风能转换系统的MPPT变增益极值搜索控制(20180814111752)

第 13卷 第 3期2009年 5月电 机 与 控 制 学 报ELE CTR IC M ACH INE S AND CONTRO LVo l113 N o13M ay 2009风能转换系统的 MPPT 变增益极值搜索控制纪志成 , 朱芸 , 孟涛(江南大学 电气自动化研 究所 , 江苏 无锡 214122)摘 要 : 针对传统最大功率点追踪 (M PPT)极值搜索法固定积分增益存在的不足 , 依据不同积分系数对系统的影响 , 提出了一种 M PPT变增益极值搜索法 , 使积分增益随叶尖速比和功率系数之间平均相位移的变化而变化 。 仿真结果表明 , 采用改进后的 M PPT极值搜索法 , 平均风能捕获率较传统的极值搜索法有所提高 , 且当系统达到稳定运行点后 , 叶尖速比的标准差较积分增益为 0101时降低了 0105, 有效地抑制了系统在稳定点附近的振动 , 提高了系统的动态性能 。关键词 : 风能转换系统 ; 最大功率点追踪控制 ; 极值搜索控制 ; 变增益中图分类号 : TM614 文献标识码 : A 文章编号 : 1007- 449X( 2009) 03- 0414- 05MPPT variable gain extrem um seeking controlm ethod for w indenergy conversion systemJI Zh-i cheng, ZHU Yun, MENG Tao( Institute of E lectricalA utom ation, JiangnanU n iversity, Wux i 214122, Ch ina)Abst ract: In order to overcom e the trouble brought by the fixed integral gain in the traditionalm axim umpow er point tracking(M PPT) extrem um seeking contro,l a new m ethod ofM PPT extremum seeking con-trolm ethodw as proposed forw ind energy converter system accord ing to the d ifferent results of the d iffer-ent integral gains. Through th is method, the integral gain variesw ith the averagephase shift betw een tipspeed ratio and pow er coefficien.t The simu lation results indicated that the improved extreme seeking con-trolm ethod has im proved thew ind energy capture ratio com paring w ith the traditionalMPPT controlm eth-od and also the traditionalM PPT extreme seeking control method. W hatcs m ore, once the system is insteady-state regim e, the standard deviation of the tip speed ratio decreasesby 0105 than the onew hen theintegral gain is 0101. Th is m ethodhas effectively suppressedthe system vibration, so that enhanced sys-temcs dynam ic perform ance.K ey w ords: w ind energy conversion system; maxim um pow er point track ing; extremum seeking control收稿日期 : 2008- 09- 16基金项目 : 教育部博士点基金 ( 200802950004 )作者简介 : 纪志成 ( 1959 - ), 男 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向为风力发电控制系统 , 高精度运动控制系统 ;朱 芸 ( 1985 - ), 女 , 硕士研究生 , 研究方向为风力发电控制系统 ;孟 涛 ( 1986 - ), 男 , 硕士研究生 , 研究方向为风力发电控制系统 。1 引 言我国的风能资源十分丰富 , 因此大规模发展风力发电技术对解决我国能源紧缺和保护生态环境意义重大。通常风能是分布式的 , 随着气象条件的变化而变化。如何将自然风能转化为可供生产、 生活使用的电能越来越受到人们的关注 [ 1, 2 ] 。同时在如何将获得的风能进行最大程度利用的问题上 , 也引起了众多学者的重视 [ 3, 4] 。如何提高风能转换系统的转化效率成为了具有实际意义和挑战意义的课题 , 迫切需要研究先进的自动控制方法来提高风能转换效率。最大功率点跟踪控制策略 , 即 MPPT 控制的目标是使被控对象稳定运行在最大功率点。传统的 M PPT控制策略采用/ 登山法 0来获得最大 运行点。目前 MPPT 控制策略在光电转换系统中应用较多 [ 5, 6] , 有学者也将其引用到了风能转换系统中 [ 3] , 取得了一定成果。传统的 M PPT控制策略存在估计误差以及高频段抖动的缺点 , 结果精确度有待提高。文献 [ 9] 为克服上述两个缺点 , 提出了模糊 M PPT控制 , 这使得控制器的设计更加灵活可靠 , 但是同时也增加了对模型的要求。文献 [ 8] 提出了极值搜索控制策略 ( extrem eseeking contro,l ESC), 对于难以建立精确模型的系统 , 通过加入正弦激励信号来获取最佳值 ; 在风能转换系统中 , 将风速的变化进行处理得到激励信号 , 从而获得最佳叶尖速比 , 达到风能的最大捕获率。但是这种方法在积分系数的确定方面存在困难 , 需要多次试凑 , 一旦系统参数发生变化 , 积分系数即需要重新调整 , 带来许多不便。本文在上述研究的基础上 , 考虑积分增益对系统参数变化的敏感性 , 提出了一种变增益极值搜索控制方法 , 通过动态调整积分增益 , 提高搜索的灵活性与精确性。2 风力机功率特性由贝兹定理可知 , 风轮捕捉的风能功率为P w t = 015QPR2v3Cp ( K), ( 1)其中 : Pw t为风轮捕捉的风能功率 , Q为空气密度 , R为风轮半径 ; v 为风速 ; Cp ( K)为功率系数 , 是叶尖速比 K 的函数 ; 叶尖速比 K为风轮叶尖线速度与风速之比 , 即K= 8 lRv , ( 2)其中 8 l 为风轮旋转的机械角速度。Cp ( K ) 与 K的关 系如图 1所示 。 若 叶尖速 比 K达到其最优值 Kopt, 则功率系数 C p = Cpmax , 此时风机捕捉的风能功率最大 , 式 ( 1 )可写为 P max = K 8 3l , 其图 1 风机特性 Cp-K曲线Fig. 1 C p-K perfor m ance curve中 K = 015QPR2 Cpmax RKop t3。3 M PPT 控制策略311 M PPT的极值搜索控制风能转换系统的能量转换特性可用图 1所示的C p- K曲线描述 , 与图 2所示的系统曲线 f ( K )一致。因此 , 可以采用 ESC搜索算法的目的是寻找最佳的K使 Cp 达到最大值。图 2为 ESC的原理图 , 包括滤波器 (分离输出端高频谐波部分 ), 低通滤波器和积分器 , 输出 y 包含激励信号的谐波部分。假设动态系统可以由一个单 函数 f ( K ) 来表 述 , 且在 Kopt 点 有 极值 。 将 函 数f ( K)在 Kopt点泰勒级数展开得y = f ( K ) = f( Kopt ) + f d( Kopt )2 ( K- Kopt )2。 ( 3)图 2 E SC原理F ig. 2 E SC pr inc ip le假设能量没有损失 , 则 f ( Kopt ) > 0(如果 f ( Kopt ) 0, a> 0, 所以式 ( 7) 小于零 , 即系统稳定 , K收敛于 Kopt。注 : 在上面的推导过程中 , 忽略高频项的前提条件是频率 X相对于 k、 a、 h、 f d足 够大。设图 2的输出为 y = f ( K ) = Cp ( K ), 经高频滤波环节得到 $C p。在风能转换系统中 , 风速 v ( t)是一个随机变化的量 , 为了能够比较逼真的模拟风速 ,文献 [ 9] 提出了风速由低频部分 vs ( t)和高频脉动部分 vt ( t)组成 , 即v ( t) = vs ( t) + vt ( t)。 ( 8)在小时间尺度内 , 认为低频 vs ( t) 是不变的 , 因此风速的变化量 $v( t) = $vt ( t)。由式 ( 2)可知 , $K = Rv $8 l - Kv $ v,而在小时间尺度内 , 8 l 的变化也是可以忽略的 , 因此有$K = Kv $ vt。 ( 9)因为 vt ( t) 是高频变化的 , 可以把 $K 当作探测信号加到 系统中 去 , 用 a$K 替 代 a sinXt, $K 替换sinXt。 这样 , $Cp 是一个与高频 $ vt 相关的量。由ESC原理 , 可得积分器输入 dKdt = k$Cp $K。由上述分析可知 , 极值搜索控制策略是可以运用在风能转换系统控制中的 , 而且在风能转换系统中 , 可由风速的高频脉动分量来替代外加的激励信号 a sinXt。 考虑到风速是随机变化的 , 很难从随机的输出信号中分离出正弦激励信号 , 采用离散傅里叶变换 ( DFT )对叶尖速比 K( t) 和信号 Cp ( t)在设定的 /时窗 0T C 内测定二者的平均相位移 H, 随着运行点位置的不同 , H角也不同 , 图 3是运行点位置与 H角的关系图。图 3 运行点位置与 H关系曲线F ig. 3 T he relationsh ip betw eenO P and H由图 3可以看出 , 当 K( t)和 Cp ( t) 的平均相位移 H角等于 P2 的时候 , 功率系数 Cp 最大 , 当 H 0, 曲线呈上升趋势 , H> P2时 , dC pdt dKdt <0, 曲线呈下降趋势。312 MPPT 变增益极值搜索控制方法由分析可知 , 搜索时间以及搜索结果的精确度由积分系数 k 决定 , 因为叶尖速比的搜索误差 K 是积分系数 k 的比例函数 , 因此 k值越小 , 搜索时间越长 , 初始阶段搜索误差 K就越大。但当系统运行在稳定区域中时 , k值越小 , 系统的性能就越好。M PPT极值搜索法是直接给定一个常数 k, 通过试凑方法获得一个较为理想的值 , 需要耗费大量的时间 , 并且只要参数发生变化 , 就需要对 k值进行调整。由于风速的多变性以及风能转换系统的强非线性 , 因此所设计的控制器应该都具有快速响应功能 ,尽量减少时滞 , 而很多的智能控制方法都要求一定的计算时间 , 不能完全满足控制要求。通过分析可知 , H值是随搜索过程的进行不断发生变化的 , 按照其和 P2的差值符号来决定系统下一步运行方向 ; 当系统运行在远离稳定区域时 , 即 H- P2很大时 , k应足够大 , 使系统尽快进入稳定状态 , 增强系统的动态 响 应 能 力 ; 当 系 统 运 行 在 稳 定 区 域 时 , 即H- P2 很小时 , k 值应该是足够小 , 使系统稳定在稳 态 点 , 减少振 荡。 因此选 取 k = G H- P2 , 系 数0< G< 1, 对传统的算法做出改进实现变增益控制。M PPT变增 益极值 搜索控 制器结 构如 图 4 所示 , 该结构主要由信息计算模块和参考转速获得模块两部分组成。由图 4可以看出风轮机的捕捉风能功率 P 与风速 v经过变换得到了功率系数 Cp, 由风速 v 和测得的风轮机械角速度 8 l 得到叶尖速比 K,然后同时对信号 C p、 K 进行快速傅里叶变换 , 可以得到二者的相位角之差 H。利用符号函数对 H角与P2的大小进行判断输 出 , 经过 运算得到 8 l 的参考值 %* l 。图 4 MPPT 变增益极值搜索控制器结构F ig. 4 M PPT gain varyi n gE SC con trol struc ture416 电 机 与 控 制 学 报 第 13卷图 4中 FFT( Fast Fourier T ransform )是快速傅里叶变换模块 , LPF( Low-pass Filter) 为低通滤波环节 ,i表示齿轮传动的变速比。4 仿真研究本文中所用的仿真双馈感应发电机参数等仿真参数为 : 额定电压为 220 /50H z, 额定功率为 6 kW,额定转速为 157 rad /s, 定子电感 L 为 01145 2H, 转子电阻 R 为 01145 2 8, 转子电感 L 为 01145 2H, 定转子互感 L 为 01139 7H, 定子电阻 R为 11265 8, 转动惯量 J 为 0101 kg# m, 磁极对数 p为 2。功率因数 C p ( K)的表达式[ 4] 为Cp ( K) = - 4154 @10- 7 K7 + 11302 7 @10- 5K6 -61541 6 @10- 5 K5- 91747 7 @10- 4 K4+01008 1K3 - 01001 3K2 + 01006 1K。 (10)当 K = 7, C p ( K)达到最大值 C pmax = 01475。采用文献 [ 9]的方法 , 模拟风速如图 5所示 , 其中实线部分为低频部分 vs ( t) = 7m /s, 虚线部分为高频脉动部分 vt ( t)。图 5 风速模拟示意图F ig. 5 Th e sim u lation of w ind speed利用 M atlab/Simulink仿真平台 , 搭建风能转换系统的 MPPT极值搜索控制系统仿真模型 , 仿真时间为 3 000 s, 得到仿真波形如图 6~ 图 8所示。图 6 M PPT变增益极值搜索控制方法的 Cp 响应曲线F ig. 6 M PPT gain-varying E SC C p curve图 6是改进后的 MPPT 机制搜索法得到的有功功率系数 C p 的响应曲线。由图中可以看出当系统稳定运行 后 , 可 以 使得 系 统 运行 点 在 C p 最 大 值01475 以下做小幅振荡 , 在大约 750 s, 1 500 s, 2 500 s点由于风速的大变化出现了强间断 , 对应的 k值也明显增大。叶尖速比平均值 K= 61810 8, 则 K = Kopt -K= 01189 2。表 1给出了 3种控制方法的比较。表 1 三种控制方法结果的比较T able 1 T he comparison b etw een the results ofthree MPPT contro lm ethods由表 1可以看出 , 由于 M PPT变增益极值搜索控制策略的积分增益 K 包含了 H的信息 , 因此比传统M PPT控制和 M PPT极值搜索控制 , 具有更高的灵活性与精确度。5 结 语本文针对 M PPT极值搜索方法中在积分增益确定方面存在的问题 , 提出了一种 MPPT 变增益极值417第 3期 风能转换系统的 MPPT变增益极值搜索控制搜索算法 , 并结合风能转换系统进行了仿真。仿真结果表明 , 改进后的方法较 M PPT极值搜索法具有更好的控制精确度与灵活性 , 达到了风能最大捕获的控制目的。参 考 文 献 :[ 1] SLOOTW EG JG, DEHAAN SW H, POL INDER H, et al. 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