小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置及控制方法
【專利摘要】本發明公開了風力發電【技術領域】的一種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置及控制方法。其中，裝置包括風機、最大功率點跟蹤MPPT控制器、整流器、n個風速傳感器、轉速傳感器、電壓傳感器、電流傳感器、DC-DC變換器、驅動模塊、第一電容、第二電容和負載；通過安裝于不同位置的多個風速傳感器獲取風速向量，并采集大量風速向量-最佳轉速的實際樣本，利用支持向量機建立風速-最佳轉速預測模型。通過將預測模型與小步長擾動觀察法結合進行最大功率跟蹤。本發明提高了跟蹤速度、有效的降低擾動過程的功率損失；并且當風機的特性發生變化后，可以通過重新收集樣本，訓練新的預測模型以保證預測精度。
【專利說明】小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置及控制方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于風力發電【技術領域】,尤其涉及一種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置及控制方法。
【背景技術】
[0002]隨著能源形勢的日趨緊張，以小型風力發電等為代表的分布式發電與節能技術越來越受到重視，成為當前的研究熱點。
[0003]風能是一種隨機性很大的能量，要保證最大限度的捕獲到風能，變速風力發系統目前一般采用最大功率點跟蹤(MPPT)的控制策略。對于小型永磁直驅風力發電系統，常用的MPPT方法有最優轉速給定、擾動觀察等方法。
[0004]最優轉速給定法的原理為:一定風速下風機吸收的功率都有一個最大功率點(MPP)，輸出功率值為Pmax，對應一個最優轉速為ω_，根據風機廠家給出的功率一轉速特性曲線，可以很容易的確定一定風速下的最優轉速，將其做為風機的目標轉速進行控制即可。這種方法有兩個缺點:一是難以實現風速的準確測量。由于風機葉輪的面積較大，在整個葉輪面積內，并不是每一位置的風速都是一致的，風速檢測的誤差較大；二是隨著風機磨損等外部條件的影響，風機的功率一轉速特性曲線將發生變化，因而難以保證準確的跟蹤ΜΡΡ。
[0005]擾動觀察法(Ρ&0)的原理為:對風機的轉速不斷施加一個固定的擾動量,并根據風機捕獲功率的變化方向來確定下一次擾動量的方向，即可使得實際工作點不斷地朝著MPP移動。Ρ&0的實現相對容易，但是找到的工作點只能在MPP附近振蕩運行，導致部分功率的損失。此外，初始值和擾動步長對跟蹤的精度和速度都有較大的影響，有時會發生誤判現象。
【發明內容】
[0006]針對上述【背景技術】中提到的現有最大輸出功率跟蹤方法準確定差、易發生誤判等不足，本發明提出了一種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置及控制方法。
[0007]—種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置，其特征在于，所述裝置包括風機、最大功率點跟蹤MPPT控制器、整流器、η個風速傳感器、轉速傳感器、電壓傳感器、電流傳感器、DC-DC變換器、驅動模塊、第一電容、第二電容和負載；
[0008]其中，所述整流器的三相輸入端與風機的三相輸出端連接，整流器的單相輸出正端與第一電容的正極連接，整流器的單相輸出負端接地；第一電容負極接地；
[0009]所述電壓傳感器的待測電壓輸入端與第一電容正極連接，電壓傳感器待測電壓輸出端接地；電壓傳感器的測量信號輸出端與最大功率點跟蹤MPPT控制器連接；
[0010]所述電流傳感器的待測電流輸入端與電壓傳感器正極連接，電流傳感器的待測電流輸出端與DC-DC變換器的輸入端連接；電流傳感器的測量信號輸出端與最大功率點跟蹤MPPT控制器連接；
[0011]所述DC-DC變換器的脈寬調制信號輸入端與驅動模塊一端連接、驅動模塊另外一端與MPPT控制器連接；DC-DC變換器的輸出端與第二電容正極連接；第二電容負極接地；
[0012]所述η個風速傳感器的測量信號輸出端分別與最大功率點跟蹤MPPT控制器連接；
[0013]所述轉速傳感器兩個輸入端與風機三相輸出端中的其中兩端連接，轉速傳感器的測量信號輸出端與MPPT控制器連接；
[0014]所述負載一端與第二電容正極連接，負載另外一端接地。
[0015]所述η個風速傳感器采集安裝于風機葉輪前側，與葉輪圓形面積同軸、平行且大小相等的平面內的不同位置。
[0016]所述DC-DC變換器采用Boost電路。
[0017]所述轉速傳感器采用電壓過零檢測式頻率計。
[0018]一種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤方法，其特征在于，所述方法具體包括步驟:
[0019]步驟1:采用η個風速傳感器輸出的不同位置的風速數據構成風速向量V=[V1;V2, -,Vn]T；
[0020]步驟2:以風速向量V=[V1; V2,…，VJt作為輸入，利用支持向量機預測模型得到最大功率點對應的最優轉速預測值; [0021]步驟3:通過比例積分控制方法調節風機的轉速，使風機達到最大功率點對應的最優轉速預測值；
[0022]步驟4:以最大功率點對應的最優轉速預測值為初始值，采用擾動觀察法以設定的擾動步長△ ω跟蹤風機的最大功率；
[0023]步驟5:當擾動觀察法求得的擾動前后的功率差值大于等于設定閾值I；時，說明風速發生了突變，重復步驟I至步驟4 ;否則，繼續采用擾動觀察法以設定的擾動步長跟蹤風機的最大功率。
[0024]步驟2中，利用支持向量機預測模型得到最大功率點對應的最優轉速預測值ωΜ?的過程為:
[0025]支持向量機SVM預測模型的作用是根據由多個風速傳感器測得的風速向量V=[V1;V2,…，VJt給出風機最大功率點最佳轉速的預測值ωΜ? ；
[0026]步驟201:收集訓練樣本；
[0027]記某一風速環境下的風速向量為vaxvji)，V2(i)，…，Vn(i)]τ，對應風機最大功率點轉速為ω _ (i)，則可構成一對樣本(v(i)，ωορ?(?));通過收集各種不同風速環境下的樣本對，形成樣本集KV(i)，ωορ?(?))},
[0028]某一風速環境下訓練樣本的獲取采用試探法來采集；采集過程為:
[0029]步驟2011:初始化DC-DC變換器的PWM信號的脈沖占空比D以較小的初始值D。，使其每次以固定增量AD不斷增加，對于第k次，有
[0030]D(k) =D0+k.AD (I)
[0031]其中:D(k)為第k次脈沖占空比；
[0032]Dtl為占空比初始值；
[0033]Λ D為固定增量；
[0034]步驟2012:通過電壓傳感器和電流傳感器采集風機經整流器后的直流輸出電壓Vdc (k)和直流輸出電流Idc;(k)，計算當前風機的輸出功率P(k):
[0035]P(k)=Vdc(k).Idc(k) (2)
[0036]步驟2013:與前一次風機的輸出功率P(k-l)比較，當出現P(k)〈P(k_l)時，則認為此時風機的工作狀態已接近最大功率點；令:
[0037]D(k) =D0+ (k-0.5).ΔD (3)
[0038]記錄此時的風機轉速作為最大功率點轉速ωορ?⑴，以及風速向量V⑴= [V1;V2,…，νη]τ，完成一次采集，即得到一對樣本v(i)，ωορ?(?))；
[0039]步驟202:訓練支持向量機SVM模型；具體過程為:
[0040]步驟2021:給定樣本集,其中，Xi e Rn為輸入向量，yi e R為相應輸
出值，N為樣本個數，η為輸入向量維數；
[0041]步驟2022:設定支持向量機SVM所用線性回歸函數為:
[0042]yj=f (Xi) =V Φ (Xi) +b (4)
[0043]其中:yi為線性回歸函數輸出；
[0044]φ (Xi)是從輸入空間到高維特征空間的非線性映射；
[0045]Xi為輸入向量；
[0046]W為權值向量；
[0047]b為偏置；
[0048]權值向量W和偏置b由最小化公式(5)來計算:
【權利要求】
1.一種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤裝置，其特征在于，所述裝置包括風機、最大功率點跟蹤MPPT控制器、整流器、η個風速傳感器、轉速傳感器、電壓傳感器、電流傳感器、DC-DC變換器、驅動模塊、第一電容、第二電容和負載； 其中，所述整流器的三相輸入端與風機的三相輸出端連接，整流器的單相輸出正端與第一電容的正極連接，整流器的單相輸出負端接地；第一電容負極接地； 所述電壓傳感器的待測電壓輸入端與第一電容正極連接，電壓傳感器待測電壓輸出端接地；電壓傳感器的測量信號輸出端與最大功率點跟蹤MPPT控制器連接； 所述電流傳感器的待測電流輸入端與電壓傳感器正極連接，電流傳感器的待測電流輸出端與DC-DC變換器的輸入端連接；電流傳感器的測量信號輸出端與最大功率點跟蹤MPPT控制器連接； 所述DC-DC變換器的脈寬調制信號輸入端與驅動模塊一端連接、驅動模塊另外一端與MPPT控制器連接；DC-DC變換器的輸出端與第二電容正極連接；第二電容負極接地； 所述η個風速傳感器的測量信號輸出端分別與最大功率點跟蹤MPPT控制器連接； 所述轉速傳感器兩個輸入端與風機三相輸出端中的其中兩端連接，轉速傳感器的測量信號輸出端與MPPT控制器連接； 所述負載一端與第二電容正極連接，負載另外一端接地。
2.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述η個風速傳感器采集安裝于風機葉輪前側，與葉輪圓形面積同軸、平行且大小相等的平面內的不同位置。
3.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述DC-DC變換器采用Boost電路。
4.根據權利要求1所述 的裝置，其特征在于，所述轉速傳感器采用電壓過零檢測式頻率計。
5.一種小型永磁直驅風力發電系統最大功率跟蹤方法，其特征在于，所述方法具體包括步驟: 步驟1:采用η個風速傳感器輸出的不同位置的風速數據構成風速向量V=[V1;V2，…，v?]T; 步驟2:以風速向量V=[V1; V2,…，VJt作為輸入，利用支持向量機預測模型得到最大功率點對應的最優轉速預測值ωΜ? ; 步驟3:通過比例積分控制方法調節風機的轉速，使風機達到最大功率點對應的最優轉速預測值ωΜ? ； 步驟4:以最大功率點對應的最優轉速預測值為初始值，采用擾動觀察法以設定的擾動步長△ ω跟蹤風機的最大功率； 步驟5:當擾動觀察法求得的擾動前后的功率差值大于等于設定閾值I；時，說明風速發生了突變，重復步驟I至步驟4 ;否則，繼續采用擾動觀察法以設定的擾動步長跟蹤風機的最大功率。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟2中，利用支持向量機預測模型得到最大功率點對應的最優轉速預測值的過程為: 步驟201:收集訓練樣本； 記某一風速環境下的風速向量為V⑴=[V1⑴，V2 (i)，…，Vn⑴]τ，對應風機最大功率點轉速為ω_α)，則可構成一對樣本(V(i)，ωορ?(?));通過收集各種不同風速環境下的樣本對，形成樣本集{(V(i)，ω_α))};采集過程為: 步驟2011:初始化DC-DC變換器的PWM信號的脈沖占空比D以較小的初始值Dtl,使其每次以固定增量AD不斷增加，對于第k次，有:
D (k) =D0+k.Δ D 其中:D(k)為第k次脈沖占空比； Dtl為占空比初始值； AD為固定增量； 步驟2012:通過電壓傳感器和電流傳感器采集風機經整流器后的直流輸出電壓VtJk)和直流輸出電流ItJk),計算當前風機的輸出功率P (k):
P (k) =Vdc (k).Idc (k) 步驟2013:與前一次風機的輸出功率P (k-Ι)比較，當出現P(k)〈P(k-l)時，則認為此時風機的工作狀態已接近最大功率點；令:
D(k)=D0+(k-0.5).Λ D 記錄此時的風機轉速作為最大功率點轉速ω_α)，以及風速向量V(i) = [V1;V2，…，Vn]T，完成一次采集，即得到一對樣本να)，ωορ?(?))； 步驟202:訓練支持向量機SVM模型；具體過程為: 步驟2021:給定樣本集IXJTpJ)丨二，其中，Xi e Rn為輸入向量，Yi e R為相應輸出值，N為樣本個數，η為輸入向量維數； 步驟2022:設定支持向量機SVM所用線性回歸函數為:
Yi=f (Xi) =W Φ (Xi) +b 其中%為線性回歸函數輸出； Φ (Xi)是從輸入空間到高維特征空間的非線性映射； Xi為輸入向量； W為權值向量； b為偏置； 權值向量W和偏置b由最小化公式計算公式為:
【文檔編號】F03D7/00GK103437955SQ201310350059
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月13日 優先權日:2013年8月13日
【發明者】劉衛亮, 馬良玉, 劉長良, 林永君, 馬進 申請人:華北電力大學（保定）