阅读说明：本技术 一种基于改进自抗扰神经控制器的无刷双馈风力发电系统 (Brushless double-fed wind power generation system based on improved auto-disturbance rejection neural controller ) 是由 侯晓鑫 张志强 游国栋 于 2019-08-29 设计创作，主要内容包括：本发明属于无刷双馈风力发电技术领域,涉及一种基于改进自抗扰神经网络控制器的无刷双馈风力发电系统并网运行控制方案。针对无刷双馈风力发电系统的非线性时变特征,磁路饱和和温升引起电感和电阻的变化,给依赖于发电机参数的传统的无刷双馈发电机直接功率控制带来困难。控制方案采用功率外环和电流内环,外环通过自抗扰控制技术实现功率绕组网侧的有功和无功功率控制,并针对自抗扰控制结构整定参数多而复杂的问题,将鸽群优化算法你和演化博弈理论相结合。进一步针对改进的自抗扰控制器对精确数学模型的依赖,内环结合神经网络逆控制思想,构建神经网络控制器,通过神经网络实现控制绕组dq轴定子电流控制,达到对风力发电系统功率的最优控制。(The invention belongs to the technical field of brushless double-fed wind power generation, and relates to a brushless double-fed wind power generation system grid-connected operation control scheme based on an improved active disturbance rejection neural network controller. Aiming at the nonlinear time-varying characteristic of the brushless doubly-fed wind power generation system, the magnetic circuit saturation and the temperature rise cause the change of inductance and resistance, and the difficulty is brought to the direct power control of the traditional brushless doubly-fed generator depending on the generator parameters. The control scheme adopts a power outer ring and a current inner ring, the outer ring realizes active power and reactive power control on the power winding network side through an active disturbance rejection control technology, and a pigeon group optimization algorithm is combined with an evolutionary game theory aiming at the problem that an active disturbance rejection control structure has more and complicated setting parameters. Further aiming at the dependence of the improved active disturbance rejection controller on an accurate mathematical model, the inner ring is combined with the inverse control idea of the neural network to construct the neural network controller, and the control of the stator current of the dq axis of the control winding is realized through the neural network, so that the optimal control of the power of the wind power generation system is achieved.)

一种基于改进自抗扰神经控制器的无刷双馈风力发电系统

技术领域

本发明涉及一种无刷双馈风力发电机的并网控制方法，尤其涉及一种基于改进自抗扰神经的无刷双馈风力发电系统直接功率控制的控制方法。

背景技术

传统的无刷双馈发电系统的功率绕组直接与电网相连，控制绕组通过逆变器与电网相连，传统的无刷双馈发电机控制系统采用双闭环结构，内环采用电流PI控制方法的闭环控制，外环采用有功功率和无功功率PI控制方法的闭环控制，但是PI控制方法对干扰比较敏感，无刷双馈发电机参数的变化(电感和电阻)对控制系统的性能影响较大。

发明内容

针对传统无刷双馈发电机控制系统存在的对干扰比较敏感的问题，将自抗绕和神经网络相结合，提出一种无刷双馈风力发电系统的并网运行的控制方案，针对自抗扰算法的参数整定复杂耗时的缺点，将用于自抗扰控制器参数的动态调节，该控制方案具有内外两个控制环，内环通过神经网络实现无刷双馈风力发电机的控制绕组dq轴电流控制，外环通过改进的自抗扰技术实现无刷双馈风力发电机功率侧的有功功率和无功功率控制。

为了达到上述目的，本发明解决技术问题采取的技术方案是：

一种基于改进自抗扰神经控制器的无刷双馈风力发电系统直接功率控制，其特征在于，包括下列步骤：

(1)通过电压传感器和电流传感器检测功率绕组三相定子电压和电流；

(2)三相电压和电流经过克拉克变换和帕克变换得到dq轴电压和电流

(3)根据变换后的电压和电流计算有功功率P和无功功率Q，与给定的P^*和Q^*作差值经过鸽群优化演化博弈理论自抗扰控制器输出控制绕组定子电流有功分量和无功分量输出的电流再经过神经网络控制器输出电压经过反帕克变换得到控制绕组三相电压，再经过SVPWM输出控制信号给逆变器。

(4)通过优化算法精确控制无刷双馈发电机的有功和无功功率，对系统的内外扰动具有较强的鲁棒性，而且在没有准确无刷双馈发电机参数的的情况下使并网系统能够稳定运行。

本发明中，步骤(3)所述的鸽群优化演化博弈理论自抗扰控制器，具有不依赖于被控对象模型，抗干扰能力，精度高，控制器参数整定更加准确高效的特点，进一步提升了控制器的快速性和稳定性；自抗扰神经网络控制具有更快的跟踪速度，提高了无刷双馈发电机并网的运行性能。

本发明提供的一种基于改进自抗扰神经控制器的无刷双馈风力发电控制算法，由控制器、逆变器和无刷双馈发电机组成，其中控制器采用内外两个控制环，内环通过神经网络实现无刷双馈风力发电机的控制绕组dq轴电流控制，外环通过改进的自抗扰技术实现无刷双馈风力发电机功率侧的有功功率和无功功率控制，使无刷双馈风力发电系统更加稳定可靠运行。

附图说明

图1：本发明控制系统原理图

图2：自抗扰控制器结构图

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的一种基于改进自抗扰神经控制器的无刷双馈风力发电系统直接功率控制进一步的详细说明。

图1为本发明控制系统原理图，控制器发出信号给变换器中的功率器件，通过功率器件的开通和关断实现无刷双馈风力发电系统的直接功率控制。图2所示为自抗扰控制器结构图，包括跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性组合控制律三部分。神经网络控制器通过在线调节参数使得有功功率和无功功率的目标函数能够准确跟踪给定值。

结合图2叙述本发明的基于改进自抗扰神经控制器的无刷双馈风力发电系统直接功率控制，包括下列步骤：

(1)通过电压传感器和电流传感器检测功率绕组三相定子电压和电流；

(2)三相电压和电流经过克拉克变换和帕克变换得到dq轴电压和电流

(3)根据变换后的电压和电流计算有功功率P和无功功率Q，与给定的P^*和Q^*作差值经过鸽群优化演化博弈理论自抗扰控制器输出控制绕组定子电流有功分量和无功分量输出的电流再经过神经网络控制器输出电压经过反帕克变换得到控制绕组三相电压，再经过SVPWM输出控制信号给逆变器。

(4)通过优化算法精确控制无刷双馈发电机的有功和无功功率，对系统的内外扰动具有较强的鲁棒性，而且在没有准确无刷双馈发电机参数的的情况下使并网系统能够稳定运行。