[发明专利]双馈风电机组一次调频联合控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及双馈风电机组一次调频控制方法，用以研究利用风力发电机的控制提高电力系统频率稳定性，属于风力发电技术领域。

背景技术

近年来，可再生能源的开发利用越来越受到世界各国的广泛重视，风能作为一种可持续发展的新能源，以其无污染性和可再生性，成为一种很有发展前途的绿色能源。风能和潮汐能、太阳能等能源相比，其利用率最高，具有可与常规发电方式比拟的竞争力。因此近几年来我国的风力发电产业得到了迅速的发展，风电装机容量不断提高。

在风力发电技术中，基于变速恒频双馈感应电机(DFIG)的风力发电系统与传统的基于普通异步发电机的恒速恒频风力发电系统相比具有明显的优势，因此已逐渐成为风电市场的主流机型。由于双馈风电机组控制系统使其机械功率与系统电磁功率的解耦、转速与系统频率的解耦，风力机转子机械部分无法对系统频率变化做出快速有效的响应，因此其旋转动能对系统惯量的贡献几乎没有。大量的双馈风电机组接入电网替代部分常规发电机组，整个系统的惯量必然会受到影响而相对减少。已知系统的惯量与频率降低的变化率有关，在电网发生严重的频率降低事故时，惯量越低，系统频率降低得越快，因此系统的频率将更难控制。

如今，越来越多的电力公司提出了严格的风电场并网技术导则，频率控制能力是其中重要的技术要求之一。因此，要求风力发电能像常规发电厂一样具有参与电网一次频率的能力已成为一项重要而迫切的任务。

国内外对双馈风电机组频率控制方式的研究主要包括三种方法：1)转子动能控制。双馈风电机组的转子中储有大量的旋转动能，通过增加附加的频率控制环节控制转子转矩参考值，可实现在频率下降时降低转速，从而释放叶片中的动能提供频率支撑。2)备用功率控制。类似于同步发电机组运行时需要具有一定的备用容量，为了保证变速风机的功率储备，风机必须运行在不是最大风能追踪的工作点。一般可通过控制桨距角或调节功率转速曲线，来使风机卸载运行，使有功功率参考值低于最佳功率曲线，从而保证一次调频备用容量。在系统频率大幅降低时，减小桨距角或运行至最优功率转速曲线上从而增加有功输出，参与一次调频。3)联合控制。同时考虑转子动能和备用功率控制。

传统的控制模式，包括转子动能控制、备用功率控制、以及普通联合控制，均需建立一个有效地系统数学模型，而对于DFIG风电机组，由于风速的不确定性和电力电子模型的复杂性，模型趋向于非线性和时变性，建立一套详细完整的数学模型十分困难；另一方面，传统控制方法的控制参数一般是依据经验人为确定的，具有很大的主观性，而控制参数的变化对系统控制特性影响较大，因此所得控制参数鲁棒性较差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种双馈风电机组频率控制方法，无需精确的数学模型即可执行控制功能，且其控制参数是根据系统的运行结构实时计算得出的，具有强的适应性和鲁棒性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种双馈风电机组一次调频联合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在双馈风机控制系统中分别建立转子动能控制模块和备用功率控制模块，转子动能控制模块和备用功率控制模块的输入变量均为频率偏差，转子动能控制模块的输出变量为转矩参考值的修改量，备用功率控制模块的输入变量为桨距角参考值的修改量；

(2)建立Hopfield神经网络，确定控制对象系统模型，且目标函数是电网发生频率偏移时系统频率变化最小，使控制对象的状态变量对应于网络权值，并将神经元的输出作为PD控制器的参数；

(3)将目标函数表达式与标准能量函数表达式对应起来，推导得到连接权矩阵和网络的偏值表达式；

(4)将得到的连接权重矩阵和网络输入偏值矩阵代入Hopfield网络的动态方程中，并取神经元输出的非线性特性为对称型S非线性作用函数，推导得到控制器参数的变化规律。

本发明所达到的有益效果：发明的基于Hopfield神经网络的双馈风电机组一次调频联合控制方法，根据频率下降最小为目标采用Hopfield神经网络对控制器的参数进行了优化设计，可以更合理的安排转子动能控制和备用功率控制的联合调频。当系统发生频率偏移时，风机即可实现释放储存在转子叶片中的旋转动能，并增加有功出力提供频率支撑，能进一步缓解系统的频率下降。采用的Hopfield神经网络控制器实现了参数自适应的功能，不易受外界环境变化的影响，能很快适应系统参数等发生的变化。

附图说明

图1为Hopfield神经联合控制示意图；

图2为四机两区域仿真系统；