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无刷双馈发电机飞轮储能MATLAB仿真

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关键词:无刷双馈感应发电机;飞轮储能;滑模控制;协同控制;MATLAB/Simulink

一、文章简要介绍

风电并网最头疼的问题就是风时大时小,出力跟着晃。这篇来自阿尔及利亚和卡塔尔团队的工作,给出了一套组合方案:发电机侧用无刷双馈感应发电机(BDFIG),配上飞轮储能系统(FESS)来平抑功率波动。控制上分成两级,第一级给 BDFIG 设计基于滑模控制的非线性解耦控制器,再叠加最优转矩控制(OTC)和最大功率点跟踪(MPPT)把风能抓满;第二级给飞轮的驱动电机设计协同控制。再用蚱蜢优化算法(GOA)把两套控制器的参数调到最优(DOI:10.1109/ACCESS.2025.3552703)。

BDFIG 的定子上有两套绕组:功率绕组直接接电网,控制绕组通过一个交直交变流器(PWM 整流-逆变)励磁。因为没有电刷和滑环,可靠性高、维护量小,很适合风电场这种维护不便的场合。它有类似双馈机的双励磁特性,代价是体积和重量更大、效率略低。

二、变风速下的控制策略:MPPT-OTC 与滑模控制(重点)

风机的机械功率和转矩由叶尖速比、桨距角和风速共同决定,功率系数存在一个最优值。MPPT 的任务就是让风机始终工作在这个最优点附近:实时测风速算出最优转速作为参考,再用 OTC 直接给出转矩指令,桨距角保持为零。

发电机侧的重点是滑模控制。经典 PI 调节器实现简单,但风机参数一变、系统非线性一上来,性能就掉。滑模控制的做法是先把 d-q 轴电流误差定义成滑模面,控制量拆成等效控制项加切换控制项:等效项让系统维持在滑模面上,切换项把状态拉过去。切换项用符号函数实现,会带来抖振,所以文中引入一个小正参数做平滑,在保持鲁棒性的同时压住抖振。

这套滑模控制器的整体结构如图3:功率绕组电流、控制绕组电流和转速观测都汇总到这里,再输出控制绕组的 d-q 轴电压指令。

三、飞轮储能协同控制与 GOA 参数寻优

飞轮储能这边,储能的载体是一台鼠笼式异步电机带动的飞轮。功率流向控制的目标很明确:风机出力大于电网需求时,多余的能量存进飞轮,电机升速;出力不足时飞轮放能补上,电机降速。这部分功率分配与电网侧、发电机侧指令的协调,决定了整套系统能不能稳住。

飞轮电机的控制用的是协同控制(SC)。协同控制是一种面向高维系统的状态空间非线性方法:先构造一个由状态误差组成的宏观变量,令它满足一个指定的一阶动态方程,再反解出控制律,使系统沿着设计好的流形收敛到目标。它对参数摄动和未建模动态不敏感,响应快、渐近稳定,正适合飞轮这种需要快速吞吐功率的场景。

两套控制器里都有一批待定参数,包括滑模面系数、切换增益、协同控制的宏观变量系数和时间常数等,论文用蚱蜢优化算法来整定。目标函数取误差平方积分(ISE),优化变量就是这些控制器参数,约束是让调节时间和稳态误差尽可能小。

图6 是滑模控制下的仿真结果:风速曲线、功率系数、发电机的有功无功、电磁转矩,以及功率绕组和控制绕组的 d-q 轴电流。功率系数能稳定跟踪到最优值附近,电磁转矩和无功功率都对得上参考,说明 MPPT 和滑模控制在变风速下都能咬住目标。

图7 是飞轮储能侧的仿真结果:电网与发电机有功、飞轮有功、飞轮电磁转矩、机械转速,以及转子 d-q 轴电流、d-q 轴磁链和电压电流。可以看到 8 到 12 秒飞轮储能,12 到 19 秒飞轮放能补偿电网缺口,飞轮转速几乎无误差地跟踪参考值。经过 GOA 优化后,滑模控制的调节时间从 0.7 秒缩到约 20 毫秒,稳态误差从 0.48 降到 0.06;协同控制的调节时间从 0.85 秒降到 0.3 秒,稳态误差从 0.044 降到 0.03。

来源:320科技工作室
非线性电力电子MATLAB新能源风能Simulink电场电机储能控制
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首次发布时间:2026-10-27
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硕士 | 结构工程师 微❤️ CAE320
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