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基于無風(fēng)速傳感器的永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩最大功率跟蹤控制

發(fā)布時間:2018-05-13 14:36

  本文選題:直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng) + 直接轉(zhuǎn)矩控制; 參考:《電工技術(shù)學(xué)報》2014年S1期


【摘要】:風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最大風(fēng)能跟蹤控制中使用風(fēng)速傳感器來檢測風(fēng)速,不僅增加了設(shè)備及其維護成本,也減少了對風(fēng)機系統(tǒng)整體的利用率。論文提出了一種永磁直驅(qū)型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的無風(fēng)速傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制策略,通過直接控制電機的轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈幅值實現(xiàn)永磁同步發(fā)電機的最大功率跟蹤。相比于傳統(tǒng)的矢量控制,省去了復(fù)雜的坐標(biāo)變換、繁瑣計算等問題,直接根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)速來估算最優(yōu)轉(zhuǎn)矩給定,不需要轉(zhuǎn)速外環(huán),避免了風(fēng)速的測量和風(fēng)速測量不準(zhǔn)確等問題,具有快速的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速響應(yīng)性能,能快速地實現(xiàn)最大功率跟蹤,有效地提高風(fēng)機系統(tǒng)整體的利用率。最后,建立了dq軸坐標(biāo)系下的永磁同步發(fā)電機數(shù)學(xué)模型,通過Matlab/Simulink仿真證明所提出的控制策略的正確性和有效性。
[Abstract]:Wind speed sensor is used to detect wind speed in maximum wind energy tracking control of wind power system, which not only increases the cost of equipment and maintenance, but also reduces the overall utilization rate of fan system. In this paper, a sensorless direct torque control strategy for permanent magnet direct drive wind power generation system is proposed. The maximum power tracking of PMSG is realized by directly controlling the torque of the motor and the amplitude of the stator flux chain. Compared with the traditional vector control, the complicated coordinate transformation and complicated calculation are eliminated, and the optimal torque is estimated directly according to the speed of the generator. The external loop is not required, and the measurement of wind speed and the inaccuracy of wind speed measurement are avoided. It has fast response performance of torque and speed, can realize maximum power tracking quickly, and effectively improve the overall utilization ratio of fan system. Finally, the mathematical model of PMSG in dq-axis coordinate system is established, and the correctness and effectiveness of the proposed control strategy are proved by Matlab/Simulink simulation.
【作者單位】: 湖南工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61074067,21106036) 湖南省科技計劃重點項目(2014FJ2018) 湖南省自然科學(xué)基金(13JJ3110) 湖南省高?萍紕(chuàng)新團隊資助
【分類號】:TM614

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本文編號:1883607

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