雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)：風(fēng)力發(fā)電控制圖書目錄

譯者序

原書前言

第1章簡(jiǎn)介1

1.1近年來的研究概況1

1.2本書結(jié)構(gòu)4

1.3本書符號(hào)表6

第2章數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)9

2.1模塊控制9

2.1.1一類非線性系統(tǒng)的模塊表示9

2.1.2模塊遞歸轉(zhuǎn)換10

2.2滑動(dòng)模態(tài)10

2.2.1離散時(shí)間滑模13

2.2.2參數(shù)已知的離散時(shí)間系統(tǒng)15

2.3最優(yōu)控制及逆最優(yōu)控制17

2.4離散時(shí)間高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20

2.5擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)訓(xùn)練算法21

2.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制23

2.7粒子群算法23

第3章風(fēng)機(jī)建模25

3.1風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)25

3.1.1風(fēng)機(jī)26

3.1.2風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)28

3.2離散時(shí)間數(shù)學(xué)模型30

3.2.1雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)30

3.2.2直流母線32

第4章可再生能源系統(tǒng)的雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)控制34

4.1滑模塊控制34

4.1.1DFIG控制器34

4.1.2直流環(huán)節(jié)控制器38

4.2逆最優(yōu)控制44

4.2.1DFIG控制器45

4.2.2直流環(huán)節(jié)控制器48

第5章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制55

5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器55

5.1.1DFIG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器55

5.1.2直流環(huán)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器56

5.2神經(jīng)滑模塊控制57

5.2.1DFIG神經(jīng)控制器57

5.2.2直流環(huán)節(jié)神經(jīng)控制器61

5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向最優(yōu)控制69

5.3.1DFIG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器70

5.3.2直流環(huán)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器74

第6章風(fēng)力發(fā)電實(shí)驗(yàn)臺(tái)的實(shí)現(xiàn)79

61實(shí)時(shí)控制器編程79

6.2雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)81

6.3滑?？刂茖?shí)時(shí)仿真結(jié)果87

6.4神經(jīng)滑?？刂茖?shí)時(shí)仿真結(jié)果89

6.5神經(jīng)逆向最優(yōu)控制實(shí)時(shí)仿真結(jié)果92

附錄96

附錄A粒子群最優(yōu)控制算法96

A.1粒子群反向優(yōu)化控制96

A.1.1DFIG和直流環(huán)節(jié)的應(yīng)用96

A.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粒子群優(yōu)化103

附錄BDFIG建模104

B.1DFIG數(shù)學(xué)模型104

B.1.1轉(zhuǎn)子參考坐標(biāo)系的電路變量轉(zhuǎn)換109

B.1.2旋轉(zhuǎn)參考坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)矩方程111

B.1.3標(biāo)幺值轉(zhuǎn)換112

B.1.4DFIG的狀態(tài)變量模型114

B.2直流環(huán)節(jié)數(shù)學(xué)模型117

參考文獻(xiàn)121

本書針對(duì)雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)（以下簡(jiǎn)稱雙饋電機(jī)）在風(fēng)力發(fā)電運(yùn)行過程中可能存在的控制器不穩(wěn)定等問題，提出了一系列控制領(lǐng)域前沿的控制算法，包括滑?？刂啤?優(yōu)控制、逆*優(yōu)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、擴(kuò)展卡爾曼濾波器算法、粒子群優(yōu)化等。本書推導(dǎo)了雙饋電機(jī)離散數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)了上述控制方法的數(shù)學(xué)表達(dá)式，結(jié)合雙饋電機(jī)模型和控制方法的數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)出了雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)在機(jī)側(cè)和網(wǎng)側(cè)的控制器。本書在仿真中應(yīng)用了所設(shè)計(jì)出的控制器，給出了詳實(shí)的仿真結(jié)果，這些仿真結(jié)果證明了所提方法在雙饋電機(jī)控制中的正確性和有效性。本書為風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的相關(guān)研究人員提供了較新和較為全面的參考，適用于高校研究人員和研究生以及工業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)從業(yè)人員。

“注意，“Fed”并不確指電能的交換方向（輸出還是輸入），所以，雙饋既有雙饋發(fā)電機(jī)，亦有雙饋電動(dòng)機(jī)。對(duì)于繞線轉(zhuǎn)子的異步電機(jī)，除了定子必然和電源相聯(lián)之外，轉(zhuǎn)子也可以和電源相聯(lián)，于是，當(dāng)電機(jī)作為發(fā)電機(jī)時(shí)，稱之為雙饋異步發(fā)電機(jī)；反之作為電動(dòng)機(jī)時(shí)，則稱為雙饋異步電動(dòng)機(jī)，而只有一端和電源相聯(lián)的普通電機(jī)則屬于“單饋”。

還要指出，雙饋發(fā)電或雙饋電動(dòng)均屬于和外部電源的電能交換，因此，雙饋（Double Fed）以及串級(jí)（Cascade Control）都應(yīng)歸屬于外饋。

為了對(duì)雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)進(jìn)行故障檢測(cè)，在此提出了一種基于滑模觀測(cè)器的雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)故障檢測(cè)方法。由于滑模觀測(cè)器的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、不易受參數(shù)影響、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，本發(fā)明將滑模觀測(cè)器運(yùn)用于雙饋感應(yīng)電機(jī)的故障檢測(cè)。首先,本發(fā)明根據(jù)雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型搭建了滑模觀測(cè)器，對(duì)其轉(zhuǎn)子電流和轉(zhuǎn)速進(jìn)行觀測(cè)，通過比較實(shí)際轉(zhuǎn)子電流值與觀測(cè)值的殘差從而實(shí)現(xiàn)故障的自檢測(cè)。然后本發(fā)明給定電網(wǎng)端電壓跌落故障，雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)定子匝間故障和轉(zhuǎn)子電流傳感器故障三種故障，用以證明此滑模觀測(cè)器能很好的對(duì)不同位置發(fā)生的故障進(jìn)行故障檢測(cè)，且可以看出滑模觀測(cè)器具有響應(yīng)速度快，穩(wěn)定性好等特點(diǎn)。

本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了雙饋式并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的分類、基本要求、性能要求、試驗(yàn)方法、檢驗(yàn)規(guī)則、標(biāo)志、包裝與貯存、質(zhì)量承諾等要求。

本標(biāo)準(zhǔn)適用于風(fēng)輪掃掠面積大于200㎡的雙饋式并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。2100433B