双馈风力发电系统粒子群优化算法研究

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1、硕士学位论文双馈风力发电系统粒子群优化算法研究RESEARCHONPARTICLESWARMOPTIMIZATIONALGORITHMFORDOUBLY-FEDWINDPOWERSYSTEM侯丽珺哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TM614学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文双馈风力发电系统粒子群优化算法研究姓名：侯丽珺导师：郑雪梅副教授申请学位：工学硕士学科：电气工程所在单位：电气工程及自动化学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TM614U.D.C:621.3Dissertationforthe

2、MasterDegreeinEngineeringRESEARCHONPARTICLESWARMOPTIMIZATIONALGORITHMFORDOUBLY-FEDWINDPOWERSYSTEMCandidate：HouLijunSupervisor：Asso.Prof.ZhengXuemeiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ElectricalEngineeringAffiliation：Dept.ofElectricalEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferri

3、ng-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着全球化进程不断加快，能源危机和环境恶化等问题日益突出。风能作为一种清洁可再生能源备受关注，风力发电技术也随之迅速发展。对于双馈风力发电系统，传统的变流器控制策略在稳定性、控制性能、效率和可靠性等方面稍显不足。本文分别针对系统中机侧变流器、网侧变流器控制及网侧滤波器进行设计与参数优化，以改善双馈风力发电系统变流器的控制性能。首先，针对粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)在处理复杂的非线性优化问题时，存在易陷入局部最优区域和收敛较慢的缺陷

4、，引入随机权重和粒子自适应变异，设计了混合粒子群算法（HybridPSO,HPSO），并通过测试函数验证了该算法的高收敛速度及高精确度；针对各子目标互相冲突的多目标优化问题，设计了基于Pareto最优的混合多目标粒子群优化算法（HybridMulti-ObjectivePSO,H-MOPSO），并将其应用于后续研究中，进一步验证了所提算法的有效性。其次，针对双馈风力发电系统中机侧变流系统，从双馈电机的电气-机械端口受控哈密顿（PCHD）模型出发，并与全阶非奇异终端滑模转速外环相结合，设计了基于PCHD模型的无源控制器。并采用HPSO算法设计控制器参数。仿真验证了该控制器在提高风电系统稳定性的同

5、时也提高了系统的抗扰动能力。然后，针对网侧变换器中的LCL滤波器，为了在节约成本、降低损耗的同时还能保证滤波器良好的滤波性能，本文提出了一种基于H-MOPSO算法的无源阻尼LCL型输出滤波器参数优化设计方法。本文从LCL型并网输出滤波器复频域模型出发，分析了滤波器参数对滤波性能、谐振抑制及阻尼损耗的影响，进而建立了滤波器参数优化设计模型，并与传统的线性加权多目标优化结果对比，验证了H-MOPSO在解决各子目标互相冲突的多目标优化问题上的优越性。最后，为改善经LCL滤波后的并网变换器控制系统的性能，提高系统在外部扰动及参数波动情况下的鲁棒性，设计了一种基于全阶非奇异终端滑模电流内环控制和PI调节

6、的准直接功率外环的并网变换器控制器。在此基础上，为达到更好的控制性能，采用HPSO算法对控制器参数进行优化。仿真验证了HPSO算法的有效性，同时也验证所设计的控制器具有良好的动静态性能以及较强的鲁棒性。关键词：双馈风电系统；改进多目标粒子群优化算法；Pareto最优；全阶非奇异终端滑模；PCHD-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththeaccelerationofglobalization,theenergycrisisandenvironmentaldegradationareincreasinglyprominent.Windenergyasakindofclean

7、andrenewableenergyhasattractedmuchattention,andwindpowergenerationtechnologyhasalsodevelopedrapidly.Forthedoubly-fedwindpowersystem,thetraditionalconvertercontrolstrategyisalittleinsufficientintermsof