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网站你懂我意思正能量app,上海待遇好的十大国企排名,做网站 后端是谁来做的,seo搜索引擎优化什么意思双馈风力发电系统仿真#xff0c;DFIG#xff0c;采用背靠背双pwm变换器#xff0c;具备最大功率追踪功能。 #xff08;1#xff09;转子侧变换器采用基于定子电压定向的矢量控制策略#xff0c;有功无功解耦#xff0c;具备MPPT能力#xff0c;采用功率外环电流内环双…双馈风力发电系统仿真DFIG采用背靠背双pwm变换器具备最大功率追踪功能。 1转子侧变换器采用基于定子电压定向的矢量控制策略有功无功解耦具备MPPT能力采用功率外环电流内环双闭环控制结构。 2网侧采用电网电压定向的矢量控制策略才用电压外环电流内环控制直流母线电压稳定输入功率因数为1。 3具备最大功率追踪MPPT功能MPPT才用最优特性曲线法可根据输入风速实时追踪最大功率点追踪效果好。 4模型注释清楚简单易懂可提供文献参考可根据需要定制。在风力发电领域双馈感应发电机DFIG凭借其独特优势成为了研究与应用的热点。今天就来唠唠基于背靠背双 PWM 变换器且具备最大功率追踪功能的双馈风力发电系统仿真。一、转子侧变换器转子侧变换器采用基于定子电压定向的矢量控制策略这一策略的核心在于实现有功无功解耦同时赋予系统最大功率点追踪MPPT能力采用的是功率外环电流内环双闭环控制结构。咱们先看看功率外环的代码示意# 功率外环控制示例代码 def power_out_loop(power_ref, power_measured): kp_p 0.5 # 比例系数 ki_p 0.1 # 积分系数 integral_p 0 error_p power_ref - power_measured integral_p error_p current_ref_d kp_p * error_p ki_p * integral_p return current_ref_d这里呢powerref是给定的功率参考值powermeasured是实际测量到的功率。通过比例积分控制PI 控制计算出电流参考值currentrefd为内环电流控制提供目标。再看看电流内环代码# 电流内环控制示例代码 def current_in_loop(current_ref_d, current_measured_d): kp_i 0.3 # 比例系数 ki_i 0.05 # 积分系数 integral_i 0 error_i current_ref_d - current_measured_d integral_i error_i voltage_ref_d kp_i * error_i ki_i * integral_i return voltage_ref_d在电流内环中将功率外环给出的电流参考值currentrefd与实际测量的电流值currentmeasuredd作比较同样通过 PI 控制算出电压参考值voltagerefd这个电压参考值最终用于控制变换器的输出。二、网侧变换器网侧采用电网电压定向的矢量控制策略运用电压外环电流内环控制方式目的是维持直流母线电压稳定并且使输入功率因数为 1。电压外环代码示例# 电压外环控制示例代码 def voltage_out_loop(voltage_ref, voltage_measured): kp_v 0.4 # 比例系数 ki_v 0.08 # 积分系数 integral_v 0 error_v voltage_ref - voltage_measured integral_v error_v current_ref_q kp_v * error_v ki_v * integral_v return current_ref_qvoltageref是期望的直流母线电压参考值voltagemeasured是实际测量值。通过 PI 计算得出电流参考值currentrefq。电流内环和转子侧类似这里就不再赘述代码。通过这样的双环控制保证了直流母线电压稳定以及功率因数为 1 的目标。三、最大功率追踪 MPPT系统具备最大功率追踪 MPPT 功能采用的是最优特性曲线法。这种方法可以根据输入风速实时追踪最大功率点追踪效果相当不错。简单来说我们可以根据风速 - 功率的最优特性曲线建立一个查找表。代码大致如下# 风速 - 功率查找表示例 wind_speed_power_table { 3: 0, 4: 100, 5: 200, # 更多风速 - 功率对应值... } def mppt(wind_speed): if wind_speed in wind_speed_power_table: return wind_speed_power_table[wind_speed] else: # 简单的线性插值 lower_speed max([s for s in wind_speed_power_table if s wind_speed]) upper_speed min([s for s in wind_speed_power_table if s wind_speed]) lower_power wind_speed_power_table[lower_speed] upper_power wind_speed_power_table[upper_speed] interpolated_power lower_power (wind_speed - lower_speed) * (upper_power - lower_power) / (upper_speed - lower_speed) return interpolated_power这个代码中根据实时测量的风速从查找表中获取对应功率值如果风速不在查找表中则进行简单线性插值计算功率。这样就实现了根据风速实时追踪最大功率点。四、模型特点整个模型注释清楚简单易懂。对于想要深入研究的朋友可提供相关文献参考。如果有特殊需求也能根据具体情况定制。像 [《双馈风力发电系统建模与控制》]这样的文献对于理解系统的原理和模型构建就很有帮助。通过这样的仿真模型能更深入地研究双馈风力发电系统的运行特性为实际应用提供有力支持。希望以上内容能让大家对双馈风力发电系统仿真有更清晰的认识