本文的研究工作主要是围绕着变速恒频双馈风力发电机交流励磁电源研究展开的.根据变速恒频双馈风力发电系统对交流励磁电源的要求,本文首先对目前适合用作交流励磁电源的六种变换器进行了详细深入地比较分析,认为在目前的电力电子技术条件下,两电平电压型双PWM变换器是可用作变速恒频双馈风力发电机交流励磁电源的最具优势的一种变换器,而多电平与软开关技术的结合将是交流励磁电源的发展方向.对网侧PWM变换器的无电网电压传感器控制技术进行了研究,提出了一种基于虚拟电网磁链定向的无电网电压传感器的矢量控制方案,解决了初始虚拟电网磁链准确观测的难点,使网侧PWM变换器不用对电网电压进行采样即可实现矢量控制,省去了电网电压传感器及其处理电路但并不影响其控制性能,仿真和实验结果验证了所提出方案的良好控制性能.在转子侧PWM变换器的研究中,在电网电压恒定的情况下对DFIG矢量形式的数学模型进行简化,进行了基于定子磁链定向和基于定子电压定向的转子电流环控制器的设计研究.深入分析了DFIG风力发电系统最大风能追踪的机理和实现的方案,设计了基于定子电压定向矢量控制、实现最大风能追踪、有功和无功功率解耦的DFIG的控制方案.最后,将变速恒频双馈风力发电运行研究拓展到了电网故障条件下的运行控制.建立了计及电网电压故障的变速恒频双馈风力发电系统完整仿真模型,为系统不间断运行的研究、改进控制策略的验证和其它探索性研究提供了一个很好的平台.
上传时间： 2013-06-17
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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