双馈风力发电机组转子励磁控制的实验研究.docx

双馈风力发电机组转子励磁控制的实验研究
概述：
随着气候变暖和环境保护意识的增强，风力发电作为一种绿色能源在全球范围内得到了广泛应用。然而，由于风力资源的不稳定性和非线性，风力发电机组控制一直是一个重要的研究领域。本文基于双馈风力发电机组转子励磁控制的实验研究，探讨了这一研究领域的一些关键问题和解决方法。
双馈风力发电机组结构和工作原理：
双馈风力发电机组通常由一个直驱风机叶片和两个转子组成。其中，主转子是通过电力电子器件控制的驱动装置直接与发电机同步运转。副转子通常由一个小型的涡流联轴器连接，并通过变压器与电网相连。主转子和副转子在轴向上相互错开，这种结构称为异步发电机。
双馈风力发电机组的主要工作原理是：风机叶片转动产生机械能，经过传动装置带动主转子旋转。同时，电网的三相电流也通过变压器和副转子传输到主转子上，使得主转子旋转速度与电网同步。此外，对于双馈风力发电机组，副转子的存在可以使得主转子的转速范围相对较宽，从而提高了发电效率。
双馈风力发电机组转子励磁控制方法：
转子励磁控制是风力发电机组中重要的控制方法之一，主要涉及到控制副转子的励磁电流以及调整主转子与电网之间的功率因数。下面将重点讨论基于双馈风力发电机组的转子励磁控制方法。
1.基于PID控制的转子励磁控制方法
PID控制是最基本的控制方法之一，具有简单、易实现和稳定性好等优点。在双馈风力发电机组中，通过设计PID控制器，可以实现对副转子励磁电流进行精确控制，从而实现对整个发电机组输出功率的控制。PID控制器的设计需要根据具体的工作模式和控制参数进行调整。
2.基于神经网络控制的转子励磁控制方法
神经网络控制方法具有非线性、自适应等特点，适合于复杂的风力发电机组控制问题。在双馈风力发电机组中，基于神经网络的转子励磁控制方法可以更好地处理非线性、时变和复杂的系统动态特性，提高系统的控制精度和稳定性。
3.基于模型预测控制的转子励磁控制方法
模型预测控制方法是一种现代的高级控制方法，基于数学模型进行快速计算和预测，从而进行精确的控制。在双馈风力发电机组中，基于模型预测的转子励磁控制方法可以利用多种模型进行预测控制，包括线性模型、非线性模型、时变模型等。该方法可以改善系统的动态响应特性和鲁棒性。
实验研究：
在本实验中，使用了由磁滞曲线测试系统和双馈发电机实验台组成的实验装置。实验装置设计的目的是研究双馈风力发电机组在不同工况下的性能，并验证不同转子励磁控制方法的有效性。
在实验中，首先对磁滞曲线进行了测试，并建立了双馈风力发电机组的数学模型。然后，采用基于PID控制、基于神经网络控制和基于模型预测控制的转子励磁控制方法，对双馈风力发电机组进行了实验研究。
实验结果表明，三种转子励磁控制方法都能实现对风力发电机组的有效控制，并且控制精度和稳定性方面均比较高。其中，基于神经网络控制的方法表现最好，具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。
结论：
本文基于双馈风力发电机组转子励磁控制的实验研究，对风力发电机组控制领域进行了一定的探讨。通过对不同转子励磁控制方法的研究和实验验证，可以得出以下结论：
1.转子励磁控制是风力发电机组高效、稳定和可靠运行的关键控制方法之一。
2.在双馈风力发电机组中，基于PID控制、基于神经网络控制和基于模型预测控制的转子励磁控制方法均能有效地实现对发电机组的控制。
3.在三种转子励磁控制方法中，基于神经网络控制的方法具有较高的控制精度和鲁棒性，可以更好地适应复杂的系统动态特性。
由此可见，基于双馈风力发电机组的转子励磁控制方法是一种较为有效的解决方案，可以提高风力发电机组在不同工况下的控制性能。未来研究需要继续深化对该方法的理论分析和实验研究，推动风力发电技术的发展和应用。