李志民， 孫其振， 孫 勇， 韓緒鵬

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院， 哈爾濱 150001；2.山東電力調(diào)度控制中心， 濟(jì)南 250001；3.吉林省電力有限公司調(diào)度通信中心， 長(zhǎng)春 130021；4.三峽電力職業(yè)學(xué)院電氣工程系， 宜昌 443000)

PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最大風(fēng)能追蹤的分?jǐn)?shù)階控制

李志民1， 孫其振2， 孫 勇3， 韓緒鵬4

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院， 哈爾濱 150001；2.山東電力調(diào)度控制中心， 濟(jì)南 250001；3.吉林省電力有限公司調(diào)度通信中心， 長(zhǎng)春 130021；4.三峽電力職業(yè)學(xué)院電氣工程系， 宜昌 443000)

在總結(jié)分析基于永磁同步發(fā)電機(jī)PMSG(permanent magnet synchronous generator)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，以PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最大風(fēng)能追蹤為控制目標(biāo)，引入分?jǐn)?shù)階PIλ控制理論，設(shè)計(jì)了基于分?jǐn)?shù)階PIλ的PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制方案，采用遺傳算法對(duì)分?jǐn)?shù)階PIλ控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化整定。在Matlab/Simulink軟件平臺(tái)上建立了PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的仿真模型，并與傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制進(jìn)行了對(duì)比。采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制方案使風(fēng)力機(jī)在額定風(fēng)速以下能夠有效地保持最佳葉尖速比運(yùn)行，系統(tǒng)控制性能得到有效提高，有較強(qiáng)的魯棒性。仿真結(jié)果證明了該方案的可行性與正確性。

分?jǐn)?shù)階控制； 最大風(fēng)能追蹤； 永磁同步發(fā)電機(jī)； 遺傳算法； 建模與仿真

風(fēng)能是一種潔凈、低成本的可再生能源，針對(duì)風(fēng)能的開(kāi)發(fā)和利用已越來(lái)越受到世界各國(guó)的高度重視。由于風(fēng)能的隨機(jī)性與不穩(wěn)定性，為了最大限度地追蹤風(fēng)能，在切入風(fēng)速與額定風(fēng)速之間風(fēng)力機(jī)應(yīng)保持最佳葉尖速比運(yùn)行，此時(shí)對(duì)應(yīng)的風(fēng)能捕獲效率最高[1]。文獻(xiàn)[2]對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的控制技術(shù)做了比較系統(tǒng)的研究，文獻(xiàn)[3]研究了基于反饋線性化方法的永磁同步風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最大風(fēng)能捕獲控制。

為使工業(yè)控制過(guò)程得到更加滿意的控制性能，分?jǐn)?shù)階微積分理論已在許多工程領(lǐng)域得到了應(yīng)用，Podlubny教授將傳統(tǒng)的比例積分PI(proportional integral)控制和比例積分微分PID(proportional integral differential)控制擴(kuò)展為分?jǐn)?shù)階PIλ控制和分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制[4]，分?jǐn)?shù)階控制器與傳統(tǒng)整數(shù)階控制器相比增加了可調(diào)實(shí)數(shù)參數(shù)，控制器參數(shù)的選取范圍更大，可以更靈活地控制目標(biāo)對(duì)象，具有更強(qiáng)的魯棒性和更好的控制效果[5]。目前，分?jǐn)?shù)階控制理論在風(fēng)力發(fā)電控制系統(tǒng)的應(yīng)用是個(gè)比較新的領(lǐng)域，研究工作具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。國(guó)外有學(xué)者采用積分階次為-0.5的分?jǐn)?shù)階PIλ控制器對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的電力電子變換器進(jìn)行控制[6]，驗(yàn)證了采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制比采用傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制的控制性能更優(yōu)，魯棒性更好。分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器參數(shù)整定方法主要有：幅值裕量與相位裕量法，極點(diǎn)階數(shù)搜索法，優(yōu)化方法等，基于智能優(yōu)化算法的控制器參數(shù)整定方法是分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器參數(shù)設(shè)計(jì)研究的一個(gè)重要分支[5，7]。

基于以上分析，本文提出了一種基于分?jǐn)?shù)階PIλ控制的PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最大風(fēng)能追蹤設(shè)計(jì)方案，并采用遺傳算法對(duì)分?jǐn)?shù)階PIλ控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化整定。利用Matlab/Simulink對(duì)基于分?jǐn)?shù)階PIλ控制的PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行仿真，并與傳統(tǒng)的整數(shù)階PI控制進(jìn)行對(duì)比分析，以研究分?jǐn)?shù)階控制在風(fēng)力發(fā)電最大風(fēng)能追蹤控制中的應(yīng)用，并研究分?jǐn)?shù)階控制方法的魯棒性。

1 分?jǐn)?shù)階微積分理論

1.1 分?jǐn)?shù)階微積分的定義

分?jǐn)?shù)階微積分允許微分和積分的階次為任意階，最常用的分?jǐn)?shù)微積分定義是Riemann-Liouviblle(RL)定義和Grünwald-Letnikov(GL)定義。RL與GL的定義分別為

(1)

式中：m-1lt;αlt;m；Г(·)為Euler Gamma函數(shù)。

(2)

1.2 分?jǐn)?shù)階PIλ控制器

分?jǐn)?shù)階PIλ控制器時(shí)域表達(dá)式為

u(t)=Kpe(t)+KiD-λe(t)

(3)

由拉普拉斯變換，相應(yīng)的傳遞函數(shù)為

(4)

由式(4)可知，傳統(tǒng)整數(shù)階PI是分?jǐn)?shù)階PIλ在λ取1時(shí)的一個(gè)特例。分?jǐn)?shù)階PIλ控制器框圖如圖1所示。

圖1 分?jǐn)?shù)階PIλ控制器框圖

分?jǐn)?shù)階PIλ控制器比傳統(tǒng)的PI控制增加一個(gè)積分階次λ，控制更加靈活，可以得到更為理想的控制效果，有效提高系統(tǒng)的性能[5，6]。

2 基于遺傳算法的分?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)整定

2.1 遺傳算法步驟

遺傳算法是模擬自然界遺傳機(jī)制和生物進(jìn)化論的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法，它通過(guò)遺傳中的復(fù)制、交叉和變異對(duì)個(gè)體進(jìn)行操作，逐步使群體中的個(gè)體適應(yīng)度提高，最終得到全局最優(yōu)解，算法簡(jiǎn)單。它已在自動(dòng)控制、函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等許多領(lǐng)域得到應(yīng)用[7]。

應(yīng)用遺傳算法對(duì)分?jǐn)?shù)階PIλ控制器參數(shù)進(jìn)行整定的步驟如下。

步驟1采用二進(jìn)制編碼方法對(duì)(Kp，Ki，λ)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行編碼，生成初始群體。本文中編碼串長(zhǎng)度選擇為10位。

步驟2確定參數(shù)的初始整定范圍。根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)大致確定初始參數(shù)范圍，以縮小搜索空間并加快算法收斂。

步驟3計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值。將算法中的參數(shù)(Kp，Ki，λ)三個(gè)參數(shù)代入到所編寫(xiě)的計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值的程序中并返回。

步驟4對(duì)種群進(jìn)行復(fù)制、交叉及變異操作。對(duì)適應(yīng)度函數(shù)值高的個(gè)體進(jìn)行復(fù)制，種群數(shù)量不變。交叉操作本文采用單點(diǎn)交叉，依據(jù)所設(shè)定的交叉概率Pc使選擇的兩個(gè)個(gè)體在交叉點(diǎn)處相互交換部分基因。最后根據(jù)設(shè)定的變異概率進(jìn)行變異操作，使二進(jìn)制編碼中的1變?yōu)?，或0變?yōu)?。

步驟5通過(guò)復(fù)制、交叉及變異操作生成新一代種群，重新計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值，檢查是否滿足結(jié)束條件，若不滿足，重復(fù)以上操作，直至滿足結(jié)束條件。

2.2 適應(yīng)度函數(shù)

在遺傳算法中適應(yīng)度是評(píng)價(jià)個(gè)體優(yōu)劣的依據(jù)，適應(yīng)度高的個(gè)體遺傳到下一代的概率較大，適應(yīng)度函數(shù)的選取將直接影響遺傳算法的性能，用于控制器設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)通常有絕對(duì)誤差積分指標(biāo)、平均誤差積分指標(biāo)以及時(shí)間加權(quán)平方誤差積分指標(biāo)等，本文所采用的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)H綜合考慮了控制回路的誤差e、上升時(shí)間tu以及超調(diào)量σ，其計(jì)算式為

(5)

式中：ω1、ω2、ω3為權(quán)值；適應(yīng)度函數(shù)f=1/H。

3 PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

變速恒頻風(fēng)力發(fā)機(jī)組是目前最常用的風(fēng)能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)WECS(wind energy conversion system)之一，采用永磁同步發(fā)電機(jī)的變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)受到了研究者的重視[8]。PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)主要由風(fēng)輪機(jī)、傳動(dòng)鏈、永磁同步電機(jī)(PMSG)、電力電子變換器以及電網(wǎng)構(gòu)成，其基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于PMSG的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)

3.1 風(fēng)力機(jī)及傳動(dòng)鏈數(shù)學(xué)模型

風(fēng)力機(jī)的葉尖速比λ是衡量葉片轉(zhuǎn)速與風(fēng)速之比的變量，其數(shù)學(xué)定義為

(6)

式中：R為風(fēng)輪半徑；Ωl為風(fēng)輪的角速度；v為風(fēng)速。表示風(fēng)能利用效率的功率系數(shù)Cp為槳距角β和葉尖速比λ的函數(shù)，當(dāng)風(fēng)機(jī)運(yùn)行在切入風(fēng)速和額定風(fēng)速之間時(shí)，槳距角β=0，Cp為葉尖速比的函數(shù)，其計(jì)算式為

(7)

Cp與λ的關(guān)系曲線如圖3所示。當(dāng)葉尖速比為一個(gè)特定值λopt時(shí)有最大的風(fēng)能利用系數(shù)Cpmax。最佳葉尖速比λopt=7對(duì)應(yīng)Cpmax=0.476。

圖3 Cp與λ的關(guān)系曲線

由空氣動(dòng)力學(xué)原理可知

Pwt=0.5ρπR2v3Cp(λ)

(8)

風(fēng)力轉(zhuǎn)矩方程可表示為

(9)

式中：CT為轉(zhuǎn)矩系數(shù)；Pwt為風(fēng)力機(jī)的捕獲功率；ρ為空氣密度。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的傳動(dòng)鏈主要由低速軸LSS(low-speed shaft)，齒輪箱，高速軸HSS(high-speed shaft)組成，通過(guò)傳動(dòng)鏈，風(fēng)力機(jī)將產(chǎn)生的機(jī)械能傳遞給永磁同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子，轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)進(jìn)而產(chǎn)生電能。忽略靜態(tài)和黏性摩擦，傳動(dòng)鏈的運(yùn)動(dòng)方程為

(10)

式中：Ωh為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，Ωh=iΩl；i為齒輪箱傳動(dòng)比；Tm為機(jī)械轉(zhuǎn)矩，Tm=ηTM/i；η為齒輪箱效率；Te為發(fā)電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩；J為高速軸的慣量。

3.2PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型

假定PMSG為理想電機(jī)，通過(guò)Park變換實(shí)現(xiàn)三相(a，b，c)坐標(biāo)系統(tǒng)到(d，q)兩相坐標(biāo)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化，列寫(xiě)d-q坐標(biāo)系下PMSG的數(shù)學(xué)模型為

(11)

電磁轉(zhuǎn)矩為

TG=p[Ψmiq+(Ld-Lq)idiq]

(12)

根據(jù)式(6)～式(12)并對(duì)電力電子變換器和電網(wǎng)做簡(jiǎn)化處理[9]便可以得到PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)方程。目前分?jǐn)?shù)階控制理論的應(yīng)用主要針對(duì)線性系統(tǒng)，在復(fù)雜非線性系統(tǒng)上的應(yīng)用難以解決。以PMSG的d軸電流id(t)，q軸電流iq(t)以及發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速Ωh為狀態(tài)變量，設(shè)系統(tǒng)向由等效可變電阻R1和等效電感Ls并聯(lián)的負(fù)荷供電，對(duì)系統(tǒng)方程在運(yùn)行點(diǎn)附近線性化處理得線性化狀態(tài)空間模型為

(13)

其中各參數(shù)表達(dá)式為

式中：ωs為發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)電角速度；Rs為定子電阻；Ld為PMSG的d軸電感；Lq為PMSG的q軸電感；p為電機(jī)極對(duì)數(shù)；Ψm為由永磁體決定的恒值磁通；d1、d2、d3為與空氣密度和風(fēng)輪半徑相關(guān)的常數(shù)；x10、x20、x30、R10為相應(yīng)各變量在運(yùn)行點(diǎn)處的穩(wěn)態(tài)值。

4 分?jǐn)?shù)階微積分算子的近似整數(shù)階處理

本文采用改進(jìn)的Oustaloup濾波方法(Oustaloup recursive algorithm)對(duì)分?jǐn)?shù)階微積分算子進(jìn)行近似整數(shù)階處理，近似擬合的頻率范圍為[ωh，ωb]，階次為N，一般取b=10，d=9。采用該方法所得的近似整數(shù)階傳遞函數(shù)為

(14)

(15)

(16)

(17)

對(duì)積分算子只需取式(12)的倒數(shù)；對(duì)微積分算子sv，如果|v|gt;1，上述近似方法不夠理想，因而對(duì)sv作sv=sn+δ處理，其中n∈Z，|δ|∈[0，1]，只需對(duì)sδ進(jìn)行近似處理。

5 仿真結(jié)果及分析

根據(jù)PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和分?jǐn)?shù)階PIλ控制理論，在Matlab/Simulink中搭建系統(tǒng)的仿真模型并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，其中已將分?jǐn)?shù)階控制器包括改進(jìn)的Oustaloup濾波方法做成封裝模塊。在額定風(fēng)速以下，控制發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速使其跟隨風(fēng)速變化以保持最佳葉尖速比，從而獲得最大風(fēng)能，實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最大風(fēng)能追蹤，系統(tǒng)框圖如圖4所示。

圖4 PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制框圖

改進(jìn)的Oustaloup濾波方法擬合頻率選為[10-4，104]，近似階次N=3。控制器設(shè)計(jì)采用遺傳算法，其中種群數(shù)量S=14，進(jìn)化代數(shù)G=100，交叉概率Pc=0.60，優(yōu)化后得到分?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)為(Kp，Ki，λ)=(1.0，7.5，-0.80)，按照同樣優(yōu)化算法設(shè)計(jì)的整數(shù)階PID控制器參數(shù)為(Kp，Ki)=(1.0，4.0)。主要仿真參數(shù)主要仿真參數(shù)Rs=3.3 Ω，Ld=Lq=41.56 mH，Ψm=0.438 2 Wb，p=3，J=0.504 2 kg·m2。圖5所示為風(fēng)速曲線，風(fēng)速模型利用馮卡門頻譜模型模擬，平均風(fēng)速為7 m/s；圖6所示為分別采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制和傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制的PMSG轉(zhuǎn)速曲線；圖7所示為分別采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制和傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制的葉尖速比曲線；圖8所示為分別采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制和傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制的風(fēng)機(jī)功率系數(shù)Cp曲線。

圖5 風(fēng)速曲線

圖6 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速曲線

圖7 葉尖速比曲線

圖8 功率系數(shù)曲線

由圖7可見(jiàn)，風(fēng)力機(jī)在額定風(fēng)速以下運(yùn)行時(shí)，葉尖速比曲線在最佳葉尖速比λopt=7上下小范圍內(nèi)浮動(dòng)，波動(dòng)較小。由圖8可見(jiàn)功率系數(shù)Cp保持在Cpmax=0.476，波動(dòng)較小，從而證明了采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制和傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制兩種控制策略均能達(dá)到控制目標(biāo)，在風(fēng)速隨機(jī)變化的情況下實(shí)現(xiàn)PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最大風(fēng)能追蹤。

對(duì)比分?jǐn)?shù)階PIλ控制和傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制兩種控制策略，從圖7和圖8的仿真結(jié)果可以得出，對(duì)基于PMSG的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)采用分?jǐn)?shù)階控制比采用傳統(tǒng)整數(shù)階控制響應(yīng)速度更快，而且曲線更加平穩(wěn)，控制效果更優(yōu)。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證分?jǐn)?shù)階PIλ控制的魯棒性，輸入采用變化比較劇烈的階躍風(fēng)速，如圖9所示。圖10為分別采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制和傳統(tǒng)整數(shù)階PI控制時(shí)的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速曲線。由圖10可見(jiàn)在風(fēng)速變化波動(dòng)較大的情況下，采用分?jǐn)?shù)階PIλ控制，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速對(duì)風(fēng)速有更快的追蹤響應(yīng)，魯棒性較好。

圖9 階躍風(fēng)速

圖10 分?jǐn)?shù)階控制下的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速

6 結(jié)語(yǔ)

本文以PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最大風(fēng)能追蹤為控制目標(biāo)，提出了分?jǐn)?shù)階PIλ控制方案，對(duì)PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真，實(shí)驗(yàn)證明所提出的分?jǐn)?shù)階PIλ控制方案不僅較好地實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)，魯棒性較好，而且系統(tǒng)控制性能更優(yōu)，可以預(yù)見(jiàn)分?jǐn)?shù)階控制理論在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域中有良好的應(yīng)用前景。

[1] 吳政球，干磊，曾議，等(Wu Zhengqiu, Gan Lei, Zeng Yi,etal).風(fēng)力發(fā)電最大風(fēng)能追蹤綜述(Summary of tracking the largest wind energy for wind power generation)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA)，2009，21(4):88-93.

[2] 姚興佳，溫和煦，鄧英(Yao Xingjia, Wen Hexu, Deng Ying).變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)變槳距智能控制(Adjustable pitch intelligent control of variable speed constant frequency wind generation system)[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(Journal of Shenyang University of Technology)，2008，30(2):159-162，172.

[3] 王偉，陳奇，紀(jì)志成(Wang Wei, Chen Qi, Ji Zhicheng).基于反饋線性化的PMSG風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制(Feedback linearization control of PMSG-based wind power generation system)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)(Journal of System Simulation)，2010，22(6): 1397-1401.

[4] Podlubny I. Fractional-order systems and PIλDμ-controllers [J].IEEE Trans on Automatic Control,1999,44(1):208-214.

[5] 薛定宇，趙春娜(Xue Dingyu, Zhao Chunna).分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的分?jǐn)?shù)階PID控制器設(shè)計(jì)(Fractional order PID controller design for fractional order system)[J].控制理論與應(yīng)用(Control Theory amp; Applications)，2007，24(5):771-776.

[6] Meli′cio R, Mendes V M F, Catalao J P S. Power converter topologies and fractional-order controllers: Wind energy applications [C]∥International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, Pisa Italy: 2010.

[7] 張力支,周激流,郎方年，等(Zhang Lizhi, Zhou Jiliu, Lang Fangnian,etal).用遺傳算法優(yōu)化設(shè)計(jì)分?jǐn)?shù)階微分器(Genetic algorithm for optimal design of fractional order differentiator)[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)：工程科學(xué)版(Journal of Sichaun University：Engineering Science Edition)，2008，40(1)：158-162.

[8] Yin Ming, Li Gengyin, Zhou Ming,etal. Modeling of the wind turbine with a permanent magnet synchronous generator for integration [C]∥IEEE Power Engineering Society General Meeting, Tampa, SA: 2007.〗

[9] Inlian M, Antoneta I B, Nicolaos A C,etal. Optimal Control of Wind Energy Systems [M]. London, UK: Springer, 2008.

[10]薛定宇，陳陽(yáng)泉.高等應(yīng)用數(shù)學(xué)問(wèn)題的MATLAB求解[M].北京：清華大學(xué)出版社，2004.

李志民(1963-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與控制。Email:lizhimin@hit.edu.cn

孫其振(1985-)，男，工程師，研究方向?yàn)榉謹(jǐn)?shù)階控制理論與應(yīng)用及分布式發(fā)電。Email:sqz09s@163.com

孫 勇(1980-)，男，博士，工程師，研究方向?yàn)轱L(fēng)電調(diào)度與控制。Email:sunhao126@hotmail.com

MaximumEnergyTrackingofPMSGWindPowerGenerationSystembyFractional-orderControl

LI Zhi-min1， SUN Qi-zhen2， SUN Yong3， HAN Xu-peng4

(1.School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology,Harbin 150001, China；2.Shandong Electric Power Dispatch and Control Center, Jinan 250001, China;3.Jilin Power Dispatch and Communication Center, Changchun 130021, China；4.Department of Electrical Engineering, Three Gorges Vocational College of Electric Power, Yichang 443000, China)

On the basis of analyzing the mathematical model of PMSG (permanent magnet synchronous generator) wind power generation system, to realize the control target of the maximum wind energy tracking for PMSG wind power system, a novel control theory of fractional order PIλcontrol is proposed and the PMSG wind power system control scheme is designed based on the fractional order PIλ. The genetic algorithm is applied to optimize and set the parameters of the design. A simulation model of PMSG wind power control system is established based on the Matlab/Simulink software platform. The novel fractional order PIλcontrol method is compared with the classical integer order PI control method. The proposed PIλcontrol method can effectively keep optimum tip-speed ratio under rated wind speed and the system control performance is improved with good robustness. The simulation results verify the validity and feasibility of the proposed control method.

fractional order control； maximum wind energy tracking； permanent magnet synchronous generator； genetic algorithm； model and simulation

TM614

A

1003-8930(2012)06-0067-06

2011-03-28；

2011-05-17