双馈电机模型预测控制关键技术研究

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近年来,为了积极应对日益严重的环境问题和能源危机,可再生能源的开发和利用得到了迅猛发展。风能作为可再生能源的一种,具有清洁、无污染、可再生等诸多优点,受到了世界各国的广泛关注和重视,风力发电装机容量不断增加。作为目前风力发电系统中的主流机型,双馈电机(DFIG)在整个风电产业中占据极为重要的地位,因此高性能双馈电机控制算法的研发就显得尤为重要。本文以双馈电机的高性能控制为主要内容进行了深入研究,从其基本运行原理到平衡和不平衡电网下的控制进行系统地分析和介绍,并通过仿真和实验验证了本文所提算法的有效性。虽然传统的矢量控制(VC)算法的稳态性能十分优异,但是其动态性能受到电流环带宽等因素的影响而略显不足,同时调节器参数的整定工作也有一定难度。本文首先对直接功率控制(DPC)的基本原理进行了分析和介绍,并将双矢量控制和空间矢量调制技术引入DPC,极大改善了系统的稳态性能。其次,着重对模型预测控制(MPC)进行了深入研究。介绍了基于传统枚举方法的MPC;然后针对枚举法计算负担较重的问题,引入基于快速矢量选择方法,矢量选择和最优作用时间计算过程得到大大简化;在此基础上引入统一多矢量方法,深刻地揭示了多矢量MPC方法之间的内在联系。最后,对不平衡电网下双馈电机的控制进行了研究。分析了电网不平衡对双馈电机造成的影响;然后基于传统瞬时功率理论,提出一种简单的功率补偿策略,避免了电压和电流的正负序分解;引入扩展功率理论,改进传统的MPC和DPC-SVM方法,实现预期的控制效果。最后,分别搭建了仿真和实验平台,对所提算法进行了系统的仿真和实验验证。搭建了基于dSPACE的双馈电机实验平台,按照算法开发流程首先在Matlab/Simulink中建立系统的仿真框架,然后自动生成所需要的代码,并直接下载到MicroLabBox中。采用这种方式进行快速算法验证,可以避免同种算法在不同环境中的重复编译和调试工作,提高了算法开发效率。
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