CN113193594A - 弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法 - Google Patents
弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113193594A CN113193594A CN202110474489.6A CN202110474489A CN113193594A CN 113193594 A CN113193594 A CN 113193594A CN 202110474489 A CN202110474489 A CN 202110474489A CN 113193594 A CN113193594 A CN 113193594A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- phase
- slow
- rotor current
- fast
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 12
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 4
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 3
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 abstract description 16
- 230000004907 flux Effects 0.000 abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 241000287196 Asthenes Species 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000010626 work up procedure Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
- H02P9/00—Arrangements for controlling electric generators for the purpose of obtaining a desired output
- H02P9/007—Control circuits for doubly fed generators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/02—CAD in a network environment, e.g. collaborative CAD or distributed simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/06—Wind turbines or wind farms
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/28—The renewable source being wind energy
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
- H02P2101/00—Special adaptation of control arrangements for generators
- H02P2101/15—Special adaptation of control arrangements for generators for wind-driven turbines
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Control Of Eletrric Generators (AREA)
Abstract
本发明公开了一种弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法,属于双馈风力发电机技术领域,本发明以锁相环输出相角与并网点电压相角的偏差角为慢变量,转子电流为快变量,漏磁系数与转子自感的乘积为奇异摄动参数,从而将***全阶模型表达为多时间尺度下奇异摄动模型的形式;并基于此,令奇异摄动参数为零得到***全阶模型的极限慢***模型,引入快时间尺度变量得到***全阶模型的极限快***模型。如此,本发明采用多时间尺度法,通过对传统双馈风力发电机的全阶模型进行降阶简化,使得模型阶数降低、通用性强、可充分反映故障期间***的暂态特性,可极大简化双馈风力发电机在弱电网故障穿越期间的暂态建模和暂态分析过程。
Description
技术领域
本发明属于双馈风力发电机技术领域,更具体地,涉及一种弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法。
背景技术
随着电网中风电渗透率的提高,双馈风力发电机能够在电网故障期间保证可靠运行已经成为双馈风力发电机并网的必要条件,因此,电网故障期间,对双馈风力发电机暂态行为的研究对电网的稳定运行十分重要。传统的双馈电机模型主要由风机制造商及研究机构提供,国际上已经标准化的风机模型以GE公司的WECC风机模型为主流,但WECC模型忽略了锁相环的动态,将风机等效为受控电流源,仅模拟风机对外的有功和无功电流,无法体现出功率不平衡情况下的风机动态行为,且该模型主要用于模拟理想电网下的双馈风力发电机的稳态运行情况,现实中由于风电场大多处于电网末端,一般工作于弱电网的工况下,现有模型无法对弱网及电网故障下双馈风力发电机的动态特性进行模拟,双馈风力发电机的暂态稳定性研究亟需一套暂态建模方案。
就双馈风力发电机组的暂态建模而言,由于其高阶、强耦合和非线性特性,模型的简化极其困难。对***模型直接进行降阶会导致失去原***的动态特性,对***进行线性化处理在小扰动稳定性问题已经有了非常成熟的应用,但对电网故障这种大扰动工况并不适用。现有的非线性研究方法以李雅普诺夫直接法为主导,通过李雅普诺夫能量函数的构造将稳定性问题转化为比较函数与临界值大小的关系,但双馈风力发电机模型阶数较高,能量函数的构造十分复杂。
发明内容
针对现有技术的缺陷,本发明为解决现有双馈电机模型无法反映电网故障期间动态特性的不足,提出了一种弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法,既能够描述***的动态行为,又易于后续进一步能量函数的构造,该故障穿越期间降阶建模的方法有利于***的暂态特性的描述。
为实现上述目的,本发明提供了一种弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法,包括下述步骤:
S1:构建描述双馈风力发电机动态特性的***全阶模型,所述***全阶模型包括弱电网模型、锁相环模型、转子电流环模型;
S2:将锁相环输出相角与并网点电压相角的偏差角视作慢变量,转子电流视作快变量,漏磁系数与转子自感的乘积视作奇异摄动参数ε,从而将所述***全阶模型表达为多时间尺度下奇异摄动模型的形式;
S3:令奇异摄动参数ε=0时得到所述***全阶模型的极限慢***模型;引入快时间尺度变量τ,得到所述***全阶模型的极限快***模型,所述快时间尺度变量τ满足ετ=t,t为慢时间尺度变量;从而将所述***全阶模型等效为所述极限快***模型和极限慢***模型的组合。
进一步地,步骤S1具体为:
S11:通过坐标变换得到定子d轴电压Usd和q轴电压Usq、转子d轴电流Ird和q轴电流Irq、电网d轴电压Ugd和q轴电压Ugq,从而建立所述弱电网模型:(Ls+Lg)Us=LsUg+LmLgI'r+jωsLmLgIr;
其中,Us指定子电压向量,包含Usd、Usq;Ug指电网电压向量,包含Ugd、Ugq;Ir指转子电流向量,包含Ird、Irq;Ls为定子自感、Lm指定转子间互感、Lg指电网电感、ωs指并网点电压旋转角频率;
S12:根据所述偏差角得到dq同步旋转坐标系和控制域的转换关系:Xc=Xdqe-jδ;X指任意状态变量,上标c代表控制域,上标dq代表dq同步旋转坐标系,j代表虚数单位符号,δ代表所述偏差角;
S13:根据S12所述转换关系,并结合锁相环的控制策略得到所述锁相环模型:δ”=Im(kpp(U'se-jδ-jδ'Use-jδ)+Use-jδkip);其中,Im指取虚部,kpp指锁相环的比例系数,kip指锁相环的积分系数;
S14:根据S12所述转换关系,并结合转子电流环的控制策略得到所述转子电流环模型;其中,σ指漏磁系数,Lr指转子自感;kpc指转子电流环的比例系数,kic指转子电流环的积分系数;上标*代表指令值;上标'和”分别指对时间的一阶导数和二阶导数。
进一步地,步骤S3中,令奇异摄动参数ε=0得到所述***全阶模型的极限慢***模型,具体为:
S33':根据S32'所述转子电流表达式及S11所述弱电网模型和S13所述锁相环模型,得到所述***全阶模型的极限慢***模型为:
进一步地,步骤S3中,引入快时间尺度变量τ,得到所述***全阶模型的极限快***模型,具体为:
S32″:根据S11所述弱电网模型和S13所述锁相环模型,引入快时间尺度变量τ,得到极限快***锁相环模型为:
S33″:S31″极限快***转子电流环模型与S32″极限快***锁相环模型,共同构成所述***全阶模型的极限快***模型。
进一步地,步骤S3中,引入快时间尺度变量τ,得到所述***全阶模型的极限快***模型,具体为:
S31″':根据S14所述转子电流环模型,引入快时间尺度变量τ,得到极限快***转子电流环模型为:I'r=-kpc(Ir-slow+ΔIr)+kpcIr-slowejΔδ;
S32″':根据S11所述弱电网模型和S13所述锁相环模型,引入快时间尺度变量τ,得到极限快***锁相环模型为:
S33″':S31″'极限快***转子电流环模型与S32″'极限快***锁相环模型,共同构成所述***全阶模型的极限快***模型;
其中,Ir=Ir-slow+ΔIr,Ir-slow表示极限慢***下的转子电流变量,ΔIr表示转子电流扰动值;δ=δslow+Δδ,δslow表示极限慢***下的偏差角变量,Δδ表示偏差角扰动值。
进一步地,根据所述双馈风力发电机组的控制***得到锁相环的输出相角θ,对并网点电压旋转角频率ωs积分获得并网点电压相角θs,从而得到锁相环输出相角与并网点电压相角的偏差角为:δ=θ-θs。
通过本发明所构思的以上技术方案,与现有技术相比,能够取得以下有益效果:
(1)本发明以锁相环输出相角与并网点电压相角的偏差角为慢变量,转子电流为快变量,漏磁系数与转子自感的乘积为奇异摄动参数,从而将***全阶模型改写为非线性奇异摄动***的表达式;并基于此,令奇异摄动参数为零得到***全阶模型的极限慢***模型,引入快时间尺度变量得到***全阶模型的极限快***模型。如此,本发明采用多时间尺度法,通过对传统双馈风力发电机的全阶模型进行降阶简化,使得模型阶数降低,可极大简化双馈风力发电机在弱电网故障穿越期间的暂态建模和暂态分析过程。
(2)本发明所提方法针对双馈风力发电机采用转子电流内环的控制方式,不依赖于具体的外环控制方法,更具有通用性;同时,本发明所提方法还可以充分反映故障期间双馈风力发电机的暂态特性,准确度高,易于实施。
(3)本发明提出了一种多时间尺度下暂态建模的通用方法,对多时间尺度下其他高阶非线性***的暂态建模均具有一定的参考意义。
附图说明
图1为本发明所提出的建模方法所对应的双馈风力发电机的控制框图;
图2为dq同步旋转坐标系下双馈风力发电机的等效电路图;
图3为本发明所述建模方法的流程图;
图4为本发明所述建模方法在稳态下与***全阶模型的仿真结果对比图;
其中,稳态时,转子电流的指令值分别设置为Irdref=1880A,Irqref=-610.3A,(a)、(b)、(c)分别为奇异摄动模型与***全阶模型稳态时偏差角δ、转子电流d轴分量、转子电流q轴分量的对比图;
图5为本发明所述建模方法在动态下与***全阶模型的仿真结果对比图;
其中,t=8s时将转子电流的d轴指令值由1880A阶跃为1500A,(a)为转子电流d轴分量的动态对比图;t=30s时电网电压由1.0p.u.跌落至0.6p.u.,(b)为奇异摄动模型与***全阶模型暂态转子电流q轴分量对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明属于双馈风力发电机技术领域,更具体地,涉及一种弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法。本发明能够解决现有双馈风力发电机暂态建模的高阶、非线性的不足,可以很好地反映双馈风电机组的暂态特性,准确度高,易于实施。
如图1所示,双馈风力发电机***包括双馈电机、弱电网、控制***。其中控制***包含转子电流环及锁相环;双馈风力发电机定子直接和电网相连,转子通过一套双向功率变换器和电网相连,转子侧变换器将风能转化为电能,而网侧变换器主要为了传递转差功率,为简化分析,本发明仅考虑转子侧变换器的控制***,不考虑网侧变换器的控制***。锁相环结构采用最常用的三相同步锁相环,即SRF-PLL为例进行分析。转子电流环采用电网电压骤降下的改进双馈风力发电机转子电流环模型。弱电网采用纯电感和电压源模型等效,根据电网短路比(SCR)的不同,当2<SCR<3时,电网被定义为弱电网。
在本发明实施例中,双馈风力发电机的建模方法步骤为:
(1)获取双馈风力发电机的参数,包括:定子自感Ls、转子自感Lr和定转子间互感Lm;获取电网电感Lg;通过电压电流传感器检测并采集双馈风电机组定子三相电压信号Usabc、转子三相电流信号Irabc、电网电压信号Ugabc;使用锁相环获取并网点电压旋转角频率ωs、采用编码器获取双馈风电机组的转子角频率ωr;
(3)对定子三相电压信号Usabc、转子三相电流信号Irabc、电网电压信号Ugabc进行abc/dq坐标变换,得到两相同步旋转坐标系下的定子d轴电压Usd和q轴电压Usq,转子d轴电流Ird和q轴电流Irq,电网d轴电压Ugd和q轴电压Ugq;
(4)根据步骤(3)所述定子d轴电压Usd和q轴电压Usq及电网d轴电压Ugd和q轴电压Ugq得到弱电网模型(Ls+Lg)Us=LsUg+LmLgI'r+jωsLmLgIr;Us指定子电压向量,包含Usd、Usq;Ug指电网电压向量,包含Ugd、Ugq;Ir指转子电流向量,包含Ird、Irq;对弱电网模型进一步求微分得到:(Ls+Lg)U's=LmLgI”r+jωsLmLgIr';上标'和”分别指对时间的一阶导数和二阶导数;
(5)根据双馈风力发电机的控制***原理图得到锁相环的输出相角θ,对步骤(1)中获得的旋转角频率ωs积分获得并网点电压相角θs,得到锁相环输出相角与并网点电压实际相角的偏差角(以下简称偏差角)为:δ=θ-θs;
(6)根据步骤(5)获得的偏差角得到dq旋转坐标系和控制域的转换关系:Xc=Xdqe-jδ;X指任意状态变量,包括磁链、电压、电流等,上标c代表控制域,上标dq代表dq旋转坐标系,j代表虚数单位符号;
(7)根据步骤(6)所述转换关系及锁相环的控制框图,可以得到锁相环模型δ”=Im(kpp(Us'e-jδ-jδ'Use-jδ)+Use-jδkip);其中,Im指取虚部,kpp指锁相环的比例系数,kip指锁相环的积分系数;
(8)根据步骤(6)所述dq旋转坐标系和控制域转换关系及图1中转子电流环的控制框图,可以得到转子电流环状态方程为:
(9)根据步骤(4)所得到的弱电网模型、步骤(7)所得到的锁相环模型、步骤(8)所得到的转子电流环模型可以得到双馈风力发电机的***全阶模型,对***全阶模型采用多时间尺度法进行降阶,具体为:
(10)根据步骤(8)所得到的转子电流环模型,将转子电流二阶导数的系数σLr作为奇异摄动参数ε,满足ετ=t;τ为快时间尺度变量;
(13)根据步骤(12)所得到的转子电流以及步骤(4)得到的弱电网模型及步骤(7)所得到的锁相环模型求解出极限慢***模型为:
(14)根据步骤(10)中快时间尺度变量τ和慢时间尺度变量t之间的关系及步骤(7)得到的锁相环模型和步骤(8)得到的转子电流环模型,通过快慢时间尺度变换,得到快时间尺度下的极限快***模型为:I'r=-kpc(Ir-slow+ΔIr)+kpcIr-slowejΔδ
(15)根据步骤(13)得到的极限慢***的模型和步骤(14)得到的极限快***的模型组合即得到与***全阶模型等效的奇异摄动模型。
为更进一步说明本发明提出的弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法,下面结合附图说明本发明的工作原理。
根据图2所示dq同步旋转坐标系下双馈风力发电机的等效电路图,电压方程和磁链方程可表示为:
式中,ψs、ψr分别为定转子磁链矢量;Us、Ur分别为定转子电压矢量;Is、Ir分别为定转子电流矢量;Ls、Lm和Lr分别为定子自感、定转子互感和转子自感;Rs、Rr分别为定转子电阻;ωs、ω2分别为并网点电压旋转角频率和转差角频率,式中的变量均变换至dq同步旋转坐标系下。
根据图1中弱电网的模型,由KVL列写dq同步旋转坐标系下的方程为:
Ug=Us+LgI's+jωsLgIs (3)
其中,Ug为电网电压,Lg为线路等效电感,由式(3)可以推出:
将双馈风力发电机的磁链方程带入电压方程,可以得到:
Us=RsIs+LsI's+LmI'r+jωs(LsIs+LmIr) (5)
忽略定子电阻Rs,计算定子电流的一阶导数:
联立式(4)和式(6)得到:
其中,s为微分算子,整理式(7)得到:
Us(Ls+Lg)=UgLs+(s+jωs)LmLgIr (8)
将微分算子写作转子电流一阶导数的形式即得到:
Us(Ls+Lg)=UgLs+LmLgI'r+jωsLmLgIr (9)
对式(9)求导得到:
U's(Ls+Lg)=U'gLs+LmLgI”r+jωsLmLgI'r (10)
式(9)和式(10)即为步骤(4)中所述的弱电网模型,该弱电网模型反映了定子电压和转子电流之间的关系。
根据图1中的锁相环控制框图可以得到锁相环的模型为:
由于对并网点电压旋转角频率ωs求积分即为θs,同时根据步骤(5)所获得的偏差角δ=θ-θs,整理式(11)得到:
将微分项整理到方程的左边得到锁相环的状态方程为:
δ”=Im(kpp(U'se-jδ-jδ'Use-jδ)+Use-jδkip) (14)
根据图1中的转子电流环控制框图可以得到转子电流环的模型为:
其中,G=kpc+kic/s,σ为漏磁系数,Er c为转子侧感应电势前馈项,二者的表达式为式(15),上标c表示控制域中的变量。
根据步骤(6)中控制域和dq旋转坐标的关系得到:
根据式(1)中转子电压方程可以得到:
Us-RsIs=ψ's+jωsψs (18)
将式(18)代入式(17),并根据步骤(2)中的转差角频率ω2=ωs-ωr,可以得到:
根据式(2)中的定子磁链方程得到:
ψ's=LsI's+LmI'r (20)
将式(20)代入式(19)并整理可以得到:
根据式(2)中的定子磁链方程得到:
ψ'r=LrI'r+LmI's (22)
将式(22)代入式(1)中的转子电压,可以得到:
Ur=RrIr+LrI'r+LmI's+jω2ψr (23)
忽略转子电阻Rr,联立式(21)和式(23)得到:
将式(16)中漏磁系数σ与式(2)中的定子磁链与转子磁链方程代入式(24)整理得到:
式(25)化简后得到:
代入转子电流环PI控制器的表达式,得到转子电流环的模型为:
弱电网模型式(9)式(10)、锁相环模型式(14)、转子电流环模型(27)共同构成双馈风电机组的***全阶动态模型为:
由式(28)可以看出,双馈电机的全阶动态模型是一个高阶、非线性的状态方程组,非线性***的分析一般采用李雅普诺夫能量函数法(李雅普第二法)。但对于双馈风力发电机的动态模型而言,由于其阶数较高,能量函数的构造极其复杂。因此,采用奇异摄动法对双馈风力发电机的全阶模型进行降价简化。
根据图3的流程图,利用***状态变量在时间尺度上的差异,奇异摄动法可以把一个高阶***分解成一个极限快***和一个极限慢***的组合。状态方程如(29)所示:
ε代表奇异摄动参数,满足0<ε<<1时,可对***进行降阶。当ε=0时,***可以简化为:
式(30)称为原***的极限慢***,当ε≠0时,对原***做时间尺度变换,引入新的时间尺度变量τ满足ετ=t,将原***状态方程对时间的导数重新改写为对新的时间尺度τ的导数,得到
因此,原***状态方程在新的时间尺度τ下改写为:
基于多时间尺度法,转子电流环的二阶导数的系数σLr作为ε满足0<ε<<1。因此将双馈风力发电机的全阶动态模型式(28)分解为极限慢***模型和极限快***模型。令式(28)中的σLr为0可以得到转子电流环的状态方程为:
将转子电流指令值表达式和式(34)代入式(33)得到:
kpc[(ψ's-jδ'ψs)-I'r+jδ'Ir]+kic(ψs-Ir)=0 (35)
将式(35)整理并化简得到:
(I'r-ψ's)+(kc-jδ')(Ir-ψs)=0 (36)
式(36)是关于(Ir-ψs)的一阶线性微分方程y'+P(x)y=Q(x)的通解,可以解得:
其中kc=kic/kpc,更进一步,求解转子电流环和转子电流环指令的关系为:
将转子电流的表达式式(38)、弱电网模型式(9)式(10)代入锁相环的模型式(14),则双馈风电机组的***全阶动态模型式(28)可以由此时转子锁相环的模型式(39)表示,式(39)即为极限慢***下的双馈风力发电机模型。
将式(31)代入双馈风力发电机的***全阶动态模型式(28)得到快时间尺度τ下的转子电流环模型为:
对式(40)整理化简可以得到:
将式(28)中的弱电网模型带入到锁相环的状态空间模型可以得到:
将式(31)代入锁相环的状态空间模型式(42)得到快时间尺度τ下的锁相环模型为:
代入ε=σLr并化简得到:
式(41)和式(44)共同构成极限快***下的转子电流环模型和锁相环模型,进一步,对式(41)左右同时乘e-jδ取积分得到:
由式(45)整理得到:
当极限快***稳定时,转子电流的一阶导为0,可以求解出不定积分c1的值为:
其中,下标state表示极限快***稳定时的转子电流值。极限慢***下的不定积分值可以通过对电流的偏差值求积分得到,由式(38)可以得到其不定积分的值为:
其中,Ir-slow表示极限慢***下的转子电流变量,δslow表示极限慢***下的偏差角变量,对比式(47)和式(48),根据极限快***电流环积分的稳态值和极限慢***的积分值相等可以得出:Ir-state=Ir-slow,δstate=δslow,表明极限快***最终会收敛于极限慢***。因此,将极限快***视作在极限慢***下叠加一个小扰动,将极限快***下的状态变量重新列写为:
将式(47)以及式(49)代入极限快***的转子电流环方程式(46)可以得到:
对式(50)进行简化可以得到:
I'r=-kpc(Ir-slow+ΔIr)+kpcIr-slowejΔδ (51)
式(51)即为极限快***下转子电流环的模型,根据极限快***最终收敛于极限慢***,极限快***可以视作极限慢***的基础上,所叠加的小扰动,从而建立极限快***的小信号模型,即为式(51)所示。
同理,对式(44)左右同时取积分可以得到:
当极限快***稳定时,锁相环的一阶导为0,可以求解出不定积分c2的值为:
将式(46)、式(47)式(49)、式(53)代入到式(52)得到:
式(54)即为极限快***视作极限慢***下的扰动时的锁相环模型,式(54)和式(51)共同构成了双馈风电机组的极限快***模型。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法,其特征在于,包括下述步骤:
S1:构建描述双馈风力发电机动态特性的***全阶模型,所述***全阶模型包括弱电网模型、锁相环模型、转子电流环模型;
S2:将锁相环输出相角与并网点电压相角的偏差角视作慢变量,转子电流视作快变量,漏磁系数与转子自感的乘积视作奇异摄动参数ε,从而将所述***全阶模型表达为多时间尺度下奇异摄动模型的形式;
S3:令奇异摄动参数ε=0时得到所述***全阶模型的极限慢***模型;引入快时间尺度变量τ,得到所述***全阶模型的极限快***模型,所述快时间尺度变量τ满足ετ=t,t为慢时间尺度变量;从而将所述***全阶模型等效为所述极限快***模型和极限慢***模型的组合。
2.如权利要求1所述的建模方法,其特征在于,步骤S1具体为:
S11:通过坐标变换得到定子d轴电压Usd和q轴电压Usq、转子d轴电流Ird和q轴电流Irq、电网d轴电压Ugd和q轴电压Ugq,从而建立所述弱电网模型:(Ls+Lg)Us=LsUg+LmLgI′r+jωsLmLgIr;
其中,Us指定子电压向量,包含Usd、Usq;Ug指电网电压向量,包含Ugd、Ugq;Ir指转子电流向量,包含Ird、Irq;Ls为定子自感、Lm指定转子间互感、Lg指电网电感、ωs指并网点电压旋转角频率;
S12:根据所述偏差角得到dq同步旋转坐标系和控制域的转换关系:Xc=Xdqe-jδ;X指任意状态变量,上标c代表控制域,上标dq代表dq同步旋转坐标系,j代表虚数单位符号,δ代表所述偏差角;
S13:根据S12所述转换关系,并结合锁相环的控制策略得到所述锁相环模型:δ”=Im(kpp(U′se-jδ-jδ'Use-jδ)+Use-jδkip);其中,Im指取虚部,kpp指锁相环的比例系数,kip指锁相环的积分系数;
5.如权利要求2所述的建模方法,其特征在于,步骤S3中,引入快时间尺度变量τ,得到所述***全阶模型的极限快***模型,具体为:
S31''':根据S14所述转子电流环模型,引入快时间尺度变量τ,得到极限快***转子电流环模型为:I′r=-kpc(Ir-slow+ΔIr)+kpcIr-slowejΔδ;
S32''':根据S11所述弱电网模型和S13所述锁相环模型,引入快时间尺度变量τ,得到极限快***锁相环模型为:
S33''':S31'''极限快***转子电流环模型与S32'''极限快***锁相环模型,共同构成所述***全阶模型的极限快***模型;
其中,Ir=Ir-slow+ΔIr,Ir-slow表示极限慢***下的转子电流变量,ΔIr表示转子电流扰动值;δ=δslow+Δδ,δslow表示极限慢***下的偏差角变量,Δδ表示偏差角扰动值。
6.如权利要求1所述的建模方法,其特征在于,根据所述双馈风力发电机组的控制***得到锁相环的输出相角θ,对并网点电压旋转角频率ωs积分获得并网点电压相角θs,从而得到锁相环输出相角与并网点电压相角的偏差角为:δ=θ-θs。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110474489.6A CN113193594A (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110474489.6A CN113193594A (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113193594A true CN113193594A (zh) | 2021-07-30 |
Family
ID=76980902
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110474489.6A Pending CN113193594A (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113193594A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113783183A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-10 | 华中科技大学 | 弱电网下双馈风机在故障穿越期间的暂态稳定性评估方法 |
CN114069691A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-02-18 | 合肥华威自动化有限公司 | 一种弱电网条件下变流器的建模方法 |
CN115291520A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-04 | 广东工业大学 | 微电网群分析控制中模型降阶方法、***及存储介质 |
CN116629060A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-22 | 东南大学 | 一种构建有载分接开关电弧传热数字孪生体的方法及*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150002919A (ko) * | 2013-06-26 | 2015-01-08 | 한양대학교 산학협력단 | 특이섭동이론에 기초한 영구자석형 스텝 모터의 위치 제어 장치 및 방법 |
CN111276968A (zh) * | 2020-02-20 | 2020-06-12 | 山东大学 | 基于奇异摄动的综合能源***分布式趋同控制方法及*** |
-
2021
- 2021-04-29 CN CN202110474489.6A patent/CN113193594A/zh active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150002919A (ko) * | 2013-06-26 | 2015-01-08 | 한양대학교 산학협력단 | 특이섭동이론에 기초한 영구자석형 스텝 모터의 위치 제어 장치 및 방법 |
CN111276968A (zh) * | 2020-02-20 | 2020-06-12 | 山东大学 | 基于奇异摄动的综合能源***分布式趋同控制方法及*** |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张君健: "《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅱ辑》", 15 June 2019 * |
谈赢杰等: "基于奇异摄动理论的微电网降阶建模方法与对比研究", 《电网技术》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113783183A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-10 | 华中科技大学 | 弱电网下双馈风机在故障穿越期间的暂态稳定性评估方法 |
CN113783183B (zh) * | 2021-08-11 | 2024-02-02 | 华中科技大学 | 弱电网下双馈风机在故障穿越期间的暂态稳定性评估方法 |
CN114069691A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-02-18 | 合肥华威自动化有限公司 | 一种弱电网条件下变流器的建模方法 |
CN115291520A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-04 | 广东工业大学 | 微电网群分析控制中模型降阶方法、***及存储介质 |
CN115291520B (zh) * | 2022-08-24 | 2024-06-07 | 广东工业大学 | 微电网群分析控制中模型降阶方法、***及存储介质 |
CN116629060A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-22 | 东南大学 | 一种构建有载分接开关电弧传热数字孪生体的方法及*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113193594A (zh) | 弱电网下双馈风力发电机在故障穿越期间的降阶建模方法 | |
Chondrogiannis et al. | Stability of doubly-fed induction generator under stator voltage orientated vector control | |
CN107124126B (zh) | 一种双馈感应发电机的无锁相环电流控制方法及装置 | |
CN110165962B (zh) | 一种直驱永磁同步风力发电***及其全自抗扰控制方法 | |
CN110601268B (zh) | 一种双馈风机并网端口输出阻抗建模及稳定性分析方法 | |
CN111654062B (zh) | 一种双馈风力发电机组的虚拟同步控制方法及*** | |
CN109039180B (zh) | 双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法 | |
CN109617488B (zh) | 一种考虑励磁电路的虚拟同步机的建模方法 | |
CN108919029B (zh) | 一种计及rsc控制的双馈风机三相短路电流的解析方法 | |
CN110854912A (zh) | 一种弱网环境下双馈风机故障穿越期间电流指令控制方法 | |
CN106452234B (zh) | 一种双馈风力发电机定子匝间短路负序电流抑制方法 | |
CN110676874A (zh) | 计及频率耦合效应的直驱式风机次同步振荡电气量分析方法 | |
CN112018783A (zh) | 用于直驱风机次同步振荡抑制的模型降阶反馈控制方法 | |
CN113131522A (zh) | 双馈风力发电机的虚拟惯量控制及稳定性分析方法 | |
Sun et al. | MPPT adaptive controller of DC-based DFIG in resistances uncertainty | |
Sarma et al. | Implementation of a conventional DFIG stator flux oriented control scheme using industrial converters | |
CN113378347B (zh) | 一种基于模块化多端口的风电机组频域阻抗建模方法 | |
CN113783183B (zh) | 弱电网下双馈风机在故障穿越期间的暂态稳定性评估方法 | |
CN111293933A (zh) | 基于全阶自适应观测器的pmsm传感器抗扰控制方法 | |
CN111092579A (zh) | 带有定子温度在线监测的异步电机自适应矢量控制*** | |
CN113394806B (zh) | 基于神经网络的风电并网线性自抗扰控制*** | |
CN112523945B (zh) | 一种双馈风力机最大风能捕获自抗扰非线性控制方法 | |
CN114006400A (zh) | 考虑功率外环控制的双馈风机阻抗模型及推导方法 | |
CN112865654B (zh) | 永磁聚磁式同步磁阻电机转矩最大化利用控制***及方法 | |
CN111371366B (zh) | 一种变频水力发电***模型预测电流控制方法、***及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210730 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |