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基于模糊理论的双馈风电场FRT性能及输出功率优化
工程科学与技术,国际期刊22(2019)801完整文章基于模糊理论的SFCL和SMES双馈风电场FRT性能优化及输出功率平滑Mostafa Sedighizadeha,Hesam Yarmohammadia,Masoud Esmailiba伊朗德黑兰Evin的Shahid Beheshti大学电气工程系b伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学西德黑兰分校电气工程系阿提奇莱因福奥文章历史记录:2018年6月17日收到2018年11月4日修订2018年12月22日接受在线提供2019年保留字:双馈感应发电机(DFIG)故障穿越(FRT)超导储能(SMES)超导故障限流器混合大爆炸大紧缩(HBB-BC)A B S T R A C T配备双馈感应发电机(DFIG)的风电场应具有两种能力,以便系统运营商可以有效地利用它们。这些功能包括故障穿越(FRT)和平滑输出有功功率波动,特别是当这些发电机提供大量电力时。超导故障限流器(SFCL)和超导储能器(SMES)是用于增强这些能力和减少电力波动的补充设备在目前的工作中,FRT能力的改善和平滑的风电场的输出功率制定为一个模糊框架中的多目标问题。优化的变量是双馈风力发电机和超导磁储能系统控制器的比例积分(PI)增益以及超导磁储能系统和超导限流器的参数。该问题以SMES单元的初始储能、SFCL的能量损耗、DFIG直流侧电压偏差、DFIG输出有功功率偏差、DFIG输出电压偏差和DFIG转速偏差为6个目标函数用模糊算子对这些为了优化该多目标函数,使用混合大爆炸大紧缩(HBB-BC)作为元启发式优化算法。所提出的算法实现的案例研究,数值评估其效率。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能更有效地提高风电场的FRT能力,平滑风电场的输出功率©2019 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍随着可再生能源和风力发电的快速发展,分析其对电力系统的影响是非常必要的。预计到2020年底,风电装机容量将达到200吉瓦,比上年 增 长 20%[1] 。 在 许 多 风 力 发 电 场 中 , 使 用 双 馈 感 应 发 电 机(DFIG),这是由于其优点,包括安装简单、成本低以及有功和无功功率的良好可控性[2]。然而,双馈风力发电机(DFIG)的风力发电机组的输出功率的波动,以及故障穿越(FRT)的问题。当电力系统发生故障时,由于DFIG总线电压的突然变化,在转子侧转换器中产生高值的感应电压和电流[3];这种过电流*通讯作者。电子邮件地址:m_sedighi@sbu.ac.ir(M.Sedighizadeh)。由Karabuk大学负责进行同行审查并且过电压会损坏转换器。DFIG的停运可以解决这个问题;然而,DFIG风电场的分离会危及电力系统的稳定性[4]。风电场在不断开DFIG的情况下克服这种情况的能力称为FRT能力,可以使用超导故障电流限制器(SFCL)[5]来提高FRT能力。尽管控制DFIG以实现最大电功率,但是风速的变化导致DFIG的输出电功率的波动。这些振荡可以使用超导磁储能(SMES)来缓解[5]。到目前为止,已经开展了一些研究工作,以提高FRT能力和平滑电力振荡的风电场超导储能系统和超导限流器。在文献[6]中,提出了一种故障限流器-电池储能系统(FCL-BESS),用于增强双馈发电机对风速变化和电网故障的动态响应[7]建议采用与DFIG转子串联的电阻型SFCL,以参考文献[5]提出了SMES-FCL的最佳参数调谐,该SMES-FCL具有超导线圈(SC)作为公共部件,https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.12.0132215-0986/©2019 Karabuk University.出版社:Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页:www.elsevier.com/locate/jestch802M. Sedighizadeh等人/工程科学与技术,国际期刊22(2019)801r¼-改善FRT能力和平滑输出功率。参考文献[8]提出了一种由模糊逻辑控制器和滞环电流控制器控制的超导磁储能系统,以增强基于双馈风力发电机的风力涡轮机在事件情况下的动态响应[9]提出了一种电阻型SFCL和SMES的协调最优控制,以提高基于DFIG的风电场的FRT能力和平滑功率波动。本文对超导限流器和超导磁储能系统的一些参数同时进行了优化,使超导磁储能系统线圈的初始储能、双馈风力发电机转子在事故情况下的动能突增、超导限流器的能量损失和双馈风力发电机的输出功率振荡最小。参考文献[10]采用基于二极管桥的非超导FCL(NSFCL)提高风电场双馈风力发电机的暂态稳定性参考文献[11]通过基于新型桥式故障限流器(NC-NBFCL)的非线性控制器提高了20 MW风电场双馈发电机的FRT。参考文献[12] 介 绍 了 一 种 模 糊 逻 辑 控 制 的 并 联 谐 振 故 障 限 流 器 ( FLC-PRFCL),以支持DFIG在临时对称和不对称故障期间提高FRT能力参考文献[13]提出了一种基于风电场端电压的灵敏度指标,用于改善SMES与双馈风力发电机风电场相结合的多机电力系统的暂态稳定性。参考文献[14]提出了一种通过协调控制与联络线和超导储能系统串 联 的 晶 闸 管 控 制 移 相 器 ( TCPS ) 来 提 高 双 馈 风 力 发 电 机(DFIG)在互联两区电力系统频率控制中的动态响应的在以往的工作中,最优协调控制只有2. 系统动态模型在图1中,显示了连接到SFCL的DFIG的典型系统,其中DFIG通过0.69/35 kV和35/220 kV Transformer连接到220 kV输电线路。在母线1中,为了防止DFIG[15]的有功功率波动,连接了SMES。2.1. 双馈风力发电机动态建模在这项工作中,所提出的DFIG模型如图2所示。在该图中,DFIG模型由两个转换器组成,包括转子侧转换器(RSC)和电网侧转换器(GSC)[16]。在图2中,b是桨距角,Vw是风速,它们是DFIG的输入信号。2.1.1. RSC控制图图3示出了RSC控制器。可以观察到,RSC转换器具有总共具有八个比例和积分增益的四个比例-积分(PI)控制器。这些增益是优化变量的一部分。关于图3,Isabc和Vsabc分别是三相定子电流和电压,并且hs和qs分别是定子电压的相位和定子磁通的相位。 Isabc是三相转子电流,qs可表示为:q^ta n-1。kbs1SMES和SFCL被认为可以提高DFIG的FRT性能和平滑输出有功功率:DFIG控制器被视为恒定值。相比之下,在前-S其中kaskas和KBS定子磁通是否转移到ab参考同时进行了双馈风力发电机、超导限流器和超导储能系统的最优协调控制以及超导储能系统和超导限流器的最优参数整定。本文将双馈发电机的FRT提高和输出有功功率平坦化问题归结为六个目标函数的多目标问题这些目标函数在装有SMES和SFCL的电力系统的运行中起着重要的作用。一个模糊算子用于在[0,1]的范围内缩放目标函数,最大几何平均算子聚集缩放的目标函数。MOP的解决混合大爆炸大紧缩(HBB-BC)作为一种元启发式优化算法,联合粒子群算法和BB-BC算法。该算法基于智能计算技术,与其他元启发式优化算法相比,具有较高的收敛速度。本文的主要贡献可提及如下:● 采用SMES和SFCL最优控制器改善FRTframe. 可以观察到,转子速度Xr与转子速度xωr的参考值 并将结果t插入到PI1中,PI1的输出使iωqr。将功率计算箱Q s计算出的定子无功功率与参考值Qωs进行比较,并将结果插入PI 3,PI3的输出为iωdr。之后,将q轴转子电流iqr与基准电流iωqr进行比较,并将结果插入PI2,其输出使Vqr1。然后,将d轴转子电流idr与ref进行比较。参考1iωdr,结果插入PI4,PI 4的输出使Vdr1。在将Vqr1和Vdr1与Vqr2和Vdr2相加之后,结果被标记为Vqr和Vdr,其被传输到abc帧并将所得信号插入到脉宽调制(PWM)中,以便产生用于RSC的控制信号。Vqr2和Vdr2可以计算为:Vdr2¼-sxsrLr iqr能力和缓解有功功率振荡。●Vsx.rLiL2imsm3DFIG、SFCL和SMES的协调控制同步● 考虑六个目标函数,包括初始存储qr2 ¼sr 陈博士L2mLsSMES装置的能量,SFCL的能量损失,DFIG的直流母线电压、DFIG的输出有功功率偏差、DFIG的输出电压偏差和DFIG的速度1mLs Lrð4Þ偏差用模糊算子对目标函数进行标度,用最大几何平均算子对目标函数进行集结。● 在提出的MOP上实现HBB-BC算法。顶sVqs-rsiqsxsLmð5Þ本文考虑了以下组织。 第二节是系统的动态模型。然后,在第3节中讨论问题的制定。然后,第4节解释了所提出的算法。然后,在第5节中阐述了数值结果,最后,在第6中给出了结论。2.1.2. GSC控制图4说明了RSC控制器。可以看出,GSC转换器具有四个PI控制器,总共具有八个比例和积分增益。这些增益也是优化变量的一部分。图4所示的控制器可以稳定DC链路电压,并且还减轻通过改变风速而产生的定子电压的波动。●¼M. Sedighizadeh等人/工程科学与技术,国际期刊22(2019)801803SSS s*RRQ*Fig. 1. 电力系统模型图二. DFIG模型。图三. RSC控制器。2.2. 超导磁储能控制超导磁储能系统的结构及其控制如图5所示。超导磁储能结构包括一个DC/DC变换器、一个直流环节电容器和一个带电感的超导线圈。电压源逆变器(VSI)由PWM通过图5[4]所示的五个PI控制器控制。这些控制器在dq参考帧中起作用;因此,所提出的结构具有两个abc=dq变换。abc=dq转换所需的从三相电压到d-q轴电压的转换电压的相位由锁相环(PLL)提供。在这在本文中,这四个控制器的PI增益是优化变量的一部分,并且是最优确定的。2.3. SFCL模型所提出的SFCL结构具有柔性电阻,因此其在正常条件下没有电阻,但在故障情况下产生高电阻,以限制故障电流并防止DFIG中的突然过电流和电压骤降[17]。在故障后,电阻这段时间称为热操作。SFCL电阻值变化如下:804M. Sedighizadeh等人/工程科学与技术,国际期刊22(2019)801>Rm.1-ex p.-st tt0≤tt1.. 时间≤23s是/是见图4。 GSC控制器。>80tt0图五. SMES的控制结构。公司简介<>:1Rm t1≤tt281gi≤gminG:i我0gi ≥gmax其中gmin和gmax是目标的下限和上限3.4. 转子速度偏差我我函数i; g i是要缩放的目标函数i的值; li 是考虑转子速度的IAE作为转子速度偏差的标准,其可以通过以下方式获得:对应于gi的成员资格。由于这一事实,所有六个目标函数都应被最小化,因此出现了目标函数i(gmin)的最小值IAEx¼1jetjdt130尽管有其他目标,但仍将其单独最小化功能。因此,五个目标函数中的每一个都必须作为单目标优化问题最小化,以获得其中e tDx。因此,目标函数定义如下:g最小值。此外,将五个单目标优化解中的最大值作为gmaxZ00ZZZ3806M. Sedighizadeh等人/工程科学与技术,国际期刊22(2019)801我我我ðÞ我我MMXCf我k1m m SC0SC0价值观试图确定目标函数的范围,Xk1;ja2XCk1-a2a3Xgbestk 1-a3Xlbestk;j我多目标问题称为支付表法[18]。采用“最大几何平均”技术将模糊隶属度缩放的目标函数它表示为[19]:我我我rja1. ; D第一节;第二节. ; N 27uu1:u2:u3:u4:u5:u6 1=6 20其中,u作为多目标函数的适应度函数。(20)中的总体隶属函数的最大化同时优化了所有目标函数。由(20)提出的目标函数应考虑具有SMES和SFCL参数界限的PI控制器的约束进行优化,如下所示:其中rj是从高斯分布获得的随机数对于每个候选者都在变化的条件;a1是限制搜索空间大小的参数;Ximax和Ximin是第i个决策变量的上界和下界。此外,a2和a3是调整全局最优和局部最优的作用的参数分别在候选者的新位置上最优;Xlbestk;j表示直到迭代k为止粒子i的最佳位置;Xgbestk; j表示直到迭代k为止的所有候选者中的最佳位置。Rmin≤Rm≤Rmaxð21Þ变异算子确保HBB-BC算法不会收敛到局部最优。该运算符被公式化为:Imin≤ISC0≤Imaxð22 ÞSC0SC0X最小值1;j最小值x最大值x最大值-X最小值x最大值P最小值28
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