应用于风电转换的最大功率跟踪系统的设计.doc

应用于风电转换的最大功率跟踪系统的设计摘要：提出一种风力发电机（WG）的最大功率跟踪系统（MPPT），它由高效直/直BUCK变换器及基于单片机实现MPPT功能的控制单元组成。该方法的优点是，无需知道风力发电机的最优功率特性或风速，且发电机速度可调。因此，该系统具有高可靠性、低复杂度和低能耗，并且减轻了风电机的机械压力。实验结果表明，相比于风电机经由整流器直接与蓄电池相连的方法，该系统发电机输出功率近似最优，增加了11%-50%。因此风能可以得到更好的开发，尤其是风速较低的情况。索引词： BUCK变换器最大功率跟踪（MPPT）单片机风力发电（WG）1、 引言风力发电机组（WGs）广泛应用于远距离负载的电力供应自治系统和并网装置中。尽管风力发电相比于光电，设备损耗较低，但凭借高效的功率转换，总的系统损耗仍可以得到大幅度的降低和控制，从而在现有的大气压条件下得到最优功率。通过改变叶片节距角，风电机的功率可以用机械的方法控制1。然而，特别是小型独立风力发电系统，需要一种不寻常的、特殊构造的风电机。普遍使用的风电机控制系统2-4如图1(a)所示。这种拓扑基于最优功率-转速特性，功率-转速特性通常被存储在单片机中。测得风电机转速后就可以计算出最优输出功率，并与其实际输出功率进行比较。最终误差用于控制电力接口。文献5中可找到类似的方案，发电机输出功率测出后，就可以由最优功率-转速特性推导出可产生最优功率的目标转速。目标转速与实际转速进行比较得到的差值用于控制DC/DC功率变换器。这种控制算法已经在PC机上借助LabVIEW运行实现。 图 1 最大风能跟踪方法（a）基于转速测量控制系统 （b）基于风速测量控制系统永磁风力发电系统中，输出电流和电压均与电磁转矩和转速成比例。文献6和7中，转速可由测得的发电机输出电压计算得到，而最优输出电流则根据电流-转速的近似最优特性计算得到。计算电流与实际电流的差值用于控制DC/DC变换器。上述方法的缺点在于，所依靠的风电机最优功率特性通常精度不高，并且随着转轴老化而改变。另外一种方法，通过测试控制信号在由功率特性所得数值周围的扰动，用双层神经网络对预编的风电机功率特性进行实时校正。然而，在实际运行条件下，风速变化很快，需要持续不断的神经网络测试，这会导致精度和控制速度的下降。基于风速测量的控制系统如图1(b)所示。测得风速，并计算出产生最大功率所需的转速。转速同样被测量，并与计算最优转速相比较，从而将误差结果用于功率接口控制。在文献9和10中，将最大功率从风电系统转换到电网或独立系统的模糊控制分别已得到实现。控制器基于对风电机最优功率-风速特性的多项式近似。除了风力发电机特性的近似会降低精度外，上述方法的实现需要高精度风速仪，这会增加系统总耗。而且，阵风呈低能量分布，控制系统内部应有额外的风速测量步骤以合理计算可利用风能，这会增加控制系统的复杂度。本文描述了风力发电最大功率跟踪(MPPT)控制的一种方法。系统框图见图2。这种MPPT处理过程基于对风电机输出功率的监测，测量其输出电压和电流，并比较发电机连续的输出功率值，据此直接调整DC/DC变换器的占空比。因此，既不需要功率-转速特性或功率-风速特性，也不需要风速的测量。虚拟电阻负载保护风电机速度不会过高。此MPPT方法既不取决于风力发电的额定风速或转速，也不取决于DC/DC变换器的额定功率。尽管此方法已在应用DC/DC变换器的电池充电装置中进行了测试，若对DC/AC逆变控制适当改进，还可以将其拓展至并网装置中。此系统围绕高效DC/DC变换器及低耗微单片机进行构造。单片机可以轻松实现诸如电池充电管理或附加可再生能源(RES)控制的附加运算。图 2 系统框图论文由以下部分组成。第二部分讲述了风电机运行特性，第三部分进行系统分析，第四部分为理论和试验结果。二、风电机运行特性风机叶片捕捉最大风能是关于叶形、节距角、半径及转轴转速的函数: （1）其中为空气密度(典型值1.25kg/m),为节距角（单位度），为风能利用系数，R为叶片半径（单位m），V为风速（单位m/s）。字母为叶尖速比，定义为 （2）其中为风机转轴转速（单位rad/s）。考虑到发电机效率，风电机总功率P为 （3）叶节距角，叶尖速比为时，风电机功率系数最大。不同风速时的风电机功率曲线如图3所示。图 3 不同风速下的风电机功率特性由图可见，每一种风速对应的风电机输出功率-转速特性上某一点处输出功率最大。控制风电机负载使风电机变速运行，由此可以持续地得到最大功率的风能（MPPT控制）。当风电机转速与风速有如下关系时，所有的最大功率点（MPPs）处叶尖速比为常值： （4）其中为风速取值时风电机最优转速。图 4 风电机转速特性除了有最优风能产出的优点外，调速运行使得叶片在风电机转速变化时吸收了风力矩尖峰，减轻轴齿轮的压力。缺点是调速运行需要功率调节器担当风电机的表观功率。然而，电力电子的发展有助于减少功率变换的损耗，增加其可靠度，此时较高的损耗则被能量增益所平衡。风电机，包含互连的风机/发电机系统，其转矩特性曲线，如图4所示，不同风速的下发电机输出不同电压。发电机设计为运行在图中近线性区域，与电机不同风速下的转矩特性直线部分相对应。发电机转矩曲线与风机转矩曲线的交点决定风电机的运行点。在MPPT处理过程中，风电机表观负载的变化时，其输出电压随之改变；因此，任何风速下，发电机转矩都可被调整到目标转矩（如A点）。目标转矩线与图3中最优功率线相对应，此时风力发电系统可获得最大能量。三、系统分析1、 MPPT算法如第一部分所述， 该系统中MPPT处理过程基于根据对风电机输出功率持续测量结果的比较而直接对DC/DC变换器占空比进行调整。互连的风机/发电机系统动态响应慢，因此尽管风速随时间变化很快，风电机所吸收的能量相应变化较慢。因此，若采用最陡上升方法，以变换器占空比为控制因素的风电机输出功率最大化的问题就会得到有效的解决，依据的控制公式如下： （5）其中、是迭代次数为k、k-1时相应的占空比（）;为迭代次数k-1时风电机功率梯度；为阶跃变化。P(D)为风电机功率P和DC/DC变换器占空比D的函数，应证明其与图3所示风电机最优功率有相重合的单值极点，以确保此方法在任何风速下都会得到收敛的最优功率。由图3所示风电机功率特性曲线可以明显得出，最优功率点处有 （6）其中为风电机转速。根据链式法则，上式可写作 （7）其中为整流器输出电压，为发电机相电压的角速度。若为BUCK DC/DC变换器，其输出电压与电池输出电压有关，且占空比如下： （8）其中为电池电压。风机转速与发电机关系如下： （9）其中p 为发电机极对数。整流器输出电压与发电机相电压成比例；由图4可得出 （10）且 （11）联立（7）-（11），得到 （12）因此，函数P(D) 有与风电机最优功率重合的单值极点，并且由控制定律（5）进行的DC/DC变换器占空比的调整确保了风电机在任何风速下收敛于最优功率。图 5 MPP跟踪过程功率最大化过程如图5 所示。因为占空比的调节跟随dP/dD的导向，故在风电机特性高速段占空比增加，这将导致电机转速下降、功率增加，直至达到最优功率。相似的，当开始点位于低速段时，dP/dD的导向使得占空比减少，且又有转速逐渐增加，故随后收敛于最优功率点。该方法也可以应用于交互DC/DC变换器结构的风电机输出功率的最大化。1） Boost 变换器： ， 。2） Buck-boost 变换器： ， 。3） Cuk 变换器： ， 。4） Flyback 变换器： ， 。如下式所示，基于风电机功率的增量测量而非绝对量测量的控制律（5）已实现，以减少测量发电机功率的传感器精度的影响。 （13）其中为占空比在k-1次的增量；、为k-1、k-2次相应的变换器的输入功率；是决定对应最优功率的收敛速度及精度的常数；且函数sign(x)定义如下Sign(x)=1, Sign(x)=-1, x0 。 （14）2、电力电子接口该系统详图如图6所示。风电机交流输出电压首先被三相全桥整流器转换为直流，整流器输出电容按下式计算： （15）其中为风电机负载阻值，f为风电机输出电压频率，RF为整流器输出电压纹波系数。Buck型DC/DC变换器将输入端直流高压转换为24V蓄电池电压。续流二极管D是快速开关类型，与四个功率MOS管并联，以适应变换器功率容量的需求。MOS管用来开关一个10的电阻性虚拟负载，由此限制风电机在严峻条件下的转速。功率电感L及相应的输入输出电容值、C，其计算式如下11： （16） （17） （18）其中为DC/DC变换器开关频率，为变换器输出最大功率时的占空比，为电感电流汶波的峰峰值，为输出电压直流分量最大值，为输出电压纹波系数（一般), 为输入电压纹波系数（一般），为最大功率时变换器输入电压。图 6 系统详图控制单元由以下部分组成：电池、Tntel 80C196KC 单片机、外置可擦可编程ROM（EPROM）、静态RAM（SRAM）、与片上A/D转换相连的由传感器和放大器组成的接口电路，以及功率MOS管驱动芯片。39.2Khz、8位分辨率的片上脉宽控制(PWM)的输出通过IR2104驱动芯片控制Buck中的功率MOS管，一个I/O端口引脚通过IR2121驱动芯片控制功率MOSFET开关虚拟负载，另一个I/O端口驱动液晶显示器（LCD）,LCD显示系统运行的各种参数。分压器与基于运放（op-amp）的电压跟随电路接口相连，测量风电机和电池的电压。DC/DC变换器的输入电流等于流过功率MOSFET的平均电流，此方波电流由单向电流传感器测得。控制算法的流程图见图7。当受到监测的电池电压达到某预设点时，MPPT运行就会被挂起，以免电池堆过充。图 7 MPPT算法将0%-99.6%相应的PWM占空比取值存储于8位单片机寄存器。计算风电机输出功率，将其值与迭代算法的功率初始值相比较。由比较结果显示占空比变化量是否可补或者保持不变。随后PWM输出占空比适当变化，由此实现式（13）表达的控制定律。调整占空比之后，监测风电机电压；若高于最大预设限值，虚拟负载接至DC/DC变换器输入端以免风电机超速。当风电机输出电压降至预设限值以下，虚拟负载则断开。最大与最小预设限值引入的迟滞环节对于避免虚拟负载持续开关是必要的。4、 理论与实验结果MPPT系统原型即基于上述方法。实验中所用的风力发电机三相输出额定有效值为100V；因此，虚拟负载开断电压相应设为140V和100V。图 8 DC/DC变换器二极管电压波形图 9 DC/DC变换器效率-功率关系曲线DC/DC变换器根据第三部分所述方法进行设计。功率开关由四个MOSFET组成，每个额定电压200V、额定电流30A，续流二极管反向恢复时间为200ns。计算得到的相应输入、输出电容值为470、4700F。输出电感值为45H，磁芯为西门子E65/21，开有3mm的气隙。二极管电压实验波形如图8所示。变换器工作在持续导电模式，开关频率近似为40kHZ。此情况下直流输入电压，直流输出电压。电池输出电压值很高，是以防电池充电完毕后变换器输入功率突然增加。如果出现这种情况，根据图7所示的MPPT算法流程图，MPPT进程将挂起。DC/DC变换器效率定义为 （19）其中，、为DC/DC变换器相应的输入输出功率，功率损耗包括MOS管和二极管导通损耗和开关损耗、电感铁芯损耗、铜耗、控制系统功率消耗。图9 为不同功率下的理论、实验效率。理论值由电路元件生产厂家提供的数据计算得到。可以看出，理论效率较高，输出功率在一定范围内时效率为常数。这对风电系统很重要，因为发电机功率很大程度上取决于大气条件，有很宽的变化范围。在22min内以0.1HZ的采样频率测出的风速、风电机输出功率、对应的转轴转速，见图10。由图可见，风电机发出功率随风速的变化而变化。为了进一步探讨MPPT的性能，在4h内以0.1HZ的采样频率测量风速、风电机功率、风电机转速。测出的转速范围划分为10r/min宽度的区间，风电机功率和转速测量值在每区间内的总平均值（,）按照下式计算： （20） （21）其中为第i区间的第j个转速测量值，为第i区间的第j个功率测量值，为第i区间数据个数。总平均值（,）建立图表见图11。总之，该MPPT方法，输出功率跟随功率转速特性。最优曲线上最大偏差近似为7%，主要因为在400-600W的功率范围内测量数较少，30%的偏差则为整流器功率损耗所致。作为比较，图中亦显示了经由整流器与24V电池直接相连的风电机输出功率，与本MPPT方法相比，此情况下的产出功率非常低。图 10 风速、输出功率、转速与时间的关系曲线为了进步研究在不同风速下风电机的输出功率情况，将测出的风速范围划分为1m/s宽度的区间。风电机功率和风速测量值在每区间内的总平均值（,）按照下式计算： （22） （23）其中为第k区间的第p个风速测量值，为第k区间的第p个功率测量值，为第k区间数据个数。总平均值（,）建立图表见图12。可见，输出功率跟随功率-风速特性，最大偏差近似为6.5%，30%的偏差是由于整流器的功率损耗。图中也显示了直接与电池-整流器负载连接的风电机产出功率，较此电池-整流器结构，在100-600W的功率范围内，本功率的风电机输出功率增益为11%-50%。综上，本方法可以更好地开发可利用风能，尤其在2.5-4.5 m/s的低风速范围内。由DC/DC变换器效率、风电机输出功率、整流器功率损耗，可推导出最终转换到蓄电池组的功率。与简单电池-整流器结构相比，该方法将转换到电池的功率，在100600W的范围内提高了7%-45%。图 11 理论功率、实际功率与转速的关系曲线图 12 理论功率、实际功率与风速的关系曲线以往的风电最优功率跟踪方法，其实验结果或是已由实验室构造的风电机仿真得到，而在实际情况下MPPT性能没有显示，或是其性能没有充分研究以确定最优功率偏差。5、 总结本文描述了一种新的风力发电最大功率跟踪系统，由 高效Buck型DC/DC变换器和基于单片机的控制单元组成。该方法有以下优点：1）无需风电最优功率特性或风速的测量；2）风电机运行在变速状态，同恒速系统相比，减轻了转轴、齿轮的压力。该方法不依赖于风速或转速的额定值，也不依赖于DC/DC变换器的额定功率。该系统的实验结果表明，与经由整流器直接和电池组相连的风电机相比，此风电机输出功率提高了11%-50%。该方法可以更好地开发可利用风能，尤其在2.5-4.5 m/s的低风速范围内，相比之下电池-整流器结构的功率则较低。该方法可以扩展到电池充电管理或附加可再生能源(RES)控制等领域。适当改进后，还可以控制风能转换并网系统中的DC/AC逆变器。参考文献：1N.Kodama, T.Matsuzaka, and N.Inomata, Power variation control of a wind turbine generator using probabilistic optimal control,include feed-forward control from wind speed, Wind Eng., vol.24, no.1, pp.13-23,Jan.2000.2L.L.Freris, 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