基于改进灰狼优化的开关磁阻风力发电最大功率点跟踪控制策略.pdf
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1、投稿网址:2023 年 第23 卷 第26 期2023,23(26):11224-08科 学 技 术 与 工 程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T收稿日期:2022-11-14修订日期:2023-06-17基金项目:四川省科技厅重点研发项目(2020YFG0316);成都市技术创新研发项目(2022-YF05-00003-SN)第一作者:李红伟(1977),男,汉族,河南安阳人,博士,教授。研究方向:综合能源系统、智能电机控制、油田用电设备控制系统。E-mail:14695743 。通信作者:明兴莹(1996),
2、男,汉族,四川自贡人,硕士研究生。研究方向:开关磁阻风力发电系统控制策略。E-mail:997849620 。引用格式:李红伟,明兴莹,罗华林,等.基于改进灰狼优化的开关磁阻风力发电最大功率点跟踪控制策略J.科学技术与工程,2023,23(26):11224-11231.Li Hongwei,Ming Xingying,Luo Hualin,et al.Maximum power point tracking control strategy for switched reluctance wind power generationbased on improved gray wolf opt
3、imizationJ.Science Technology and Engineering,2023,23(26):11224-11231.基于改进灰狼优化的开关磁阻风力发电最大功率点跟踪控制策略李红伟1,明兴莹1,罗华林1,亢庆林1,林军木2(1.西南石油大学电气信息学院,成都 610500;2.四川署信驱动科技有限公司,成都 611731)摘 要 以中小型开关磁阻风力发电机为研究对象,针对发电过程中,在不同风速条件下最大功率点跟踪控制快速性和准确性的需求,提出了一种基于自适应加权灰狼优化 PID 算法的最大功率点跟踪控制策略。当外界风速发生变化时,根据实时风速计算出风力机最佳转速,其与实际
4、转速的差值作为加权自适应灰狼优化 PID 控制算法的输入,作为转速闭环的 PID 控制参数,从而输出电压脉宽调制的最优占空比,实现变风速下的最大功率点跟踪控制。仿真结果表明,与传统 PID 控制相比,自适应加权灰狼优化 PID 算法能够在风速变化情况下,更加快速准确地实现最大功率点跟踪控制。关键词 开关磁阻发电机;风力发电;最大功率点跟踪;灰狼优化算法;自适应 PID 控制中图法分类号 TM315;文献标志码 AMaximum Power Point Tracking Control Strategy for Switched ReluctanceWind Power Generation B
5、ased on Improved Gray Wolf OptimizationLI Hong-wei1,MING Xing-ying1,LUO Hua-lin1,KANG Qing-lin1,LIN Jun-mu2(1.College of Electrical Engineering and Information,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China;2.Sichuan Shuxin Drive Technology Co.,Ltd.,Chengdu 611731,China)Abstract Taking small an
6、d medium-sized switched reluctance wind turbines as the research object,aiming at the requirements ofthe rapidity and accuracy of the maximum power point tracking control under different wind speed conditions during the generationprocess,a maximum power point tracking control strategy based on adapt
7、ive weighted grey Wolf optimization PID algorithm was pro-posed.When the external wind speed changes,the optimal speed of the wind turbine is calculated according to the real-time windspeed.The difference between the actual speed and the weighted adaptive gray wolf PID control algorithm is used as t
8、he input of theclosed-loop PID control parameter of the speed,so as to output the optimal duty ratio of the voltage pulse width modulation and realizethe maximum power point tracking control under the variable wind speed.The simulation results show that compared with the traditionalPID control,the a
9、daptive weighted grey wolf optimization PID algorithm can quickly and accurately achieve the maximum power pointtracking control under the condition of wind speed change.Keywordsswitched reluctance generator;wind power generation;maximum power point tracking;gray wolf optimization algo-rithm;adaptiv
10、e PID 随着中国步入“十四五”发展阶段,风能作为一种丰富的可再生能源,得到了越来越多的重视和利用1。开关磁阻发电机(switched reluctance generator,SRG)作为一种新型特种发电机2,采用双凸极结构,内部无永磁体,绕组仅集中在定子上,所以 SRG结构简单,可靠性高,没有去磁效应,适用于环境恶劣的风电场合3。SRG 输出的是恒压直流电,在并网时没有电流冲击,可直接用于直流负载或蓄电池供电,也可调节并网无功功率。但由于 SRG 控制系统开关器件容量较大,容易出现转矩波动,且在风力发电过程中,由于风能的不确定性,风力机转速的突变会引起输出电压的脉动,从而影响 SRG 的
11、发电质量,无法准确快速地实现最大功率点跟踪投稿网址:(maximum power point tracking,MPPT)4。为提高 SRG 发电质量,减小输出电压脉动,实现开关磁阻发电机的最大功率点跟踪控制,中外学者提出了很多优化方法。文献5证明了开关磁阻发电机应用脉宽调制(pulse width modulation,PWM)控制,在转速变化范围大以及中小功率场合有特殊优势,但并未考虑风力发电领域的实际工况,应用过程中存在较大偏差。文献6提出了一种变励磁电压的 MPPT 控制方法,通过单神经元控制算法输出励磁电压,实现 MPPT 控制,虽然该方法能够实现最大功率点跟踪,但学习效率因子整定困
12、难,导致输出电压波动较大。文献7提出一种动态滑膜控制来实现 MPPT,但在变风速下难以快速选取最优控制律,导致达到滑模面时间较长,系统响应速度较慢。文献8提出一种混沌粒子群优化神经网络对 SRG 进行建模分析,混沌粒子群算法泛化能力很强,可以较好地表达开关磁阻发电机的非线性特性,但该粒子群算法在频繁变化的风速下搜索速度变慢,容易陷入局部最优。近年来,智能群优化算法被广泛应用于解决非线性工程问题,具有较好的应用前景9。现进一步将智能群优化算法中的灰狼优化算法(grey wolf op-timization,GWO)应用到开关磁阻风力发电系统MPPT 控制,通过输出电压脉宽调制最优占空比,实现开关
13、磁阻风力发电系统的 MPPT 控制并优化输出电能质量。1 开关磁阻风力发电系统工作原理1.1 风力机 MPPT 数学模型由 Betz 定理10可知,水平轴风力机的输出机械功率为Pm=12Cp(,)v3S(1)式(1)中:为空气密度,kg/m3;v 为风速,m/s;S 为风轮的扫风面积,m2;Cp为风能利用系数,它是风轮叶尖速比 与风轮桨距角 的非线性函数,而叶尖速比 为风力机转速与风速 v 之比11,即=2Rn60v(2)式(2)中:n 为风力机的转速,r/min;R 为风力机的半径,m。如图 1 所示,在不同风速下,假设风力机桨距角不变,通过调节开关磁阻发电机的转速达到最佳转速 nopt,使
14、得风力机保持在最佳叶尖速比 opt,则可实现开关磁阻风力发电系统最大功率点跟踪,这就是开关磁阻风力发电系统转速闭环 PID 控制的基本目标12。但由于实际使用场景中,风速的突变以及图 1 风能利用系数与叶尖速比关系曲线Fig.1 Relation curve between wind energy utilizationcoefficient and blade tip ratio开关磁阻发电机的非线性特性,传统 PID 算法的MPPT 控制参数整定较慢、鲁棒性差,难以在风速频繁变化时保证输出电能的质量以及最大功率点跟踪。1.2 开关磁阻电机发电运行原理开关磁阻电机发电运行的分析方法与电动运行
15、的情况类似13,假设忽略铁耗,则根据能量平衡原理得到如下的微分方程,即dW=dWm+dWe(3)式(3)中:W 为风力机输入的机械能;Wm为磁场储能;We为输出的电能。由于磁场储能 Wm=Wm(i,)且 =(i,),则可以得出dWe=-iidi-iddWm=Wmidi+WmddW=Temd(4)式(4)中:i 为绕组电流;为转子旋转角度;为磁链;Tem为电磁转矩。假设绕组电阻不计14,则发电机的电压方程为 U=-e=Ldidt+iL=Ei+E(5)式(5)中:e 为感应电动势;L 为电感;为转子角速度;+U 为励磁阶段电压;-U 为发电阶段电压;Ei为变压器电势;E为运动电势。在发电机电压方程
16、式(5)两端都乘以 i,得出发电机的功率平衡式15为 Ui=iLdidt+12iE+Tem(6)式(6)中:iLdidt为进入耦合场的功率;12iE为磁能增量的功率;Tem 为机械功率。522112023,23(26)李红伟,等:基于改进灰狼优化的开关磁阻风力发电最大功率点跟踪控制策略投稿网址:2 灰狼优化算法 MPPT 发电控制开关磁阻风力发电系统 MPPT 控制如图 2 所示。根据实时风速以及所采用风力机对应的最佳叶尖速比值16,计算出 SRG 的最佳转速,与 SRG 实时转速作差比较17,使用自适应权值灰狼优化算法进行 PID 参数整定,输出电压脉宽调制中的最优占空比,控制功率变换器中相
17、应开关器件的开通与关断18,从而实现开关磁阻发电系统 MPPT 控制的快速性和稳定性。图 2 开关磁阻发电机 MPPT 控制框图Fig.2 MPPT control block diagram of switchedreluctance generator2.1 灰狼优化算法灰狼优化算法19是由澳大利亚学者提出的一种群智能优化算法,它通过将灰狼种群分级的方式,对猎物实施包围和捕猎,实现高效捕杀猎物。GWO 算法中每一个灰狼都是种群的一个可行解,将 狼的位置作为最优解,在捕食猎物时,种群里的其他灰狼个体在最优解 狼的带领下有组织地对猎物进行围攻,并且将 狼的位置作为优解,将 狼的位置作为次优解;
18、而 狼的位置作为剩余的可行解20。灰狼狩猎时需要首先包围猎物,用数学模型表示为S=CXp(t)-X(t)(7)X(t+1)=Xp(t)-AS(8)式中:S 为灰狼与猎物之间的距离;Xp为目前猎物的位置;X 为目前灰狼的位置;t 为当前的种群迭代次数;A 和 C 都为灰狼种群协同系数,计算过程为A=2ar1-a(9)C=2r2(10)式中:A 为收敛系数;a 为收敛因子在灰狼种群迭代过程中线性地从 2 减小到 0;C 为随机系数;r1、r2为0,1中的随机数21。在一个未知的猎物搜索空间中,灰狼并不知道最优解的精确位置22。所以为了更加真实地模拟灰狼的捕猎行为,假设 狼、狼和 狼都有猎物潜在位置
19、的经验知识,在每次灰狼种群迭代过程中,始终保存迄今为止获得的 3 个最优解,使得其他狼可以根据历史最优搜索的位置23采用式(11)和式(12)更新它们的位置。S=C1X-XS=C2X-XS=C3X-X(11)X1=X-A1SX2=X-A2SX3=X-A3S(12)式中:S 为与其他灰狼个体的距离;X 为 狼朝着 狼、狼和 狼前的步长和方向。改进灰狼优化算法的计算步骤24(图 3)如下。步骤 1 设置 KP、KI、KD的上下限,在此区间内对灰狼个体进行初始化,包括种群数量 N,最大迭代次数 tmax,参数 a、A、C,灰狼个体的位置 Xi(KP,KI,KD)。步骤 2 根据式(12)计算每头灰狼
20、个体的适应度值,并将适应度最优的前 3 个灰狼个体设置为 狼、狼和 狼。步骤 3 根据位置更新式(11)和式(12),更新灰狼个体 Xi的位置。步骤 4 更新参数 a、A、C。步骤 5 判断是否达到最大种群迭代次数 tmax,若达到最大种群迭代次数,则停止运算并返回最优解 X;否则返回步骤 2。输出最优解 狼的位置向量 X(KP,KI,KD)作为 PID 控制器的最佳控制参数25。图 3 改进灰狼优化算法流程图Fig.3 Improved grey wolf optimization algorithm flow chart2.2 基于改进灰狼优化的自适应 PID 调节器设计将 PID 控制的
21、 3 个参数 KP、KI、KD组成灰狼个体的三维位置向量 X=(KP,KI,KD),每次迭代适应度最优的前 3 个解分别作为 狼、狼、狼引62211科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(26)投稿网址:导其 余 灰 狼 个 体 进 行 位 置 更 新,进 而 逼 近 最优解26。采用改进的自适应加权灰狼优化 PID 算法(adaptive weighted grey wolf optimization proportionintegration differentiation,AWGWO-PID)实现 MPPT控制,由开关
22、磁阻发电机转速实际值与最优指令值的偏差来控制开关管的 PWM 触发脉冲信号改变脉宽调制占空比 D,经图 4 所示的自适应加权灰狼优化 PID 控制算法得到。如图 4 所示,nSRG为 SRG 转速最优指令,其对应于风力机最佳叶尖速度比,最优叶尖速比 opt为6,增速传动比 j 为 5,风轮半径 R 为 1.9 m,则最优转速表达式为nSRG=j30optRv=150.7v(13)定义 SRG 实际转速 nSRG跟踪最优指令 nSRG的误差为e(k)=nSRG(k)-nSRG(k)(14)自适应加权灰狼优化 PID 算法的输入信号、经图 4 所示的状态变换环节,根据增量式 PID 控制将偏差变换
23、为灰狼优化算法所需的位置状态变量X,即X1(k)=e(k)X2(k)=e(k)-e(k-1)X3(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)(15)而改进灰狼优化 PID 算法的输出增量即输出为D(k)=K3i=1Wi(k)Xi(k)W1(k)+W2(k)+W3(k)D(k)=D(k-1)+D(k)(16)式(16)中:D、D 分别为 SRG 相电压脉宽调制占空比及其增量;K 为自适应加权灰狼优化 PID 控制的比例系数;W1、W2、W3分别为 狼、狼、狼对灰狼个体位置更新的影响权值,即式(15)所示状态变量X 的权值(i=1,2,3),其按式(17)所示的改进灰狼优化位置更新机制进行在线调
24、整,即K 为比例系数;D 为脉宽调制占空比及其增量;Z-1为占空比上一时刻离散值图 4 SRG 自适应加权灰狼优化 PID 转速控制原理框图Fig.4 SRG adaptive weighted gray wolf optimized PIDspeed control schematic diagramW1=X1X1+X2+X3f1f1+f2+f3W2=X2X1+X2+X3f2f1+f2+f3W3=X3X1+X2+X3f3f1+f2+f3(17)式(17)中:f1、f2、f3分别为 狼、狼、狼的适应度。最终,灰狼个体的位置更新公式为X(k+1)=W1X1+W2X2+W3X33(18)上述影响权
25、值能够根据实际风速动态变化,加入后可以避免灰狼优化算法陷入局部寻优,加快收敛速度,提升算法寻优性能。3 仿真试验与分析3.1 开关磁阻发电机本体建模采用查表法27建立开关磁阻发电机非线性模型,利用 Ansys Maxwell 电磁仿真软件,建立 SRG 有限元模型,如图 5 所示。通过 RMxprt 模块建立 SRG本体模型,通过对铁芯叠长、绕组匝数、定转子极弧系数、轭高等进行参数化分析28得到优化后的 SRG结构参数如表 1 所示。然后通过 Rxmprt 与 Maxwell 联合仿真,进行静态磁场参数化分析,导出磁链电流角度和转矩电流角度的数据,如图 6 和图 7 所示。图 5 开关磁阻发电
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