一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及风力发电领域的一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法。
【背景技术】
[0002] 风力发电机组在额定风速值以下为实现最大风能捕获，通常需要控制风轮转速值 以匹配实时风速值，从而使风机运行在最佳叶尖速比点。对双馈型风力发电机组而言，风轮 转速值是由风能产生的动力矩值和双馈电机产生的电磁转矩值共同决定的，所以可通过逆 变器主动改变双馈电机产生的电磁转矩值的大小来调节风轮转速值实现预定的风轮转速 值。然而，风速值的快速波动性和风轮转速值的大惯性使得这样的跟踪控制难以实施。目 前，用于风力发电机组最大风能捕获的主流方法有三种：叶尖速比控制法，功率信号反馈法 和爬山搜索法。叶尖速比控制法需要精确测量风速值，再根据风速值大小来控制风轮转速 值，但作用于风轮上的"面风"采用常规测风仪无法精确测量。功率信号反馈法是将风机的 输出功率值和风轮转速值联系起来，按风轮转速值的大小获取理论最佳的输出功率值，再 通过控制调节风力发电机组励磁转矩值大小来获取最大输出功率值，但针对不同的风机其 理论风轮转速值和最佳输出功率值的关系曲线不易获得。爬山搜索法无需实时测量风速 值，也不要求提供理论功率值曲线，而爬山搜索法是通过对双馈电机不断施加转矩值的扰 动观察实际功率值输出变化来实现最大风能捕获。常规的爬山搜索法存在一些缺点，如控 制周期长，在最大功率值点附近可能存在振荡，尤其在风速值变化较快时，爬山搜索法可能 失效，导致风能捕获效率下降。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种双馈型风力发电机组最大风 能捕获方法，其以BP神经网络和叶尖速比法确定电磁转矩值初始控制量，然后采用变步长 的爬山搜索法在小范围内改变电磁转矩值大小以寻找最大功率值点，并可在爬山搜索中避 免搜索周期过长或发生振荡。
[0004] 实现上述目的的一种技术方案是：一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法， 包括下列步骤：
[0005] 建立BP神经网络模型步骤：采集风机转子平衡状态下多个时间点的风速值，风向 值，风轮转速值和电磁转矩值，建立以风速值，风向值和风轮转速值为输入量，电磁转矩值 为输出量的BP神经网络模型；
[0006] 电磁转矩值初始控制量计算及控制步骤：依据期望的理论最佳风轮转速值公式， 即：
[0007]
【主权项】
1. 一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法，包括下列步骤： 建立BP神经网络模型步骤：采集风机转子平衡状态下多个时间点的风速值，风向值， 风轮转速值和电磁转矩值，建立以风速值，风向值和风轮转速值为输入量，电磁转矩值为输 出量的BP神经网络模型； 电磁转矩值初始控制量计算及控制步骤：依据期望的理论最佳风轮转速值公式，即：
计算得到期望的理论最佳风轮转速值S7，并将其代入所述的BP神经网络模型中，计算 得到电磁转矩值初始控制量T(0)，并以此时的发电机转速值作为启动爬山搜索前的初始发 电机转速值其中，v为10秒风速平均值，R为风机的风轮半径，A_为最佳叶尖速比 占. 电磁转矩值初次扰动步骤：等待IY个采样周期，待风机转子处于平衡状态后，记录当前 发电机转速值％及发电功率值P:，并根据公式T(n) =T(n-l)+Tste;pXa(n)计算控制周 期数n为1时的电磁转矩值T(l)，其中a(n) =exp(-30X(n/N)p)，N为最大控制周期数， p为1?30间任意一个整数，Tste;pS电磁转矩值最大变化步长； 发电机转速值判断步骤：等待IY个采样周期后，先将控制周期数n加1，再记录控制周 期数为n时的发电机转速值，并计算相比于初始发电机转速值《 ^的变化值A?v 若|A ?max，返回电磁转矩值初始值计算及控制步骤，其中A?max为设定的最大发 电机转速偏差值，否则进入下一步骤； 爬山搜索启动判断步骤：计算相邻两个控制周期间的发电机转速值的差值A?， 以及发电功率值的差值AP，其中A? = AP= ，若|AP|彡APmin或 A? |彡A?min，则结束本次搜索；若|AP|>APmin且|A?|>A?min，则进入下一步骤；APmin为寻优发电功率容许变化值，A?min为寻优发电机转速容许变化值； 控制周期数判断步骤：若控制周期n大于最大控制周期数N，结束本次搜索，若控制周 期数n小于等于最大控制周期数N，返回发电机转速值判断步骤； 爬山搜索电磁转矩值及扰动步骤：根据公式T(n+1) =T(n) +AT%计算并输出控制周 期数为n+1时的电磁转矩值T(n+1);其中Af为电磁转矩值变化步长，爬山搜索确定电磁 转矩值的规则如下： 当AP>〇 且A? 彡 0 时，AT*= _TstepXa(n)，即T(n+1) =T(n)_TstepXa(n); 当AP>〇 且A?〈〇 时，AT*=TstepXa(n)，T(n+l) =T(n)+TstepXa(n); 当AP〈〇且A? 彡 0时，AT*=TstepXa(n)，T(n+l) =T(n)+TstepXa(n); 当AP〈〇 且A?〈〇 时，AT*= _TstepXa(n)，即T(n+1) =T(n)_TstepXa(n)。
2. 根据权利要求1所述的一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法，其特征在于： 所述建立BP神经网络模型步骤中建立的BP神经网络模型的隐藏层含有十五个神经单元。
3. 根据权利要求1所述的一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法，其特征在于： 电磁转矩值初次扰动步骤和爬山搜索电磁转矩值及扰动步骤中，电磁转矩值是限值输出 的。
【专利摘要】本发明公开了风力发电领域的一种双馈型风力发电机组最大风能捕获方法，构建以风速值、风向值、风轮转速值为输入量，电磁转矩值为输出量的BP神经网络模型，再根据叶尖速比点公式，计算期望的理论最佳风轮转速值，代入所述BP神经网络模型中确定电磁转矩值初始控制量，然后采用变步长的爬山搜索法，随着控制周期数的升高缩小电磁转矩值变化步长，在小范围内改变电磁转矩值大小以寻找最大功率值点，并在每次搜索前测量实时发电机转速值，在发电机转速值相比整个搜索开始时的初始发电机转速值的变化值超出限值时，重新启动搜索，在相邻两个控制周期的发电机转速值或者发电功率值的差值的绝对值小于限值时结束搜索。其技术效果是可以在爬山搜索中避免搜索周期过长或发生振荡，保证最大功率的捕获。
【IPC分类】F03D9-00, G06F17-50
【公开号】CN104612904
【申请号】CN201410743221
【发明人】李卫, 孙佳林, 杨文斌
【申请人】上海电气集团股份有限公司
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2014年12月8日