李岚,王凯

(太原理工大学 电气与动力工程学院,山西 太原 030024)

1 引言

在并网型双馈风力发电系统中,常用的控制方法是通过定子磁场定向矢量控制,进行发电机有功、无功功率的解耦控制。由于风能具有强烈的随机性、时变性,且含有未建模或无法准确建模的动态部分,使双馈发电系统成为一个复杂、多变量非线性系统,因此采用传统PI调节很难达到高性能。

逆控制是解决复杂非线性系统控制的一种有效方法[1]。文献[2]为优化变速变桨距风电系统的高风速区的风能捕获,基于奇异摄动理论和逆系统方法提出一种非线性的桨距角控制器。文献[3]将逆系统理论引入双馈型变速风力发电系统进行有功功率和无功功率的解耦控制。但是逆控制中,要实现解耦线性化,必须已知系统的精确数学模型,使得解析逆系统方法难以在实际中真正应用。神经网络逆控制既具有对非线性系统的逼近及对参数变化的适应能力,又具有逆系统的解耦线性化能力,已成功用于感应电动机的矢量控制调速系统中[4～8],取得了较好的控制效果。

本文将神经网络逆控制方法应用于双馈发电系统,根据双馈发电机特点推导逆系统模型,利用神经网络进行逆控制,确定神经网络逆控制输入、输出变量,离线训练神经网络后得到其输入样本集和期望输出样本集,将训练好的神经网络与被控系统串联,构成以PI调节器作为复合控制器的闭环控制系统。通过系统仿真,可以实现有功功率、无功功率的有效控制。……