ(k+1)、转子电流矢量Irαβ(k+1)、定子输出的有功、无功功率信号Ps(k+1)、Qs(k+1)和第k+1个采样周期内所有可能施加的8个转子电压矢量Vrαβ(k+1)，通过转子侧第二步预测模块（3‑1）来预测在分别施加这些转子电压矢量Vrαβ下的第k+2个采样周期的开始时刻（tk+2时刻）所有可能的有功、无功功率信号Ps(k+2)、Qs(k+2)；可得到8组有功、无功功率信号Ps(k+2)、Qs(k+2)； 7）将第（6）步中预测的tk+2时刻8组有功、无功功率信号Ps(k+2)、Qs(k+2)及tk+2时刻给定转子侧的有功、无功功率参考信号Ps*、Qs*，经过目标函数最小化控制模块（2‑1）得到第k+1个采样周期内应输出的转子侧变换器开关信号Sa1(k+1)、Sb1(k+1)、Sc1(k+1)； 8）将得到的第k+1个采样周期内应输出的转子侧变换器开关信号Sa1(k+1)、Sb1(k+1)、Sc1(k+1)在tk+1时刻经过驱动模块驱动IGBT实现RSC（1）的优化功率预测控制。 所述的GSC（12）优化功率预测控制方法，包括以下步骤： 1）设本采样周期开始时刻为tk，利用第三三相电流霍尔传感器（13‑3）采集输入GSC（12）的流过滤波电感（15）的三相电网电流信号Igabc； 2）采集得到的三相电网电流信号Igabc经过第二静止三相到二相坐标变换模块（5‑2），得到tk时刻静止坐标系下的GSC（12）电网电流矢量Igαβ(k)； 3）由上一采样周期（第k‑1个采样周期）内计算得到的本采样周期（第k个采样周期）内网侧变换器开关信号Sa2(k)、Sb2(k)、Sc2(k)经模块（11）计算tk时刻网侧变换器施加的静止坐标系下的控制电压矢量Vcαβ(k)； 4）将采样得到的tk时刻电网电压矢量Ugαβ(k)、电网电流矢量Igαβ(k)和tk时刻施加的控制电压矢量Vcαβ(k)，通过网侧优化功率预测模块（4‑2）预测下一采样周期（第k+1个采样周期） 开始时刻（tk+1时刻）的电网电压矢量Ugαβ(k+1)和输入网侧变换器有功、无功功率信号Pg(k+1)、Qg(k+1)；这里，tk时刻的电网电压矢量Ugαβ(k)即为定子电压矢量Usαβ(k)； 5）根据第（4）步中预测得到的tk+1时刻的电网电压矢量Ugαβ(k+1)，输入网侧变换器有功、无功功率信号Pg(k+1)、Qg(k+1)和第k+1个采样周期内所有可能施加的8个控制电压矢量Vcαβ(k+1)，通过网侧第二步预测模块（3‑2）预测在分别施加这些控制电压矢量Vcαβ(k+1)下的第k+2个采样周期开始时刻（tk+2时刻）所有可能的有功、无功功率信号Pg(k+2)、Qg(k+2)；可得到8组有功、无功功率信号Pg(k+2)、Qg(k+2)； 6）将第（5）步中预测的tk+2时刻8组有功、无功功率信号Pg(k+2)、Qg(k+2)及tk+2时刻给定网侧的有功、无功功率参考信号Pg*、Qg*，经目标函数最小化控制模块（2‑2）得到第k+1个采样周期内网侧变换器开关信号Sa2(k+1)、Sb2(k+1)、Sc2(k+1)。 7）将得到的第k+1个采样周期内应输出的网侧变换器开关信号Sa2(k+1)、Sb2(k+1)、Sc2(k+1)在tk+1时刻经过驱动模块驱动IGBT实现GSC（12）的优化功率预测控制。