[发明专利]基于粒子群算法的变速变频风电系统风能捕获方法

权利要求书

1.基于粒子群算法的变速变频风电系统最大风能捕获方法，所述变速变频风电系统包括多部永磁同步风电机组和与其连接的可变频率变压器，所述可变频率变压器连接在工频电网中，所述可变频率变压器包括双馈电机、变压器、驱动电路和与双馈电机机械连接的直流电机，所述直流电机与驱动电路电连接，所述驱动电路与变压器连接，其特征在于，其工作包括以下步骤：

步骤1：采集变速变频风电系统中各台永磁同步风电机组的实时风速，赋给M维风速向量

步骤2：随机初始化粒子群，设定每个粒子的初始位置和速度，所述粒子群由N个粒子组成，每个粒子在多维空间中的位置均表示为以下形式的向量：

${\stackrel{\→}{x}}_i={\[{\mathrm{\β}}_{i,1},{\mathrm{\β}}_{i,2},...,{\mathrm{\β}}_{i,M},{\mathrm{\ω}}_{i,VFT}\]}^T,(i=1,2,...,N)$

其中，β_i,j为第i个粒子中第j台永磁同步风电机组的桨距角，ω_i,VFT为第i个粒子中可变频率变压器的转速；

步骤3：粒子群中各粒子的适应度值按以下公式计算：

$P_i=\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}A\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\[C_k(V_k,{\mathrm{\β}}_{i,k},{\mathrm{\ω}}_{i,VFT}){V_k}^3\],(i=1,2,...,N)$

其中，ρ为空气密度，A为叶片扫掠面积，第k台永磁同步风电机组的功率系数C_k(V_k,β_k,ω_VFT)如下：

$\begin{array}{c}{C}_k(V_k,{\mathrm{\β}}_k,{\mathrm{\ω}}_{VFT})=K_6\frac{{\mathrm{\ω}}_{grid}-p_{VFT}{\mathrm{\ω}}_{VFT}}{p_{WT}}\frac{R}{V_k}\\ +K_1(\frac{K_2}{\frac{{\mathrm{\ω}}_{grid}-p_{VFT}{\mathrm{\ω}}_{VFT}}{p_{WT}}\frac{R}{V_k}+0.08{\mathrm{\β}}_k}-\frac{0.035K_2}{{{\mathrm{\β}}_k}^3+1}-K_3{\mathrm{\β}}_k-K_4)e^{\frac{-K_5}{\frac{{\mathrm{\ω}}_{grid}-p_{VFT}{\mathrm{\ω}}_{VFT}}{p_{WT}}\frac{R}{V_k}+0.008{\mathrm{\β}}_k}+\frac{0.035K_5}{{{\mathrm{\β}}_k}^3+1}}\end{array}$

其中，R为永磁同步风电机组的叶片半径，ω_grid为电网同步角速度，p_WT和p_VFT分别为永磁同步风电机组和可变频率变压器的极对数，K₁至K₆为由风电机组翼型决定的系数；

步骤4：将各粒子的初始位置作为其历史最佳位置并计算其适应度值，然后从粒子群中挑选适应度值最大的粒子为当前全局最优粒子，其位置记为

步骤5：根据下式更新各粒子的速度和位置

其中，c₁、c₂为常数，r₁和r₂为随机数；

步骤6：若步骤5中某粒子中的某个维度超过风电机组桨距角或可变频率变压器转速的调节范围，如或则将其设定在调节范围的边界；

步骤7：采用步骤3的方法计算出更新后的每个粒子的适应度值，并将其与自身历史最佳位置和全局历史最佳位置所对应的适应度值比较，若当前粒子的适应度值更高，则用其替换相应的或

步骤8：重复步骤5-7直至迭代收敛，可获得全局最优粒子如下：

${\stackrel{\→}{p}}_g={\[{\mathrm{\β}}_{g1},{\mathrm{\β}}_{g2},...,{\mathrm{\β}}_{gM},{\mathrm{\ω}}_{gVFT}\]}^T$

其中β_g1,β_g2,…,β_gM为各台永磁同步风电机组的最优桨距角，ω_gVFT为可变频率变压器的最优转速；

步骤9：将β_g1,β_g2,…,β_gM赋给相应风电机组的桨距角控制器，将ω_gVFT赋给可变频率变压器的转速控制器。