双馈风电机组一次频率控制

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随着风电渗透功率的增大,电力系统稳定运行需要风电场具备频率控制能力。目前主流应用的双馈风力发电机组,由于转子转速与系统频率解耦。对系统的惯量没有贡献,无法参与频率调整。双馈风电机组一次调频控制研究可提高其对系统功率和频率的控制能力,减小风电接入对电力系统的冲击。对提高风电接入水平具有重要意义。研究表明,通过设置附加控制环,双馈风电机组也能像常规火电机组一样提供辅助性频率支撑。本文较全面地归纳总结了国内外双馈风电机组一次频率控制技术,提出一种基于模糊神经网络原理的联合控制策略,并进一步拓展利用超导储能单元互补频率控制提高并网型双馈风电场的频率稳定性。采用PSCAD/EMTDC和MATLAB接口仿真技术对相关系统及其控制策略进行了验证和比较,结果表明模糊神经联合控制具有更好的一次调频控制效果,超导储能单元可进一步改善双馈风电场的频率控制特性。本文主要研究内容如下:   (1)双馈风电机组系统模型。给出了双馈风电机组空气动力学、传动系统、双馈风机及控制系统的详细模型,对双馈风电机组的控制系统模型进行了详细介绍,重点分析了风轮机桨距角控制、功率跟踪转速控制及变频器控制。   (2)双馈风电机组一次调频控制研究。归纳总结出双馈风电机组一次调频控制设计的三种策略:1)转子动能控制策略,包括单输入变量和多输入变量转子动能控制策略;2)备用功率控制策略,可通过控制桨距角或控制功率转速曲线实现;3)联合控制,同时考虑转子动能释放和备用功率储备;并对所述各种控制策略的调频性能进行了详细比较。   (3)基于模糊神经网络的双馈风电机组一次调频控制研究。利用模糊系统和神经网络的互补优化性质。针对双馈风电机组提出一种具有优化和自适应能力的模糊神经联合频率控制策略。对所提模糊神经联合控制策略的控制器结构、控制原理、及学习训练算法进行了详细讨论,并利用仿真技术比较所提策略与传统策略的差异。   (4)风储互补系统一次调频控制研究。构建了DFIG_SMES互补系统,对DFIG_SMES系统的结构及控制原理进行了分析,结合上述模糊神经控制策略。提出基于模糊神经网络的DFIG_SMES频率控制策略,利用模糊神经网络优化SMES单元的有功功率控制特性,从而提高系统的频率调节能力,最后对相关控制策略进行了仿真验证和对比。
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