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摘要：本文主要分析了直驱永磁风力发电系统的仿真设计，阐述了直驱永磁风力发电系统的优化控制，最后总结了直驱永磁风力发电系统的有效性，旨在通过对该发电系统的相关研究，验证直驱永磁风力发电系统的科学性，在对比优化中提高直驱永磁风力发电系统的实效性和可行性。
关键词：风力发电系统；直驱永磁；仿真；优化控制
一、直驱永磁风力发电系统的仿真研究
对直驱永磁风力发电系统的仿真研究主要分析其系统仿真波形以及发电机模型的适用性，以此来验证直驱永磁风力发电系统的科学性，从而便于系统的进一步优化，以下将从仿真波形和适用性两方面进行阐述。
（一）系统仿真波形
直驱永磁风例发电系统的输入风速由自然风构成，自然风主要包括阵风、基础风、随机风以及渐变风，发电机系统的电机转速与输入风速相关，随着输入风速的变化而变化，其输出功率与最大功率高度契合，因此能够对最大风的功率进行良好的追踪，确保稳定运行。且发电机的侧直轴电流数值保持在0左右，能够将发电机的能耗控制在最小范围内。并联电容器在输入风速的变化中呈现出不明显波动，并且由网侧控制器将网络侧功率和发电机侧功率控制在平衡状态。
（二）发电机模型的适用性
本文所建立的两种模型分别为精确模型和实用模型，在进行发电机的实用模型和精确模型的适用性比较时，需要用负载分别连接两种模型，设置风速为10m/s，并维持不变，同时设置100秒时的负载电阻由1.4pu变为1pu。两种模型的发电机侧有功功率对比如图1所示。
图1 两种模型的发电机侧有功功率对比
通过图示发现，在100秒时，精确模型的发电机侧有功功率发生了明显的变化，电阻负载在减小的过程中，电流应该逐渐变大，但是因为发电机的电压方程中，电流出现了微分，因此电流不会出现明显的突变，故为了阻止电流的突增，在100秒时增大电压，在图中反映为发电机侧有功功率的的突然上升。实用模型中发电机侧有功功率没有明显的上升变化，二者存在区别的主要原因在于实用模型中没有将定子电磁暂态过程考虑进来，因此二者的发电机侧有功功率在100秒呈现出不同的状态。
二、直驱永磁风力发电系统的优化控制
本文中直驱永磁风力发电系统的优化控制计算方法主要采用粒子群算法，同时对粒子群算法在控制器参数优化中的应用进行了系统的阐述，最后通过优化结果对该算法的优化控制进行了详细说明。
（一）粒子群算法
粒子群算法高效便捷，操作简单，是一种应用广泛的智能化优化控制的算法，一般来说，在电力系统中传统的算法需要依靠固定的公式，但是粒子群算法不需要，粒子群算法只需要进行细小的调整就能够满足不同的优化问题的需要。粒子群算法的原理是把无规律且原始的粒子当作需要解决的问题的可行性方案，然后对这些可行性方案的优势和劣势进行分析，通过适应度函数来表征这些优劣势，通过多种可行性方案的比较，选择最优。
（二）控制器参数优化中应用粒子群算法
控制器参数优化中，粒子群算法的应用主要针对网络侧控制器中的几组参数，从而进行相应的优化控制计算。首先，连接三相系统和直驱永磁风力发电系统，然后通过矢量控制技术，用网络侧有功功率来表征发电系统的性能。而网络侧有功功率的影响因素包括网络侧直轴电流和电压，因此可以通过调整网络侧直轴电流的大小来实现网络侧有功功率的变化。在系统故障时，把最大的网络侧直轴电流数值作为优化对象，然后利用逐次迭代，将故障时的直轴电流的变化幅度调整到最小，使得控制器的参数能够实现优化控制；另外，分别将两种模型与变换器和控制器相连接，一起接入三相系统。然后在40秒设置短路故障，0.01秒后恢复正常。经试验，在短路故障发生时，精确模型和实用模型的网络侧有功功率高度吻合。将不同系统状态下，两者的有功功率进行分析，可见，两种模型的使用范围有所不同，在进行发电机动态状况的分析研究时，宜采用精确模型，而并网计算则两种均可采用，准确性不相上下。
（三）优化控制的结果分析
本文通过建立模型，编写相应的粒子群算法程序，然后将粒子群算法的数据与仿真模型的数据进行交换，最终实现控制器的逐渐优化。通过粒子群算法进行控制器的优化之后，系统的性能得到了有效的改善。
三、结语
综上所述，直驱永磁风力发电系统的仿真和优化控制，主要依靠系统中的各个模块的控制来实现，在模型中，构建控制器、发电机、变换器等模块，得到系统的仿真波形，并让模型的真实性和准确性得到了验证，然后通过比较模型的适用性，对发电机自己的动态情况进行分析。最后通过粒子群算法对网络侧控制器参数的三组控制器进行相应的优化，让直驱永磁风力发电系统得到进一步的优化和改善。
参考文献：
[1]管维亚，吴峰，鞠平等.直驱永磁风力发电系统仿真与优化控制[J].电力系统保护与控制，2014，（9）：54-60.
[2]浦清云，黄守道，黄科元等.兆瓦级永磁直驱无传感器风力发电系统仿真[J].计算机仿真，2011，28（6）：308-311.
论文作者:王铁强
论文发表刊物:《电力设备》2017年第15期
论文发表时间:2017/10/23
标签：永磁论文; 系统论文; 模型论文; 发电机论文; 粒子论文; 算法论文; 风力发电论文; 《电力设备》2017年第15期论文;