直驱永磁风电机组在微电网下的自适应多模式功率控制*

金国文, 苏华莺

(山西电力职业技术学院，山西 太原 030021)

直驱永磁风电机组在微电网下的自适应多模式功率控制*

金国文, 苏华莺

(山西电力职业技术学院，山西 太原 030021)

当风电机组并入微电网后，要求风机能够工作在最大功率点跟踪和固定功率点跟踪两种模式，并适时切换。针对这个问题，提出了一种新型的直驱永磁风电机组在微电网下的自适应多模式功率控制策略。该控制策略结合磁场定向控制应用于永磁同步发电机和两电平全功率背靠背变流器构成的发电系统中。该控制策略的控制目的是使风电机组根据不同工况运行在最大功率点跟踪模式或跟踪性能增强型的非最大功率点跟踪模式。新型控制与传统变步长爬山搜索算法相比，速度更快、鲁棒性更强，当环境和功率需求变化时，能迅速切换到非最大功率点跟踪模式，且具有快速的动态响应和精确的稳态响应。最后，基于小功率永磁直驱风电机组试验平台开展了试验研究，对新型控制策略的控制性能进行了试验验证。

微电网; 永磁同步发电机; 直驱; 最大功率点跟踪; 磁场定向控制

0 引 言

分布式发电系统(Distributed Generation，DG)和集中式发电系统相比，有明显的优势，例如能源就地生产和消耗实现的较低的电缆传输损耗等[1-2]。DG系统特别适合新能源发电机组的接入，极大的改变能源利用形式，智能型微电网是一个发展趋势[3-5]。直驱式的采用永磁同步发电机(Permanent Magnet Synchronous Generator，PMSG)的风电机组是近年来发展最为迅速的可再生能源发电系统[6-10]。

当风电机组结合相关储能系统并入微电网后，可以减弱风力发电的随机属性，提高输出稳定性，同时也要求风电机组能够工作在最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)模式和固定功率点跟踪(non-Maximum Power Point Tracking，non-MPPT)模式。

传统的MPPT控制策略大致分为以下几种类型。根据风机叶片的空气动力学特性，对于不同的风速输入，存在一个最佳叶尖速比(Tip Speed Ratio，TSR)，即λopt，对应最大的功率捕获Pwind_opt。文献[11]给出了第一种类型的基于最佳TSR的MPPT算法。其基本思想是通过控制机侧变流器(Machine Side Converter，MSC)来控制发电机的转矩以确保最佳的转子速度ωm_opt，而这是由给定的λopt和风速v决定的。该MPPT算法需要一个风速计，因此存在叶片扰动和沿叶片风速变化造成测量不准确的问题[12]。其他两种类型的MPPT算法分别是文献[11]中的功率信号反馈法(Power Signal Feedback，PSF)和文献[13]中的最优转矩法(Optimal Torque，OT)，都不需要转速计，但仍需要具体的风机参数。此外，上述三种MPPT算法只是最大限度地捕获风功率Pwind，而不是风电变流器最后的输出功率Po。Pwind和Po的关系如式(1)所示，式中ηg和ηc分别是风机和变流器的效率，各自随转子转速变化而变化。因此即使获得了最佳的Pwind，也不能保证输出最佳的Po[14]。

(1)

更为普遍的MPPT算法是爬山搜索法(Hill Climbing Search，HCS)[11]。它的优点是不仅不需要风速计，同时也不需要风机参数，更重要的是，其目标函数为输出电功率Po，而不是Pwind。但是，当风速变化时，HCS方法需要折衷步长和跟踪速度，以及权衡跟踪精度和速度[14]。文献[15]中提出了一种变步长的HCS算法，可有效解决第一个折衷问题，但会增加第二个折衷问题的难度。

因此，目前最有效的MPPT算法是文献[14]所提出的，即检测风速变化时，从变步长HCS切换到PSF模式，从而避免输出功率Po产生大幅振荡。虽然算法是基于不控整流桥和直流变换器拓扑提出的，但也可以应用到广泛采用的两电平全功率变流器中。拓扑结构如图1所示。

图1 PMSG和机侧变流器拓扑结构

本文的研究对象是并入有限容量微电网的风电机组，因此除了考虑前述MPPT算法外，还需要设计一个特殊的non-MPPT模式，以应对微电网孤岛运行模式，当风能超过了系统容量时限制过多的能量获取。因此，本文提出了一种直驱永磁风电机组在微电网下的自适应多模式功率控制。该控制方案可实现MPPT模式和non-MPPT模式的自动切换。在MPPT模式下，提出的控制方案比传统方法更快、鲁棒性更好，在风速变化时能够提供强大的跟踪能力；而在non-MPPT模式下，有三种功率控制算法分支，不仅能够满足精确的稳态功率跟踪，而且能够快速响应功率指令和应对环境的变化。

1 新型MPPT控制算法

1.1 传统MPPT控制算法

PMSG和MSC的拓扑结构图如图1所示。在dq坐标系下，风电机组的数学模型如下所示[6]：

(2)

(3)

式中：Ud、Uq——d、q轴定子电压；

id、iq——d、q轴定子电流；

p——发电机的极对数；

ψd、ψq——d、q轴定子磁链；

ψr——转子磁链；

ω——转子电角速度；

Tem、TL——电磁转矩和负载转矩；

Ld、Lq——d、q轴同步电感；

r——d、q轴的定子电阻。

(4)

图2 基于FOC的MPPT控制算法

1.2 新型自适应MPPT算法

和传统的HCS算法不同，新型的MPPT控制算法会根据检测到的风机输入功率的改变在多种控制模式之间切换，具体流程图如图3所示。按照文献[14]中分类，算法控制周期中有三种工作模式。具体如下：

图3 新型MPPT控制算法的流程图

(1) 无风速变化模式1：在第n步时，如果跟踪点远离最大功率点，则按照式(5)采用变步长HCS算法来提高跟踪速度(其中C为比例常数)，ωm_ref的符号由Δωm(n)和ΔPem(n)共同决定。

(5)

(2) 模式0：如果跟踪点接近最大功率点，则式(5)中的Δωm_ref(n)会很小，可忽略。因此控制目标是保持跟踪结果不变且稳定。当ΔPem(n)

(6)

(7)

1.3 风速变化检测

如前所述，风速计由于机械原因无法给出精确的风速值。当有风速突变时，风能曲线Pwind-ωm从图4中曲线1变为曲线2，同时由于机械惯性，转子转速ωm保持不变，因此风能Pwind瞬间从M点跳跃到N点，结果使得ΔPem(n)的估计产生明显变化。这可以作为从模式1切换到模式2的标志。

上述判据只适用明显的风速变化检测。但对于微小的风速变化，变步长HCS算法不会产生较大振荡，并且模式0也允许输入有一定的偏差。此外，模式2中的ΔPem(n)应超过模式0中预设的a，否则ΔPem(n)和ΔPem(n-1)的比值较大时很可能被控制器当成干扰导致的结果，而不是由实际的风速变化所引起。

图4 风速变化引起的工作点突变

2 新型non-MPPT算法

2.1 微电网中的功率控制原理

可再生能源发电并网容量的增加，远距离电力传输以及微电网的孤岛工况导致了弱网发生的可能[16-17]。

如图5所示，传统的直驱PMSG通过交直交的方式连接到弱网中，因此发电机作为电压源来调节直流母线电压。具体实现方式是增加第三个电压闭环来完成速度控制，这样风机所产生的功率由直流母线电压决定，而不是MPPT算法决定[16]。

图5 传统风机接入电网示意图

如图6所示，在混合含有交流链路和直流链路的微电网中，MSC和储能系统都直接连接到直流侧。因此如图7所示，一般负载在系统的容量覆盖范围内都可以采用MPPT算法来实现功率控制，仅当微电网与微小负载连接构成孤岛时，风机才需要采用non-MPPT算法来减少注入直流母线上的功率，以防止储能系统过度充电。

图6 混合含有交直流链路的微电网拓扑

图7 PMSG在微网下的功率控制模式

此外，与图5中传统的拓扑结构不同，在孤岛模式运行的微电网中，所有的分布式发电机和负载都连接在公共耦合点，因此一般只有一个设备可作为恒压源。在本文中，储能系统被选择用来调节直流母线电压，因此在non-MPPT模式下，MSC仍作为电流源向直流侧输入固定功率。基于此，在图2中增加了第三个控制环PSF，成为图8所示的控制结构。

图8 基于FOC的non-MPPT控制算法

一旦从MPPT模式转换到non-MPPT模式，控制结构就从图2所示切换到图8所示。这时如图9所示，所捕获的风功率Pwind将从其最大值Pwind_opt减小到固定值Pref，从而防止直流侧电容过充。由图9中的Pwind-ωm曲线图，对于固定的Pref，有B1和B2两个工作点可供选择，在忽略损耗的情况下，实际输出电功率Po可由式(8)计算[17]。

(8)

图9 两个工作点下non-MPPT模式的功率流程图

如果目标点选择B1，这就要求转子转速ωm降低，这时风机动能减少，Pacc<0。考虑到风机的大惯性特性，从式(8)可以得出最终输出端电功率Po将会以某种方式增加。这与期望控制目标相悖。对B2进行类似分析，结果是有利的，Pacc有助于系统的稳定，故可在功率环中采用简单PI控制器。对于目标工作点B1和B2，除了在暂态性能的差异，其他指标差别如表1所示。

表1 工作点比较

从表1可以看出，尽管选择B2点后控制较容易，但是存在较大损耗和最大速度限制。实际上，对于选择B2的功率控制还需要桨距角控制，因此在这里选择只有转速控制的工作点B1。

2.2 新型自适应non-MPPT算法

从上述分析得到，可通过增加第三个功率环来调节速度参考值。对于目标工作点B1，提出一种新型的自适应non-MPPT算法能更好地消除振荡,并提高系统暂态稳定性。

从式(4)中可得到，Pem是iq和ωm的函数，故功率外环由电流环和速度环组合而成。由于速度环带宽很低，因此第三个环路中non-MPPT控制器的输出ωm_ref的响应速度也需要很低才行。这可以通过设置non-MPPT算法中PI控制器比例增益kp为0实现。完整的控制器框图如图8所示，kp为0，non-MPPT控制器表达式如式(9)所示。

(9)

传统控制器中，随着时间的推移，功率误差Perror和加速度dωm_ref/dt均减小，但如果式(9)中控制器的积分增益ki增加，将有助于控制器加快跟踪速度。这就是自适应PI控制器第一级的基本思路。ki的两种典型设计分别是指数型设计式(10)和常数型设计式(11)，其中ki_coe、ki_init和r均为常数，且ki_coe的符号在图10中确定。

(10)

(11)

图10 自适应non-MPPT算法流程图

随着时间的推移，Perror逐渐减小，当Perror的值落到区间(-b，b)时，其中b为较小常数，控制器将自动切换到第二阶段。在第二阶段中ki等于一个固定较大的数值ki_const，以此来提高速度环响应。具体的自适应non-MPPT控制方法的流程图如图10所示。图10中ωm_ref_adapt和ωm_ref_const分别是第一和第二阶段的转速参考值，Ts为MPPT算法的控制周期。

3 算法仿真研究

基于MATLAB/Simulink仿真平台对控制策略的性能进行仿真研究。不同风速下的Pwind-ωm曲线如图11所示。直流母线电压由储能环节保持稳定，额定600 V，直流侧通过MSC连接到PMSG。仿真中PMSG参数如下：定子电阻Rs为0.48 Ω，极对数p为4，d轴电抗Ld为3.34 mH，q轴电抗Lq为3.34 mH，磁链ψr为0.171 Wb，额定电压Un为124 V，转动惯量J为0.001 47 kg·m2。

图11 仿真中不同Pwind-ωm曲线和工作点

3.1 MPPT算法仿真

(1) 稳态下风速突增：如图12(a)所示，在1 s时，系统已到达图11中曲线Ⅱ稳态，对应转速为245.5 rad/s。这时风速突增，Pwind-ωm变为曲线Ⅲ。采用变步长HCS算法需2 s跟踪到新的工作点和最佳转速260.3 rad/s，而采用所提出的控制算法只需0.04 s就可以到达转速稳态值261.5 rad/s。故新算法耗时少，稳态值更接近理论的261.7 rad/s。

(2) 稳态下风速突减：如图12(b)所示，在1 s时，系统已到达稳态A点附近，对应最佳转速270.5 rad/s，这时风速突减，Pwind-ωm变为曲线Ⅱ。采用变步长HCS算法和新算法使系统再次达到稳态的耗时相同，新算法最终调整转速到246.5 rad/s，而传统算法只到222.0 rad/s，精度不高。

图12 MPPT算法仿真结果

(3) 稳态前风速突增：如图12(c)所示，Pwind-ωm曲线在0.1 s从Ⅰ变为Ⅲ，而非先到Ⅰ中的工作点。变步长HCS算法需0.28 s到达稳态，对应转速277.5 rad/s，而新算法只需0.23 s就可到达266.7 rad/s的稳态，且更接近理论最佳转速。

(4) 稳态前风速突减：如图12(d)所示，Pwind-ωm曲线在0.14 s从Ⅲ变为Ⅰ，而不是先到达图11中的A点。变步长HCS算法将产生振荡并需0.4 s到达稳态，对应转速136 rad/s，而自适应控制算法只需0.2 s就可到达稳态，对应转速191.5 rad/s。这也与理论最佳转速181.3 rad/s更接近。

3.2 non-MPPT算法仿真

将图11中的曲线Ⅱ和Ⅲ重绘于图13中，并重新标注工作点来对non-MPPT控制算法进行仿真。

图13 non-MPPT仿真中的Pwind-ωm曲线和工作点

(1) MPPT算法切换到non-MPPT算法：如图14所示。控制算法切换命令发生在t=0.5 s、Pref=1 500 W时，指数型和常数型自适应PI控制器与传统PI控制器相比，超调量减少了约70%，而调节时间分别为0.078 s和0.096 s，也明显小于传统控制器。因而指数型自适应PI控制器的性能更好。三种控制器都能取得精确的稳态跟踪效果，稳态工作点对应于图13的B′点。

图14 MPPT算法切换到non-MPPT算法的仿真结果

(2) 风速突变：如图15所示是风速在t=0.5 s时突变的结果，曲线Ⅲ变化到Ⅱ，在non-MPPT控制下，采用指数型自适应PI控制器只需要0.03 s就可以使参考功率恢复到1 500 W，即从图13中的B′点到C′点。

图15 风速突变时的仿真结果

上述仿真结果证明，在MPPT和non-MPPT这两种控制模式下，所提出的控制策略都能够保持稳定，振荡小，并且大大减少了在发电机端的调整时间。

4 试验验证

为了验证前述控制策略的性能，基于2 kW的PMSG原理样机搭建了试验平台，开展了试验研究。试验系统具体参数如下：定子电阻Rs为0.7 Ω，极对数p为4，d轴电抗Ld为4.08 mH，q轴电抗Lq为4.08 mH，磁链ψr为0.218 Wb，额定转速n为1 500 r/min，额定功率Pn为2 kW，额定电流In为7.5 A，额定电压Un为220 V，转动惯量J为0.000 72 kg·m2，额定转矩Tn为14.33 N·m。原动机由伺服电机驱动控制，用来模拟实际的风力涡轮机，设计直流母线电压参考值Udc_ref为150 V。电池组作为一个储能稳压源，用滑变电阻作为直流负载，最大阻值为220 Ω。

(1) non-MPPT模式稳态：在non-MPPT控制模式下跟踪的稳态结果如图16所示。图16中CH1表示直流侧电压udc，CH3表示发电机a相电流ia，CH4表示直流电流idc，输出功率Pout为CH1和CH4的乘积。稳态时udc和Pout都保持稳定，表明在non-MPPT控制模式下系统能保持闭环稳定。

图16 应用non-MPPT算法后的稳态波形

图17 应用non-MPPT算法后的功率指令突变波形

(2) non-MPPT模式下功率指令突变：功率指令改变时，non-MPPT控制模式下的跟踪结果如图17所示。图17中CH1、CH3，CH4和Pout的定义与图16相同。从图17可以看到功率指令的值翻倍，因而输出功率首先由66.2 W增加到134.2 W，之后由于功率指令再次变化，输出功率下降到正常值。此外，由于原动机的输入转矩为常数，稳态时CH3表示的发电机电流ia的幅值在不同功率指令下均保持不变，只有电流的频率和转子转速的大小发生改变来增加或减小输入有功功率。

上述试验结果验证了新型控制策略下，系统稳态性能和动态性能均较优。

5 结 语

本文对直驱永磁风电机组在微电网下的自适应多模式功率控制算法进行了相关研究。首先设计了多模式功率控制器的自适应MPPT算法，然后确定了风速检测机制，设计了non-MPPT算法，并实现了模式之间的平滑切换。最后通过仿真和试验对控制算法进行了验证。主要结论如下：

(1) 与传统控制器相比，新型控制策略在风速和功率指令突变时，适应性更强，鲁棒性更好，且控制精度更高。在不同的条件下这两种模式可以自动平滑切换。

(2) 在微电网中采用这种新型自适应功率控制器，可以限制风能的随机性影响，并且系统效率提高，可靠性得到增强。因此，这种控制算法不仅减少了摄取风能对环境的影响，也降低了对电网的不利影响。

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Adaptive Multi-Mode Power Control for Direct-Drive Permanent Magnet Synchronous Generator under Microgrid*

JINGuowen,SUHuaying

(Electric Power Occupational Technical Institute of SEPC, Taiyuan 030021, China)

While in a microgrid, the wind turbine generator is required to work in both maximum power point tracking and fixed power point tracking modes, and it must change the mode properly.Aiming at this problem, an adaptive multi-mode power control for direct-drive permanent magnet synchronous motor (PMSG) in a microgrid has been proposed.The control strategy combined with field oriented control was applied to a PMSG and two-level full power back-to-back converter drive system.The objective of the control strategy was to make the wind turbine operating in the maximum power point tracking mode or tracking performance enhancement mode of non-maximum power point tracking.Compared to the conventional variable-step hill climbing search algorithm, the novel control was faster, and the robustness was stronger.The novel control has a fast dynamic response to the change of the power command and the environment, and has an accurate steady-state response as well.Finally, based on the low power direct-drive PMSG test platform, some tests have been done to verify the validity of the new proposed method.

microgrid; permanent magnet synchronous generator (PMSG); direct drive; maximum power point tracking (MPPT); field oriented control

国家级自然科学基金项目(51490681)：电力电子器件及其组合混杂系统多时间尺度的动力学表征。

金国文(1983—)，男，硕士研究生，研究方向为环境工程，新能源发电和微电网。 苏华莺(1979—)，女，硕士研究生，研究方向为新能源发电和微电网。

TM 315

A

1673-6540(2017)03- 0102- 08

2016 -07 -25