大型永磁同步风力发电系统的自抗扰控制方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51807179
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0703.电机及其系统
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Permanent magnet synchronous generator (PMSG)-based wind energy conversion system (WECS) will be widely used in large capacity wind power generation in the future, because of its high efficiency, high reliability and flexible grid connection. However, the uncertainty and multi-disturbance of the large-scale WECS and the randomness and instability of the wind power reduces the reliability of the system. Targeting the above problems, this project will establish advanced control strategy for large PMSG-based WECS considering uncertainties such as generator dynamic characteristics and external disturbances. The project will first propose a maximum power point tracking control algorithm based on dynamic re-triggering learning mechanism for PMSG-based WECS, overcoming power generation efficiency reduction problem caused by factors such as system aging. Then a disturbance rejection speed controller will be built, to achieve fast and robust tracking of the optimal wind turbine speed. On this basis, a disturbance rejection current controller will be built for real-time estimation and compensation of the internal and external disturbance of the wind turbine. The active disturbance rejection control will be combined with the rotor position sensorless control technology to improve the reliability of the overall system. Finally, a small test platform of PMSG-based WECS emulator will be set up. The outcome of this project will provide strong theoretical guidance and technical support for the future design of the controller of large-scale PMSG-based WECS.
永磁同步风力发电系统由于其高效率,高可靠性和灵活并网等优点,必将在未来的大容量风力发电中得到广泛的应用。但大型风电系统具有不确定性与多干扰性的特点,并且风能具有随机性和不稳定性等特征,降低了系统运行的可靠性。针对上述问题,本项目拟建立考虑机组动态特性与外部扰动等不确定因素的大型永磁同步风力发电系统的先进控制策略。项目首先提出基于动态再触发学习机制的永磁同步风力发电系统的最大功率跟踪算法,克服由风机老化等因素造成的发电效率下降问题;进而建立自抗扰速度控制器,实现对风机最优转速的快速和鲁棒跟踪;在此基础上,进一步建立永磁同步风力发电系统的自抗扰电流控制器,对风机内外扰动进行实时估计和补偿,并结合自抗扰控制技术和无位置传感器技术,提高整体系统的可靠性;最后建立小型永磁同步风力发电系统的模拟试验平台。本项目的研究成果将为未来大型永磁同步风力发电系统控制器的设计提供有力的理论指导和技术支持。

结项摘要

永磁同步风力发电系统由于其高效率,高可靠性和灵活并网等优点,必将在未来的大容量风力发电中得到广泛的应用。但大型风电系统具有不确定性与多干扰性的特点,并且风能具有随机性和不稳定性等特征,降低了系统运行的可靠性。针对上述问题,本项目首先建立了机侧的自抗扰速度控制器,提高速度控制的动态特性,减少由风速等因素引起的随机扰动。研究利用自抗扰速度控制器提高系统的稳态和暂态运行特性的方法。其次,建立机侧的自抗扰电流控制器,减少由扰动引起的动态性能降低问题,减少系统内部非线性动态变化以及外部扰动的影响。第三,在所建立的自抗扰控制器的基础上,建立永磁同步发电机无位置传感器控制方法,减少系统成本,提高系统的可靠性。最后,建立小型永磁同步风力发电系统的模拟试验平台,验证所提控制方法的有效性。本项目的研究成果将为大型永磁同步风力发电系统控制器的设计提供有力的理论指导和技术支持。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(4)
考虑交叉饱和效应的变角度方波电压注入 永磁同步电机无位置传感器控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电工技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴春;陈科;南余荣;魏春;曾志成
  • 通讯作者:
    曾志成
Advanced Control and Optimization for Complex Energy Systems
复杂能源系统的高级控制和优化
  • DOI:
    10.1155/2020/5908102
  • 发表时间:
    2020-03
  • 期刊:
    Complexity
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Chun Wei;Xiaoqing Bai;Taesic Kim
  • 通讯作者:
    Taesic Kim
Adaptive Droop Control of the MTDC System With High-Capacity Energy Storage Based on Dynamic and Static Power Decoupling Method
基于动静态功率解耦方法的大容量储能MTDC系统自适应下垂控制
  • DOI:
    10.3389/fenrg.2021.710682
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    FRONTIERS IN ENERGY RESEARCH
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Luyao Xie;Xin Guo;Chun Wei;Youbing Zhang;Yi Chen;Congbin Liang;Yuantian Xue;Ermin Zhao
  • 通讯作者:
    Ermin Zhao
Adaptive Fixed Time Parameter Estimation and Synchronization Control for Multiple Robotic Manipulators
多机器人的自适应固定时间参数估计和同步控制
  • DOI:
    10.1007/s12555-018-0617-5
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    International Journal of Control, Automation and System
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qiang Chen;Miaomiao Gao;Liang Tao;Yurong Nan
  • 通讯作者:
    Yurong Nan
Online Parameter Identification for State of Power Prediction of Lithium-ion Batteries in Electric Vehicles Using Extremum Seeking
基于极值搜索的电动汽车锂离子电池功率状态在线参数辨识预测
  • DOI:
    10.1007/s12555-018-0506-y
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    International Journal of Control, Automation and System
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chun Wei;Mouhacine Benosman;Taesic Kim
  • 通讯作者:
    Taesic Kim

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其他文献

基于非合作博弈的多能量枢纽优化运行方法
  • DOI:
    10.16081/j.epae.202009016
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电力自动化设备
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏春;徐向志;王国烽;张有兵;潘红武;黄晓明
  • 通讯作者:
    黄晓明
复方叶下珠对人肝癌细胞移植裸鼠
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国中药杂志,31(19):1649-1651.2006年10月
  • 影响因子:
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  • 作者:
    周大桥※;童光东;贺劲松;魏春
  • 通讯作者:
    魏春
基于GPS高精度高可靠卫星自主校时系统设计
  • DOI:
    10.16652/j.issn.1004-373x.2018.15.024
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈红飞;章生平;孙立达;刘艳阳;魏春
  • 通讯作者:
    魏春
一种基于离散时间交互的改进直流微电网控制策略
  • DOI:
    10.7500/aeps20190120006
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电力系统自动化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏春;徐鉴其;陆海强;王金跃;张有兵
  • 通讯作者:
    张有兵
自然解吸条件下页岩含气量自动检测系统
  • DOI:
    10.19411/j.1007-824x.2017.01.010
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    扬州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柏长林;魏春;唐红;李超超;王昌龙;王赪胤
  • 通讯作者:
    王赪胤

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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