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基于预估器和神经网络的双馈风力发电机无位置传感器控制_刁亮
36 11 Vol. 36, No. 11 第 卷 第 期 太 阳 能 学 报 2015 11 ACTA ENERGIAE SOLARIS SINICA Nov., 2015 年 月 文章编号：0254-0096（2015）11-2816-07 基于预估器和神经网络的双馈风力发电机 无位置传感器控制 刁 亮，王 丹，彭周华，郭 磊 （大连海事大学轮机工程学院，大连 116026） 摘 要：在分析双馈风力发电系统的结构特点后，建立基于电网电压定向下双馈发电机的数学模型。采用神经网 Lyapunov 络在线逼近转子电流状态方程中的未知项，并通过引入转子电流预估器，减小控制律的抖动。 稳定性分 析结果表明闭环系统所有变量一致最终有界，且通过调节设计参数可使跟踪误差尽可能小。为了实现无位置传感 器控制，从未知项的估计值中计算出转差电角速度，并借助定子电压检测值与计算值构成闭环转子位置观测器。 仿真结果验证了该控制策略的正确性和有效性。 Lyapunov 关键词：双馈风力发电机；神经网络；预估器； ；无位置传感器控制 TM343 .4 A 中图分类号： + 文献标识码： 1 连，系统结构如图 所示。电网通过一个背靠背变 0 引 言 换器为双馈发电机转子提供励磁电流。网侧变换 双馈发电机因其具有体积小、重量轻、功率因 器的作用是调节中间直流母线电压和网侧功率因 8 数可调、效率高、所需变换器容量小等优点而被广 数，其控制方法不做赘述，可参见文献［ ］。转子侧 泛应用于风力发电领域，然而由于双馈发电机本身 变换器的任务是通过控制转子励磁电流来控制双 是一个多变量、强耦合、非线性系统，传统控制方法 馈发电机定子侧输出的有功和无功功率。 1~4 难以实现高精度控制［ ］。另外，如果可省去转子位 置传感器和速度传感器，不仅能提高系统的可靠 5~7 性，还可简化系统结构，降低成本［ ］。对此，本文采 用神经网络对转子电流状态方程中的未知项进行 逼近并加以补偿，提高了系统的跟踪性能。为了延 长系统运行寿命，通过引入转子电流预估器，使系 统具有快速响应
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