[發(fā)明專利]一種風機虛擬慣量控制器的參數(shù)整定方法

有效

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• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號: CN108459506B
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉鋒;郭文濤;姚亞鑫;梅生偉
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 西安智大知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61215
• 代理人: 段俊濤

一種風機虛擬慣量控制器的參數(shù)整定方法，包括兩個迭代更新的設(shè)計步驟，第一個是定義各采樣點的控制效果及累計控制效果評價網(wǎng)絡(luò)通過風機系統(tǒng)反饋的狀態(tài)信息采用梯度下降法進行權(quán)重更新；第二個是采用執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)對控制量進行逼近，再根據(jù)比例積分結(jié)構(gòu)更新控制器參數(shù)，執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)通過風機系統(tǒng)反饋的狀態(tài)信息采用梯度下降法進行權(quán)重更新；得優(yōu)化后的虛擬慣量控制器參數(shù)，本參數(shù)整定方法可在風機控制器的在線運行中進行，無需停機就可以進行控制器的參數(shù)設(shè)計，無需風機的數(shù)學模型，降低了建立控制對象數(shù)學模型的難度，減少風機虛擬慣量控制器參數(shù)設(shè)計的難度和復雜度；對風機工作點、模型的變化具有自適應能力使風機虛擬慣量控制器始終保持最優(yōu)性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及風機自動控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種風機虛擬慣量控制器的參數(shù)整定方法。

背景技術(shù)

風電大規(guī)模接入電力系統(tǒng)，給電力系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性帶來了新的挑戰(zhàn)。風機虛 擬慣量控制技術(shù)通過吸收/釋放轉(zhuǎn)子動能實現(xiàn)對系統(tǒng)頻率的慣量支撐。風機虛擬慣量 控制器有多種實現(xiàn)方式，其中最常見的一種是在風機功率環(huán)上附加頻率的比例及微 分信號進行反饋，其本質(zhì)是一種比例-微分控制器。和經(jīng)典的比例-微分控制器一樣， 風機虛擬慣量控制器是針對某個工作點的近似線性化系統(tǒng)設(shè)計，系統(tǒng)工況和結(jié)構(gòu)參 數(shù)的變化會造成控制性能惡化。另外，虛擬慣量控制器參數(shù)由工程師憑經(jīng)驗調(diào)試， 缺乏系統(tǒng)化的整定方法，控制器性能有待進一步提高。因此，有必要提出一套自適 應性、最優(yōu)性的虛擬慣量控制器參數(shù)整定方法解決上述問題。

目前，風機虛擬慣量控制器參數(shù)主要通過經(jīng)驗或者時域仿真方法確定，缺乏一 般性理論方法。2009年，Tarnowski在Variable Speed Wind Turbines Capability forTemporary Over-Production(PowerEnergy Society General Meeting會議)一文中 從風機轉(zhuǎn)速安全性的角度研究了風機虛擬慣量參數(shù)取值范圍。然而，由風機的轉(zhuǎn)速 安全性入手分析僅能給出虛擬慣量參數(shù)的上限，無法得到其最優(yōu)值。此外，其研究 基于時域仿真的方法，缺乏理論依據(jù)。2015年，Wang Shuo等在IEEE Transcations on Energy Conversion(30卷：1-12頁)上發(fā)表On inertial dynamics of virtual-synchronous-controlledDFIG-based wind turbines一文。該文由風機內(nèi)電壓相位 運動方程導出虛擬慣量表達式。其表達式由兩部分組成，第一部分是風機的虛擬慣 量，反映了風機慣性響應的程度。第二部分是慣量的修正項，由含拉布拉斯算子的 算式構(gòu)成，反映了風機虛擬慣量控制過程中轉(zhuǎn)速及槳距角變化帶來的功率波動量。 該研究首次將運動方程引入風機慣量研究中，對風機慣量進行了理論修正。但對于 慣量表達式第一部分，即風機虛擬慣量的具體整定方法，研究中依然采用經(jīng)驗值進 行選取，同樣無法獲得最優(yōu)的控制效果。

另外，上述設(shè)計方法均是離線設(shè)計，難以根據(jù)風機不同的運行條件進行調(diào)整， 缺乏自適應性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提出一種風機虛擬慣量控制器的參數(shù)整定方法，采用直接啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃(Direct Heuristic Dynamic Programming,DHDP)方法作為在線學習結(jié)構(gòu)， 通過評估當前虛擬慣量控制器的控制效果，實現(xiàn)對虛擬慣量控制器的不斷更新，進 而逼近最優(yōu)的虛擬慣量控制器。

為達到以上目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種風機虛擬慣量控制器的參數(shù)整定方法，包括如下步驟：

步驟1：系統(tǒng)頻率f和雙饋風機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速w在輸入基于DHDP的在線學習結(jié)構(gòu) 之前需要進行預處理，預處理算法將f和w轉(zhuǎn)化為偏差量；

步驟2：設(shè)風機虛擬慣量控制器的控制對象為：

x(t+1)＝F(x(t),v(t))

v(t)＝h(x(t),K)