电网故障条件下风储联合系统无功自适应控制

针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作为自适应律,以获得准确的无功补偿。通过动态调整控制器的参数,使储能系统协调风电达到自适应输出无功功率的效果,提高系统在电网故障下的电压稳定性和风电故障穿越能力。最后,利用Matlab/Simulink仿真验证了该控制策略的有效性和正确性,与常规PI控制策略相比,文章所提出的控制策略可使风储系统迅速提供无功功率,PCC点的电压得到明显上升。     

基于模型降阶的双馈风电机组虚拟同步机控制参数优化

针对虚拟同步机（VSG）控制的双馈风电机组（DFIG）中由模型阶数过高导致的动态性能指标和参数优化求解困难的问题，兼顾稳定性与动态性能，提出一种改进的劳斯赫尔维茨与帕德近似结合的模型降阶方法。首先，建立DFIG-VSG系统的数学模型，基于此提出一种转子电流前馈补偿解耦的双环控制策略；然后，建立DFIG-VSG并网系统的小信号模型，得到对应的高阶闭环传递函数。基于该文提出的模型降阶方法对DFIG-VSG高阶传递函数进行降阶可得到输出有功功率的二阶传递函数，并进一步通过约束动态参数与稳定裕度得出一套控制参数选取范围，在该选取范围内通过根轨迹法分析主要控制参数对DFIG-VSG并网系统的影响。在不同风速工况下，通过Matlab/Simulink仿真验证了所提方法的可行性。     

基于动力学模型和多种群遗传算法的漂浮式风电机组调谐质量阻尼器参数优化

针对5 MW ITI Barge型漂浮式风电机组，该文利用动力学模型和多种群遗传算法配合寻求机舱中调谐质量阻尼器（TMD）各参数最优解。首先，基于拉格朗日方程建立含TMD的风电机组动力学模型，采用列文伯格-马夸尔特（LM）算法对模型中未知参数辨识；其次，以塔架纵向位移标准差为目标函数，采用多种群遗传算法和动力学模型配合对TMD各参数寻优。最后，按照最优解重新设计TMD参数，分别在5种典型风浪组合载荷工况下，利用FAST全耦合模型验证TMD的减载效果。结果显示：优化参数后的TMD能够有效降低Barge型漂浮式风电机组的关键部位的疲劳载荷。对比无TMD控制时，塔架纵向位移标准差降低约6%～48%；塔根纵向弯矩标准差降低约10%～45%；叶根纵向弯矩标准差降低约11%～33%。     

双馈风电机组动态虚拟惯量和阻尼模糊自适应控制策略研究

针对传统双馈风电机组虚拟同步控制（VSG）中因负载突变导致电网频率、输出有功功率波动较大和暂态调节时间过长的问题，提出一种基于模糊自适应控制策略的变参数风电机组虚拟同步发电机控制策略。首先，在机组转子侧变流器中引入VSG算法使得风电对电网频率具有主动支撑能力，并建立DFIG-VSG有功功率小信号模型分析惯量和阻尼系数对系统稳定性的影响；然后，通过分析系统暂态过程中的功频变化原理并结合不受线性量化约束的模糊算法，将虚拟惯量和阻尼的范围作为模糊自适应环节的输出论域，进而实时调整惯量和阻尼系数以降低功率超调和频率偏移。最后，在Matlab/Simulink中基于DFIG-VSG机组的仿真结果验证了所提模糊自适应VSG控制策略的可行性、有效性及优势。