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N.Dhayanidhi1和D.Muralidharan2
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DFIG电网连接的动态行为,风能转换系统(wec)是使用MATLAB模拟。介绍了不同故障条件下像线接地故障,双线路接地故障和三相故障。模糊控制器是集成到双馈感应发电机(DFIG)风能源转换系统。风DFIG的动态行为能源转换系统和模糊控制器对不同故障条件下模拟结果相比,系统的PI控制器。比较表明,综合模糊控制器导致改善瞬态条件下系统的动态行为
关键字 |
双馈式感应发电机,风能转换系统,模糊控制器。 |
介绍 |
使用常规来源导致化石燃料的枯竭以及carbon-di-oxide排放,努力来产生电力来自可再生能源,尤其是风力发电已经发现了更多的关注,预计风能将提供约2020年全球10%的电能。现在多数风的形式被广泛使用与转子双馈感应发电机(DFIG)技术和网格侧转换器额定发电机20% - -30%的评级。固定速度感应发电机相比,美联储双重——异步发电机有以下优点:1)它允许从风中获取最大功率,2)fourquadrant变换器拓扑结构是可能的,它允许快速活跃和无功功率控制,提高了风力发电机的稳定性和电能质量,3)机械压力有限,4)电容器银行不需要补偿的无功功率消耗的固定速度感应发电机、变换器功率5)低评级,6)供电的能力在恒定电压和频率而转子速度变化。本文基于DFIG的风电场详细模型表示在电力系统动态模拟,ATLAB / SIMULINK仿真软件程序用于这项研究。介绍了DFIG的动态响应分析各种故障条件下基于风电场使用模糊逻辑控制器。工作的目的是改善DFIG的动态响应。 |
DFIG造型 |
定子电压和转子电压的双重兴奋DFIG分别由电网和电源转换器。模拟的真实响应DFIG系统需要控制器的建模除了主要机电组件。被认为是包括的组件。涡轮(我),(ii)开火车,(3)发电机及(iv)变换器系统。 |
答:涡轮 |
涡轮在DFIG系统中心和刀片的结合。涡轮的功能是将风的动能转换成机械能,给发电机。一般的详细模型涡轮用于设计和机械测试的目的。输入风力涡轮机是风速、螺旋角和转子速度和风力涡轮机的输出机械涡轮机。 |
b .传动系 |
在稳定性的研究中,当系统受到任何干扰的响应,分析了传动系系统应该被建模为一系列刚性圆盘通过大规模减少轴连接。这两个质量传动系模型用于DFIG系统的稳定性研究和表达的动力学可以下面的微分方程 |
,人力资源和Hg (s)是涡轮和发电机的惯性,ωt和ωr (p.u)涡轮和DFIG转子速度、和Tsh轴扭矩,Tm是机械转矩和Te是电机扭矩。θtw (rad)轴扭转角,K (p.u / rad)轴刚度、和D (p.u。s / rad)阻尼系数。 |
c .发电机 |
表示DFIG的最常用的方法为目的的模拟和控制是直接和正交轴(dq轴),形成一个同步旋转参考坐标系与定子磁通矢量 |
(5)和(6) |
方程可以表示为 |
s是转子滑动;Ps是输出有功功率的DFIG的定子;Lss定子自感系数;远程雷达是转子自我电感;Lm互感;ωs同步角速度;x是定子电抗;x是定子漏抗;xr是转子漏抗;x是定子暂态电抗; Ed and Eq are the d and q axis voltage behind the transient reactance, respectively;T0 is the rotor circuit time constant; ids and iqs are the d and q axis stator currents, respectively; Vds and Vqs are the d and q axis stator terminal voltages, respectively; Vdr and Vqr are the d and q axis rotor voltages, respectively; Qs is the reactive power of the stator of the DFIG. The voltage equations and the flux linkage equations of the DFIG are based on the motor convention. |
d转换器模型 |
变换器模型在DFIG系统包含两个脉冲宽度调制变换器连接通过直流背靠背链接。转子侧变换器(RSC)是受控电压源,因为它注入滑转子频率的交流电压。电网侧变换器(GSC)作为控制电压源和维护直流环节电压恒定。变换器功率平衡方程是: |
(11) |
RSC的有功功率,GSC和直流链接可以表示如下, |
控制器对DFIG (PI和模糊控制器) |
图1。显示了一个风力涡轮机与DFIG相连。电路转换器分为两个部分:rotorside转换器(Crotor)和grid-side转换器(Cgrid)。Crotor和Cgrid Voltage-Sourced转换器使用forced-commutated电力电子器件(igbt)合成一个交流电压的直流电压源。电容器连接到直流侧可以作为直流电压源。一个耦合电感器(L)是习惯于电网侧变换器连接到电网。这里的三相转子绕组与转子侧变换器(Crotor)通过滑环,刷子和三相定子绕组直接与电网相连。风力涡轮机的功率捕获由异步发电机转换成电能并传输到电网由定子和转子绕组。控制系统生成螺旋角命令和命令的电压信号Vgc Crotor和Cgrid分别以控制风力涡轮机的力量,否则直流总线电压、无功电压在电网终端。 |
通用电源控制回路是图2所示。叫Rotor-Side变换器控制系统。实际的电力输出功率,精确的网格终端的风力涡轮机,添加到总功率损失(机械和电气)和功率与参考从跟踪获得的特点。比例积分(PI)调节器是用来降低功率误差为零。转子电流调节器的输出是引用(Iqr_ref)必须被注入转子由转子侧变换器(Crotor)。这个引用转子电流(Iqr_ref)产生电磁转矩(Tem)。正序电流的实际差分量相比Iqr_ref和错误减少到零电流调节器(π)。这个电流控制器的输出电压Vqr由Crotor生成的。目前监管机构协助提供远期预测Vqr条款。使用转换器Cgrid调节直流总线电压的电容器。 In addition, this model allows using Grid side converter (Cgrid) to generate or absorb reactive power. The control system, illustrated in the figure .3. Called Grid-Side Converter Control System consists of: |
测量系统测量交流电的d和q组件正序电流控制以及直流电压直流。外部监管循环由直流电压调节器。直流电压调节器输出的参考电流Idgc_ref电流调节器。内部电流回路由电流调节器参数。电流调节器用于控制电压的大小和相位角由转换器生成C网格(Vgc) Idgc_ref产生的直流电压调节器和指定Iq_ref参考。目前监管机构协助提供远期预测电网侧变换器的输出电压。的大小参考当前Igc_ref等于电网侧变换器 |
当前的最大值是局限于一个值定义为额定电压的转换器最大功率。当Idgc_ref和Iq_ref这样大小超过这个最大值Iq_ref组件是为了减少带回大小的最大值。 |
性能良好的基于DFIG的风电场,四个模糊逻辑控制器FLC1, FLC2, FLC3, FLC4使用。PI控制器的直流总线电压调节器由FLC1代替。无功功率调节器的比例积分控制器是FLC2所取代。转子侧变换器的PI控制器在当前监管机构控制器和电网侧变换器控制器由FLC3和FLC4respectively代替。模糊集的定义为,负大NB,负小NS, 0 Z,正面大PB,正面小PS.模糊规则表我所示。 |
模拟图 |
6 * 1.5 MW风力发电场连接到25 kV配电系统,其出口能力120千伏电网通过30公里,25 kV馈线。风电场使用双馈感应发电机(DFIG)和一个电路IGBT-based PWM变换器。DFIG的定子绕组是直接连接到60 Hz网格在转子美联储在变频电路转换器。双馈式感应发电机的技术允许提取最大功率低风的风速通过优化涡轮速度。在这个项目中风速稳定维持在15米每秒。转矩控制器控制系统用于维护的速度1.2单位。 |
使用双馈异步发电机风力涡轮机由绕线转子异步发电机和一个电路IGBT——基于PWM变换器。选择开关频率为1620赫兹。定子绕组直接连接到60 Hz网格在转子美联储在变频电路转换器。的DFIG技术允许提取更多的能量为低风速风优化涡轮速度,同时减少机械应力在涡轮阵风吹来。最优涡轮速度生产更多的机械能对于一个给定的风速风速成正比。 |
结果和讨论 |
以上系统的动态行为等不同的断层单线接地故障,线头线路故障和对称的故障进行了研究和图表生成实际功率和无功功率在以下数据 |
单线接地故障 |
从上面两个数据真实和无功功率为单线接地故障如图所示(故障时间:0.02秒到0.1秒)。这表明单一线接地故障期间双馈式感应发电机的动态行为与模糊控制器改进与PI控制器 |
双线路接地故障 |
从上面两个数据真实和无功功率为双线接地故障如图所示(故障时间:0.02秒到0.1秒)。这表明双行接地故障期间双馈式感应发电机的动态行为与模糊控制器改进与PI控制器。 |
三相故障 |
从上面两个数据的真实和无功功率三相故障显示(故障时间:0.02秒到0.1秒)。这表明三相故障期间双馈式感应发电机的动态行为与模糊控制器改进与PI控制器。 |
结论 |
双馈式感应发电机的动态行为网格连接风能转换系统是使用MATLAB模拟。故障条件下系统的响应比较图形与PI控制器和模糊逻辑控制器。仿真结果的比较表明,在改善系统的动态行为与模糊逻辑控制器。从图表可以看出,真正的和无功功率的波动在故障恢复大大减少系统的模糊逻辑控制器。 |
引用 |
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