双馈风力发电系统直接转矩控制策略研究

风力发电系统的控制技术和并网安全运行技术是当前亟待解决的问题，它决定着整个风电系统的性能、效率和输出电能质量。本项目以双馈风力发电系统为研究对象。首先，拟应用神经网络理论，研究DFIG转子磁链的准确观测方法，为实现转子磁链的准确、快速控制奠定基础。然后，研究提高双馈风力发电系统低电压穿越(LVRT)能力(电网故障期间)、减小电磁转矩脉动（正常运行期间）的新型DTC控制策略。将获得的转子磁链观测方法和新型DTC控制策略相结合，应用于双馈风力发电系统的控制，对DFIG转子磁链实行快速、准确的控制，保证电网故障期间DFIG及其励磁变流器能安全不脱网运行，减小正常运行期间电磁转矩的脉动，提高风电机组的输出电能质量和使用寿命。本项目的研究，能提高风力发电系统的控制技术和安全并网运行技术，具有重要的理论意义和应用价值。同时，能为电机的磁链实行准确观测提供一种有效方法，有利于各种电机控制方法提高控制品质

本项目以双馈风力发电系统为研究对象。①研究了电机磁链和转速的观测问题。建立了电机磁链逆模型，研究了一种新型的磁链观测器——神经网络自适应闭环磁链观测器；研究了一种基于双参数并行辨识的改进扩展状态观测器的转子磁链观测器，并提出了以其作为参考模型的模型参考自适应（ESO-MRAS）转速辨识方法；提出了一种基于闭环扩张状态观测器与模型参考自适应（CESO-MRAS）的转子磁链观测和转速辨识方法。②研究了基于直接转矩控制（DTC）的双馈风力发电系统控制策略。将直接转矩控制(DTC)与矩阵变换器(MC)相融合，提出了一种模糊神经网络优化的空间矢量调制方法；提出了基于有限矢量预测的多层滞环直接转矩控制方法、有限矢量预测滑模控制方法和基于自适应模型预测控制的DFIG直接功率控制方法。③研究了双馈电机转子、定子电阻辨识问题。提出了一种基于无功功率参考模型的转子电阻在线辨识方法和一种基于模糊神经网络的定子电阻辨识方法。④导得了双馈风力发电系统的非线性模型，深入研究了非线性系统的控制问题。⑤搭建了双馈风力发电系统实验平台，并进行了实验研究。将获得的磁链观测方法和新型DTC控制策略相结合，应用于双馈风力发电系统（DFIG），对双馈风力发电系统实行了有效的控制，提高了双馈风力发电系统低电压穿越（LVRT）能力，减小了正常运行期间电磁转矩的脉动，提高了风电机组的输出电能质量和使用寿命。