申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2018-08-20

公开（公告）日：2022-06-21

公开（公告）号：CN109039196B

主分类号：H02P21/13

分类号：H02P21/13;H02P21/18;H02P9/00;H02P101/15

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.06.21#授权;2019.01.11#实质审查的生效;2018.12.18#公开

摘要：本发明提供的一种双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，包括以下步骤：在三相静止坐标系中构建双馈风力发电机的数学模型；根据坐标变换法，得到双馈型风力发电机在两相静止α‑β坐标系下的数学模型，构建参考模型和可调模型；将参考模型和可调模型输入模型参考自适应系统，得到转子位置角观测模型；通过转子位置角观测模型进行风力发电机转子位置角的自适应观测。本发明提供的一种双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，通过构建参考模型可调模型，得到转子位置角观测模型，从而实现对风力发电机转子位置角的自适应观测，该方法有利于双馈型风力发电系统进行矢量控制、实现高性能变速恒频发电。

主权项：1.双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在三相静止坐标系A-B-C中构建双馈风力发电机的数学模型；S2：根据坐标变换法，得到双馈型风力发电机在两相静止α-β坐标系下的数学模型，构建参考模型和可调模型；S3：将参考模型和可调模型输入模型参考自适应系统，得到转子位置角观测模型；S4：通过转子位置角观测模型进行风力发电机转子位置角的自适应观测；所述步骤S1包括以下步骤：S11：构建三相定转子绕组的电压方程：设发电机气隙均匀且不计铁芯饱和，则双馈型风力发电机数学模型的定转子电压方程的矩阵形式为： 其中，U为定子和转子绕组端电压矩阵，I为定子和转子绕组电流矩阵，R为定子和转子绕组电阻矩阵，ψ为定子和转子绕组磁链矩阵；其中：U＝[usAusBusCuraurburc]T，I＝[isAisBisCirairbirc]T，R＝diag[RsRsRsRrRrRr]T，ψ＝[ψsAψsBψsCψraψrbψrc]T，其中，下标s表示定子侧参数，定子三相绕组的电气值由下标sA、sB、sC表示，其空间位置相差120°并成对称分布；三相定子绕组的电阻均为Rs；下标r表示转子侧参数，转子三相绕组的电气值由下标ra、rb、rc表示，其空间位置固定且相差120°并成对称分布；三相转子绕组的电阻均为Rr；则三相定子绕组电压平衡方程为： 三相转子绕组电气参数折算到定子侧后的电压平衡方程为： S12：构建三相定转子绕组磁链方程：绕组磁链是其自感绕组和其他绕组对其的互感绕组之和，双馈型风力发电机数学模型的定转子磁链方程的矩阵形式为：ψ＝-LI；其中，L为定子和转子绕组电感矩阵，表示为： 其中： 其中，Ms为与一相定子绕组交链的最大互感磁通对应的定子绕组互感；Mr为与一相转子绕组交链的最大互感磁通对应的转子绕组互感；Msr为定子和转子绕组之间的互感，Msr＝2Ms＝2Mr；Lss为定子绕组自感，Lss＝2Ms+Lsσ，其中，Lsσ为定子绕组漏感；Lrr为转子绕组自感，Lrr＝2Mr+Lrσ，其中，Lrσ为转子绕组漏感；θr为转子a相轴线与定子A相轴线间夹角，即为转子位置角；S13：构建三相电磁转矩方程：假定双馈发电机的电磁转矩为Te，双馈型风力发电机电磁转矩表达式为： 其中，p为双馈型风力发电机极对数；S14：构建转子运动方程：忽略电力拖动系统中粘性摩擦和扭转弹性，各个转矩之间的平衡关系： 其中，ωr为转子旋转电角速度；Te为发电机电磁转矩；Tm为发电机机械转矩；j为发电机转动惯量；kF为阻尼系数；kθ为扭转弹性转矩系数；p为双馈型风力发电机极对数；所述步骤S2具体为：S21：采用幅值不变原则进行坐标变换，将三相静止坐标系A-B-C变换为两相静止坐标系α-β，坐标变换后得到双馈型风力发电机在两相静止α-β下的数学模型，具体方程如下：定子的电压方程： 定子的磁链方程： 转子电压方程： 转子磁链方程： 其中，usα和usβ分别是在α轴和β轴上的定子电压，ψsα和ψsβ分别是在α轴和β轴上的定子磁链，ura和urβ分别是在α轴和β轴上的转子电压，ψrα和ψrβ分别是在α轴和β轴上的转子磁链；Rs和Rr分别为定子和转子绕组电阻，Ls、Lr和Lm分别为α-β坐标系下定子等效电感、转子等效电感、以及定子和转子等效互感；isα和isβ分别为定子电流的α轴分量和β轴分量，irα和irβ分别为转子电流的α轴分量和β轴分量；p为微分算子即代替根据两相静止在α-β坐标系下的数学模型得到两种双馈型磁链模型：第一种模型： 第二种模型： S22：第一种双馈型磁链模型中，磁链模型与定子电压、定子电流有关，与转子转速无关，故将第一种双馈型磁链模型作为参考模型；S23：第二种双馈型磁链模型中，磁链模型与定子电压、定子电流以及转子转速均有关，故将第二种双馈型磁链模型作为可调模型；所述步骤S3包括以下步骤：S31：对可调模型进行变换，得： 其中，为待观测的物理量；S32：定义广义偏差e为： 则有： 令e＝[esαesβ]T，则有： 将e和w代入波波夫积分不等式中，可得： 取的自适应率为： 整理得到： 将上式分解为两个不等式，有： 其中，不等式具有相同的积分结构，并且针对的自适应率相同，故可进一步分解为： 式中，均为有限正实数；结合不等式： 取函数kift使其满足： 可得： 取： 得到的自适应率为： 故： 式中，ε为基于模型参考自适应的转子位置角观测模型。

全文数据：双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法技术领域[0001]本发明涉及模型参考自适应控制技术领域，更具体的，涉及一种双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法。背景技术[0002]作为可再生清洁能源，风力发电技术是目前国内外学者研究的热点，精确检测和可靠计算发电机的转子位置角是双馈型风力发电系统进行矢量控制、实现高性能变速恒频发电的关键。[0003]模型参考自适应控制理论最早由S.Tamai在上世纪八十年代提出，应用于交流传动系统，其基本实现思路是通过选择合适的参考模型和可调模型，利用两种模型共有的输出量之间的偏差值作为控制对象，经自适应调节器调节促使偏差值趋向于零。之后，C.Schauder将该方法引入到电机转速观测中，并在鼠笼异步电机无速度传感器控制中取得了良好的效果。由于模型参考自适应控制方法解决了速度观测稳定性问题，稳态误差小、动态性能良好，学者们相继利用模型参考自适应控制方法对双馈型风力发电机转子速度进行观测，现有的观测方法不利于双馈型风力发电系统进行矢量控制、实现高性能变速恒频发电。发明内容[0004]本发明为克服现有的电机转子观测方法不利于双馈型风力发电系统进行矢量控制、实现高性能变速恒频发电的技术缺陷，提供一种双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法。[0005]为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：[0006]双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，包括以下步骤：[0007]SI:在三相静止坐标系A-B-C中构建双馈风力发电机的数学模型；[0008]S2:根据坐标变换法，得到双馈型风力发电机在两相静止α-β坐标系下的数学模型，构建参考模型和可调模型；[0009]S3:将参考模型和可调模型输入模型参考自适应系统，得到转子位置角观测模型；[0010]S4:通过转子位置角观测模型进行风力发电机转子位置角的自适应观测。[0011]与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：[0012]本发明提供的一种双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，通过构建参考模型和可调模型并将参考模型和可调模型输入模型参考自适应系统，得到转子位置角观测模型，从而实现对风力发电机转子位置角的自适应观测，该方法有利于双馈型风力发电系统进行矢量控制、实现高性能变速恒频发电。附图说明[0013]图1为本发明的方法流程图。[0014]图2为基于模型参考自适应的转子位置角观测模型图[0015]图3为转速750rpm条件的下定子电压仿真波形图。[0016]图4为转速750rpm条件的下定子电流仿真波形图。[0017]图5为750rpm条件的下转子电压仿真波形图。[0018]图6为750rpm条件的下转子电流仿真波形图。[0019]图7为750rpm条件的转子位置角实际值与观测值对比波形图。具体实施方式[0020]附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；[0021]为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；[0022]对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。[0023]下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。[0024]如图1、图2所示，双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，包括以下步骤：[0025]SI:在三相静止坐标系A-B-C中构建双馈风力发电机的数学模型；[0026]S2:根据坐标变换法，得到双馈型风力发电机在两相静止α-β坐标系下的数学模型，构建参考模型和可调模型；[0027]S3:将参考模型和可调模型输入模型参考自适应系统，得到转子位置角观测模型；[0028]S4:通过转子位置角观测模型进行风力发电机转子位置角的自适应观测。[0029]其中，所述步骤Sl包括以下步骤：[0030]Sl1:构建三相定转子绕组的电压方程:设发电机气隙均匀且不计铁芯饱和，则双馈型风力发电机数学模型的定转子电压方程的矩阵形式为：[0031][0032]其中，U为定子和转子绕组端电压矩阵，I为定子和转子绕组电流矩阵，R为定子和转子绕组电阻矩阵，Φ为定子和转子绕组磁链矩阵；[0033]其中：[0034]U=[UsAUsBUsCUraUrbUrc]T，[0035]I—[isAisBisCirairbire]，[0036]R=diag[RsRsRsRrRrRr]T，[0037]φ—[I^sAΦγΙΦγ。]，[0038]其中，下标s表示定子侧参数，定子三相绕组的电气值由下标sA、sB、sC表示，其空间位置相差120°并成对称分布;三相定子绕组的电阻均为Rs;下表r表不转子侧参数，转子三相绕组的电气值由下标ra、rb、rc表示，其空间位置固定且相差120°并成对称分布;三相转子绕组的电阻均为Rr;[0039]则三相定子绕组电压平衡方程为：[0040][0041]三相转子绕组电气参数折算到定子侧后的电压平衡方程为：[0042][0043]S12:构建三相定转子绕组磁链方程:绕组磁链是其自感绕组和其他绕组对其的互感绕组之和，双馈型风力发电机数学模型的定转子磁链方程的矩阵形式为：[0044]iJ=-LI；[0045]即：[0046][0047]其中，L为定子和转子绕组电感矩阵，可表示为：[0048][0049]其中：[0053]其中，Ms为与一相定子绕组交链的最大互感磁通对应的定子绕组互感;Mr为与一相转子绕组交链的最大互感磁通对应的转子绕组互感;Msr为定子和转子绕组之间的互感，Msr=2MS=2Mr;Lss为定子绕组自感，Lss=2Ms+Ls。，其中，Ls。为定子绕组漏感;Lrr为转子绕组自感，Lrr=2Mr+Lra，其中，Lsa为转子绕组漏感;0r为转子a相轴线与定子A相轴线间夹角，即为转子位置角；[0054]S13:构建三相电磁转矩方程:假定双馈发电机的电磁转矩为Te，双馈型风力发电机电磁转矩表达式为：[0055][0056]其中，p为双馈型风力发电机极对数；[0057]S14:构建转子运动方程:忽略电力拖动系统中粘性摩擦和扭转弹性，各个转矩之间的平衡关系：[0058][0059]其中，〇^为转子旋转电角速度;Te3为发电机电磁转矩;Tm为发电机机械转矩;j为发电机转动惯量;kF为阻尼系数;1«为扭转弹性转矩系数;p为双馈型风力发电机极对数。[0060]其中，所述步骤S2具体为：[0061]S21:采用幅值不变原则进行坐标变换，将三相静止坐标系A-B-C变换为两相静止坐标系α-β，坐标变换后得到双馈型风力发电机在两相静止α-β下的数学模型，具体方程如下：[0062]定子的电压方程：[0063][0064]定子的磁链方程：[0065][0066]转子电压方程：[0067][0068]转子磁链方程：[0069][0070]其中，其中，Usa和Usfi分别是在α轴和β轴上的定子电压，Ilv和!分别是在α轴和β轴上的定子磁链，UrdPurfi分别是在α轴和β轴上的转子电压，I^ra和Itrfi分别是在α轴和β轴上的转子磁链;Rs和Rr分别为定子和转子绕组电阻，Ls、Lr和Lm分别为α-β坐标系下定子等效电感、转子等效电感、以及定子和转子等效互感也即为励磁电感）；isa和ise分别为定子电流的a轴分量和β轴分量，ira和irf分别为转子电流的a轴分量和β轴分量;P为微分算子即代替[0071]根据两相静止在α-β坐标系下的数学模型可以得到两种双馈型磁链模型：[0072]第一种模型：[0073][0074]第二种模型：[0075][0076]S22:第一种双馈型磁链模型中，磁链模型与定子电压、定子电流有关，与转子转速无关，故将第一种双馈型磁链模型作为参考模型；[0077]S23:第二种双馈型磁链模型中，磁链模型与定子电压、定子电流以及转子转速均有关，故将第二种双馈型磁链模型作为可调模型。[0078]其中，所述步骤S3包括以下步骤：[0079]S31:对可调模型进行变换，得：[0080][0081]其中，为待观测的物理量；[0082]S32:定义广义偏差e为：[0083][0084]则有：[0085].[0086]令；则有：[0087]e=Ae-W·,[0088]将6和《代入波波夫积分不等式中，可得：[0089][0090]取‘的自适应率为：[0091][0092]整理得到：[0095]将上式分解为两个不等式，有：[0096][0097]其中，不等式具有相同的积分结构，并且针对的自适应率相同，故可进一步分解为：[0100]式中，4、g均为有限正实数;结合不等式：[0101][0102]取函数kif⑴使其满足：[0103][0104]可得：[0105][0106]取：[0107][0108]得到的自适应率为：[0109][0110]故：[0111][0112]式中，ε为基于模型参考自适应的转子位置角观测模型。[0113]实施例1[0114]将本发明所述方法在MatlabSimulink平台上进行仿真建模研究，给定转速η=750rpm，得到如图3至图6所示的仿真波形。[0115]在具体实施过程中，结合图3至图6的仿真波形可以得到如图7所示的转子位置角实际值与观测值对比波形，从图中可看出，电机启动时转子位置角观测值存在一定误差，电机进入稳定运行状态后，角度观测值与实际值重合，观测效果良好。[0116]显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

权利要求：1.双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，其特征在于，包括以下步骤：SI:在三相静止坐标系A-B-C中构建双馈风力发电机的数学模型；S2:根据坐标变换法，得到双馈型风力发电机在两相静止α-β坐标系下的数学模型，构建参考模型和可调模型；S3:将参考模型和可调模型输入模型参考自适应系统，得到转子位置角观测模型；S4:通过转子位置角观测模型进行风力发电机转子位置角的自适应观测。2.根据权利要求1所述的双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，其特征在于，所述步骤Sl包括以下步骤：Sll:构建三相定转子绕组的电压方程:设发电机气隙均匀且不计铁芯饱和，则双馈型风力发电机数学模型的定转子电压方程的矩阵形式为：其中，U为定子和转子绕组端电压矩阵，I为定子和转子绕组电流矩阵，R为定子和转子绕组电阻矩阵，Φ为定子和转子绕组磁链矩阵；其中：其中，下标s表示定子侧参数，定子三相绕组的电气值由下标sA、sB、sC表示，其空间位置相差120°并成对称分布;三相定子绕组的电阻均为Rs;下表r表不转子侧参数，转子三相绕组的电气值由下标ra、rb、rc表示，其空间位置固定且相差120°并成对称分布;三相转子绕组的电阻均为Rr;则三相定子绕组电压平衡方程为：三相转子绕组电气参数折算到定子侧后的电压平衡方程为：S12:构建三相定转子绕组磁链方程:绕组磁链是其自感绕组和其他绕组对其的互感绕组之和，双馈型风力发电机数学模型的定转子磁链方程的矩阵形式为：I^=-LI；即：其中，L为定子和转子绕组电感矩阵，可表示为：其中，Ms为与一相定子绕组交链的最大互感磁通对应的定子绕组互感;Mr为与一相转子绕组交链的最大互感磁通对应的转子绕组互感;Msr为定子和转子绕组之间的互感，Msr=2Ms=2Mr;Lss为定子绕组自感，Lss=2Ms+Ls。，其中，Ls。为定子绕组漏感;Lrr为转子绕组自感，Lrr=2Mr+Lr。，其中，Ls。为转子绕组漏感；0r为转子a相轴线与定子A相轴线间夹角，即为转子位置角；S13:构建三相电磁转矩方程:假定双馈发电机的电磁转矩为I，双馈型风力发电机电磁转矩表达式为：其中，P为双馈型风力发电机极对数；S14:构建转子运动方程:忽略电力拖动系统中粘性摩擦和扭转弹性，各个转矩之间的平衡关系：其中，0^为转子旋转电角速度;Te为发电机电磁转矩;Tm为发电机机械转矩;j为发电机转动惯量;kF为阻尼系数;1«为扭转弹性转矩系数;p为双馈型风力发电机极对数。3.根据权利要求2所述的双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：S21:采用幅值不变原则进行坐标变换，将三相静止坐标系A-B-C变换为两相静止坐标系α-β，坐标变换后得到双馈型风力发电机在两相静止α-β下的数学模型，具体方程如下：定子的电压方程：定子的磁链方程：转子电压方程：转子磁链方程：其中，Usa和Usfi分别是在α轴和β轴上的定子电压，ItsC^Pitse分别是在α轴和β轴上的定子磁链，UrdPurf!分别是在α轴和β轴上的转子电压，I^ra和Itrfi分别是在α轴和β轴上的转子磁链;RS和Rr分别为定子和转子绕组电阻，Ls、LjPLm分别为α-β坐标系下定子等效电感、转子等效电感、以及定子和转子等效互感也即为励磁电感）；is4Pise分别为定子电流的a轴分量和β轴分量，ira和irf分别为转子电流的a轴分量和β轴分量;P为微分算子即代替根据两相静止在α-β坐标系下的数学模型可以得到两种双馈型磁链模型：第一种模型：第二种模型：S22:第一种双馈型磁链模型中，磁链模型与定子电压、定子电流有关，与转子转速无关，故将第一种双馈型磁链模型作为参考模型；S23:第二种双馈型磁链模型中，磁链模型与定子电压、定子电流以及转子转速均有关，故将第二种双馈型磁链模型作为可调模型。4.根据权利要求3所述的双馈型风力发电机转子位置角的自适应观测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：S31:对可调模型进行变换，得：其中：为待观测的物理量；S32:定义广义偏差e为：则有：将e和w代入波波夫积分不等式中，可得：取，的自适应率为：整理得到：将上式分解为两个不等式，有：其中，不等式具有相同的积分结构，并且针对的自适应率相同，故可进一步分解为：式中，均为有限正实数;结合不等式：取函数kift使其满足：可得：取：得到的自适应率为：故：式中，ε为基于模型参考自适应的转子位置角观测模型。

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