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风力发电原理及模型分析目录TOC\o"1-3"\h\u28377风力发电原理及模型分析 在上面各式中,各参数的含义为:ρ代表空气密度(kg/m3);S则是风力叶片面积(m2);R用来表示风力机叶片半径(m);V是风速(m/s)。则风力机捕获的功率可以用公式2-4来进行表示: (2-4)在上式中,β表示桨距角;λ代表叶尖速比;Cp表示风能利用系数,由式2-4可以看出当空气密度,风力机风轮半径,以及工作风速一定时,风机捕获的功率只有一个决定的因素——风能利用系数Cp,其中,Cp与λ、β之间的联系可以用式2-5表示: (2-5)其中:叶尖速比λ为 (2-6)式中风轮转速n,单位r/min,叶尖半径R,以m为单位,ω为风轮的旋转角速度单位rad/s。 (2-7)由式2-5可知当桨距角β固定为一个值时,风能利用系数Cp的大小就由叶尖速比λ的大小来决定,它们之间的关系可以用Cp(λ,β)曲线来表示,如下图所示图2-3Cp由图2-3可知,图中的曲线都形似二次函数曲线,因此每条曲线的风能利用系数Cp都会存在一个最大的值,且有且仅有一个叶尖速比λ的值可以让其达到峰值,这时候的横坐标也就是叶尖速比λ通常被称为此桨距角下的最佳的叶尖速比。由于此次的风电模型所采用的风力机为直驱式永磁同步发电机,因此风力机的角速度与发电机的机械角速度二者大小一致,风力机捕获的功率Pm通过式2-4可以求出,则可用式2-8的关系来表示风力机的输出机械转矩大小。 (2-8)式子的ωg代表风力机的角速度,由式2-6可以知道当风速确定时,风力机输出的机械转矩只以风力机捕获的功率有关,而当风力机输出的功率达到峰值时,此时的风力机机械转矩也被称为最佳转矩。1.3.2永磁同步电机的数学模型依据所学的电机学理论,如果要完整的建立一个永磁同步电机的数学模型是十分繁琐和复杂的,要考虑的因素很多,基于本文篇幅有限,在不影响同步电机控制系统的相关运作的情况下,做出了以下5点假设进行简化[21-23]:在电机的气隙中,转子产生的的磁场依正弦规律分布的,在定子侧输出的是电压为正弦电压。定子三相绕阻依次相差120°均匀分布,且是Y型连接。建模时,对转子磁阻不加以考虑,同时永磁体没有阻尼效应发生。电机铁芯未磁饱和,且不计剩磁,磁滞损耗以及涡流效应对系统的影响三相绕阻中定子的电枢电阻以及电感都是相同的大小,不考虑各相之间差异。图2-4发电机结构简图从图2-4看出,永磁同步发电机的三相绕阻在空间上是对称分布的,沿逆时针方向各相差120度,转子旋转方向为逆时针,受转子磁场的切割在定子绕阻侧就会产生三相正序电压。由以上的假设条件,永磁同步发电机定子电压方程在自然坐标系下的方程可以表示为式2-7: (2-7)其中第一个矩阵为三相绕阻的相电压;R为定子电阻;第二个矩阵为三相绕阻的相电流;第三个矩阵为三相绕阻的磁链。而磁链的矩阵可以用式2-8表示: (2-8)在式2-8中个符号的含义为:LAA,LBB,LCC为三相绕阻中个组别的电感;而MAB=MBA,MAC=MCA、MBC=MCB为绕组间的互感;Ψf为磁链;θe为转子位置角。利用文献24中提到的静止坐标变换(Clark变换)和同步旋转坐标变换(Park)变换[24]。直驱永磁同步发电机可以从自然坐标系变换为两相旋转坐标系。在同步旋转坐标系下,永磁同步发电机的定子电压方程用式2-9表示[25]: (2-9)其中各参数含义用表2-1表示表2-1各参数含义符号含义ωe电角频率Ψf永磁体的磁链LdLq发电机的d轴和q轴的电感isdisq永磁发电机输出电流d轴,q轴分量usqusq永磁发电机输出电压的d轴,q轴分量假设永磁同步发电机的d轴和q轴的电感相等,即,则式2-9可以变换为: (2-10)其dq同步旋转坐标系的等值电路用图2-5来表示:(1)q轴的等效电路(2)d轴的等效电路图2-5永磁同步电机在dq轴等效电路图用式2-11表示在dq同步旋转坐标系下的电磁转矩方程: (2-11)由于本次仿真采用的是PMSG,可以假设,则式2-11可以简化为: (2-12)从式2-12易知,当磁极对数np一定时,发电机的电磁转矩Te只和定子q轴电流isq有关系并且是成正比的,所以当要调节PMSG的电磁转矩时,可以通过改变isq来实现。1.4简单的升压斩波电路如下图所示,其中第一个图为升压斩波电路的原理图,后面一个为波形图。对于其工作原理可以简单解释为在一个周期中,当IGBT导通时,电源U和电感L,以及IGBT之间会形成一个给电感充电的回路,而后半段则单独由电容C给所接的负载进行供电;而当关断的时候,电感就将存储的能量释放出来和电源一起为电容C和负载供电[26]。而在一个时间周期内,根据电感吸收和释放的能量守恒,由此可以推出输出电压的大小,具体可见式2-13,2-14。图2-6升压电路原理图 (2-13) (2-14)由式子可以看出1-D是小于1的,所以最后输出的电压是比电源电压要高,可以通过调节占空比D来达到,这就是简单的升压电路原理。1.5风力发电系统的最大功率跟踪由于风力机在正常工作的时候不可能将捕获的所有风能都转换成我们所要的电能,在风能-机械能-电能这三者的能量转化途中,不可避免的存在着能量损失,为了方便描述风力发电系统的能量利用效率,在前面的章节也提到了所谓的风能利用系数的概念。由于人们不可能控制风速且对风能的捕获也是有限的,所以要最大限度的利用风力资源要采取一定的方法。为了最大限度的捕获风能,我们虽然改变不了风速变化,但是可以通过对风力发电机加以一定的策略进行控制,让每一个风速都对应其工作的最优转速,这样风力机才能始终在最大功率点(maximumpowerpoint,MPP)处运行,也就是对风力发电系统进行MPPT。目前对风机的MPPT的控制策略有很多种选择,主要是最佳叶尖速比法、功率反馈法、爬山搜索法、最优转矩法等几种,下面就简单介绍一下这几种控制算法。1.5.1最佳叶尖速比法(TSR)自然风的速度是随时变化的,当在不同的风速情况下,风力机输出的功率也有所不同,但是输出的功率与转轮转动速度之间存在着一定的关系[27],当风速一定时,有且仅有一个转速让风机输出的功率达到峰值,这时候风机的转速就被称之为最佳转速,且在这种情况下,风能利用系数的值也是峰值,可以说此时风力机转速与风速之间的关系即为最佳的叶尖速比关系。依据这个原理,TSR的核心思路是:对风力机的转速和风速进行实时的监控和测量,当风速发生变化的时候,要通过发电机的控制系统将转速进行调整,使其符合最佳叶尖速比,从而让风速不管如何的波动,都能让风机捕获到最多的风能。图2-7最佳叶尖速比法控制原理图从图我们可以看出来,这种控制策略比较简单,只需要一个控制器让风机始终保持在最佳的叶尖速比的情况下工作,从而输出最大的功率。虽然TSR,原理浅显方法简单,但是其缺点也十分明显,要求对风速和转速要有很高的准确度,但是测量风速的传感器其价格十分昂贵,会提高成本,且由于风速不可能一成不变,当风速变化,转速要同时跟踪变化,会让系统输出功率也随之波动,所以在实际的应用中问题还很大,需要进行改良。1.5.2功率信号反馈法(PSF)功率信号反馈法的原理可以通过三个步骤进行描述,首先我们得知道风机转速,所以第一步是测量风力机的转速,接下来的第二步是根据每台风力机本身都固有的最佳运行的曲线,读取在此风速下的最大功率,然后将这一值作为输出功率的参考值,最后一步也是最重要的一步,测量实时风机的输出功率,并让其和输出功率参考值进行比较,通过调节器来减小二者之间的差值,完成上面三步大概就可以让叶尖速比在最佳的范围内,从而实现系统最大功率的跟踪的目的[28]。图2-8功率信号反馈法原理框图PSF的原理图用图2-8表示,这种方法避免了最佳叶尖速法,需要不断测量风速,不断改变转速的繁琐,也节省了成本,但是这种方法有一个必要前提,找到风力机固有的最优运行曲线,对于不同风机都有其不同的最优运行曲线,这就需要在风机运行前,通过实验或者仿真提前获得,这也在一定的程度上,增加了系统的成本,同时由于这种算法忽略了风力机的机械功率,直接利用其电功率,随着风力机运行时间的增加,很难保证系统的控制精度,最后会使系统无法追踪到最大功率。1.5.3最优转矩控制法(OTC)最优转矩控制法原理是根据风力发电机的机械转矩和其转速存在的函数关系来实现的,电机的转速平方和其转矩成正比,而最优的转矩系数也是常量,因此可以由风力机转速计算出最优转矩,然后以其为控制量反馈控制,让发电机转矩逼近参考值[29]。图2-9最优转矩控制法原理框图最优转矩法,算法比较简单易懂,也不用考虑去测量风速,但是其以风机的转速为自变量,会受风机自身的转动惯量影响,会使风力机的暂态过程延长,这样造成的后果就是使风机的效率下降。1.5.4扰动观察法(P&O)因为上诉的方法虽简单但都存在一定的问题,不能保证风机工作效率稳定在最大值,所以人们又提出来了扰动观察法,又被称为爬山搜索法,它的具体原理就是通过比较器,比较风力发电机连续的两个控制周期的输出功率P(k),P(k-1),如若P(k)大于P(k-1),则保持原来的方向对转速进行扰动,反之,调转扰动方向,在这种算法下,多次进行扰动,肯定会找到属于该风速的最大功率点,如果改变了风速,则换另外的运行曲线分析运行点情况,再次进行扰动。图2-10算法示意图图2-11扰动观察法的流程图风机的转速可以通过改变BOOST变换器的占空比来改变负载特性,最终达到改变转速的目的,因此可以利用占空比进行转速调节。由于扰动观察法,不需要测量每一时刻的风速,也不需要提前知道风力机的固有功率特性曲线,因此比较简单易于投入,其优化方法也很多,学者对其的研究也比较深入,可以获得较大的效果。故本次仿真采用的控制策略是定步长扰动观察法。1.6风力发电系统仿真建模及分析1.6.1风力发电系统仿真模型在本次研究工作中风电模型主要有3个小模型组合而成,分别是风能利用系数模块,风力机模块,以及控制策略模块,主体连接是风力发电部分连接二极管进行整流,如果不是孤网运行的话,则在后面加上一个逆变器进行逆变,具体结构可由下图表示。图2-12孤网下风电系统拓扑结构图2-13并网下风电系统的拓扑结构图2-14表示的是风能利用系数的仿真模型,第一个函数框为式2-5,第二个函数框为式2-3。图2-14风能利用系数模块图2-15表示的是风力机模块,其中风力机的相关参数设置为:空气密度;风轮的半径;桨距角;详细参数看下图。图2-15风力机模型在本次的设计中控制策略采用的是扰动观察法,模型由图2-16表示,占空比。图2-16扰动观察法模型发电机采用PMSG,具体参数由图2-17所示。图2-17发电机内部参数由以上模块整合的整体风力发电系统模型如下:图2-18风力发电系统整体模型1.6.2仿真结果分析当风速为恒风时,假设为10m/s,同时仿真的时间设置为2s,得到的波形结果为:图2-19风力机的风能利用系数图2-20风力机输出的电压图2-21风力机输出的功率从图2-19可以看出,刚开始风能利用系数是不稳定的,经过些许时间,控制策略起到了作用,让风能利用系数达到最大且稳定下来,而此时的电压和功率也是跟随其变化,最终
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