蘇勛文，徐殿國，楊榮峰，岳紅軒

（1.黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，哈爾濱150027；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動化學(xué)院，哈爾濱150001；3.許繼集團(tuán)有限公司，許昌461000）

雙饋風(fēng)電機(jī)組MPPT動態(tài)功率特性分析

蘇勛文1,2，徐殿國2，楊榮峰2，岳紅軒3

（1.黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，哈爾濱150027；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動化學(xué)院，哈爾濱150001；3.許繼集團(tuán)有限公司，許昌461000）

為研究雙饋風(fēng)電機(jī)組DFIG最大功率跟蹤MPPT動態(tài)特性，在Matlab/Simulink仿真平臺上建立了功率信號反饋算法的風(fēng)機(jī)MPPT控制模型。以矩形風(fēng)速為例，理論推導(dǎo)了MPPT靜態(tài)工作點(diǎn)的過度時間和風(fēng)機(jī)輸出能量的計算公式，通過仿真和理論分析了不同轉(zhuǎn)子慣性對風(fēng)電機(jī)組動態(tài)功率、轉(zhuǎn)速、葉尖速比、風(fēng)能利用效率的影響，結(jié)合轉(zhuǎn)子動能闡述了雙饋風(fēng)電機(jī)組MPPT動態(tài)功率特性，指出風(fēng)機(jī)慣性時間常數(shù)越大風(fēng)能利用系數(shù)越低。最后比較了幾種不同風(fēng)速下的風(fēng)機(jī)MPPT動態(tài)特性，結(jié)果表明，隨機(jī)風(fēng)的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速跟蹤能力最差，陣風(fēng)和漸進(jìn)風(fēng)的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速跟蹤效果較好。

雙饋風(fēng)電機(jī)組；最大功率跟蹤；動態(tài)特性；轉(zhuǎn)子慣性

雙饋風(fēng)電機(jī)組DFIG（doubly fed induction generator）最大功率跟蹤MPPT（maximum power point tracking）算法，大體可分成三大類，即間接功率法（尖速比法、最優(yōu)力矩法、功率信號反饋法）、直接功率算法（爬山法、電導(dǎo)增量法、最優(yōu)關(guān)系法）和其他算法（模糊算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、擾動觀察法）［1-17］。 最常用的是功率曲線法［14］，該方法基于系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)，僅考慮對應(yīng)于不同風(fēng)速的多個穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)，通過調(diào)節(jié)風(fēng)輪轉(zhuǎn)速使其始終運(yùn)行于最優(yōu)轉(zhuǎn)速，即最佳葉尖速比，進(jìn)而最大效率地捕獲風(fēng)能。然而該過程忽略了風(fēng)機(jī)系統(tǒng)在不同穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)之間的跟蹤動態(tài)過程。另外，隨著單機(jī)容量的不斷增大，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量將變大，將導(dǎo)致慢的動態(tài)特性，進(jìn)而影響風(fēng)機(jī)的MPPT控制。一些學(xué)者已經(jīng)提出如何加快轉(zhuǎn)速跟蹤的MPPT新方法［18］，但對雙饋風(fēng)電機(jī)組MPPT動態(tài)功率特性機(jī)理的研究目前較少。文獻(xiàn)［19］僅對正弦風(fēng)速條件下分析了轉(zhuǎn)子慣性對風(fēng)機(jī)輸出功率減小的機(jī)理，沒有給出轉(zhuǎn)子慣性對風(fēng)機(jī)MPPT影響機(jī)理以及其他不同風(fēng)速情況下風(fēng)機(jī)動態(tài)功率特性。

本文在Matlab/Simulink仿真平臺上建立了風(fēng)機(jī)模型，以矩形風(fēng)速為例，分析不同風(fēng)機(jī)慣性對風(fēng)電機(jī)組動態(tài)功率、轉(zhuǎn)速、葉尖速比、風(fēng)能利用效率的影響。結(jié)合仿真和理論分析，闡述雙饋風(fēng)電機(jī)組MPPT動態(tài)功率特性,并分別對不同風(fēng)速進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組MPPT動態(tài)功率特性驗(yàn)證。

1 DFIG的MPPT靜態(tài)特性

本文的風(fēng)機(jī)MPPT控制算法采用功率信號反饋PSF（power signal feedback）算法，即已知雙饋風(fēng)電機(jī)組的最優(yōu)功率曲線，輸入轉(zhuǎn)速后得到對應(yīng)的最優(yōu)有功功率，利用最優(yōu)有功功率直接計算風(fēng)機(jī)電磁力矩參考值，進(jìn)而計算D軸轉(zhuǎn)子電流參考值。其控制算法示意如圖1所示。

圖1 雙饋機(jī)組PSF算法Fig.1 PSF algorithm with DFIG

式中，ωm為機(jī)械轉(zhuǎn)速。

由空氣動力學(xué)和貝茲準(zhǔn)則可知，風(fēng)力機(jī)從風(fēng)能中捕獲的機(jī)械功率為

機(jī)械力矩為

Sun Wu disclosed in his book a series of military rules and principles.（178）

葉尖速比為

雨課堂是MOOC 平臺“學(xué)堂在線”與青華大學(xué)在線教育團(tuán)隊(duì)共同開發(fā)設(shè)計的一款混合式教學(xué)工具，在課堂課教學(xué)中結(jié)合PPT 與微信，創(chuàng)建線上虛擬課堂，創(chuàng)建高效的溝通、互動學(xué)習(xí)環(huán)境，滿足學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求。雨課堂既發(fā)揮了傳統(tǒng)課堂的直接溝通、情感交流的優(yōu)勢，同時融入了新興科技，用當(dāng)前最流行的兩個軟件作為工具，學(xué)生在平時的生活中經(jīng)常使用到這兩款軟件，所以采用雨課堂開展混合式教學(xué)時不存在軟件學(xué)習(xí)成本。

“我把所有人都喝趴下，就為和你說句悄悄話”，“我們總是發(fā)現(xiàn)以前的自己有點(diǎn)傻”，“低質(zhì)量的社交，不如高質(zhì)量的獨(dú)處”……這些印在江小白瓶身上的江小白語錄正是當(dāng)下80后、90后內(nèi)心真實(shí)的情感和態(tài)度表達(dá)，借小白哥之口說出，既使品牌形象立體化，也成功地走近消費(fèi)者，獲得其感情認(rèn)同并引發(fā)口碑傳播。

本文采用式（4）的風(fēng)能利用系數(shù)計算方法，假定槳距角β為0,其CP-λ曲線如圖2所示。從圖2可以看出，當(dāng)λ取6.325時，CP最大為0.438 2，此時風(fēng)機(jī)的輸出功率最大。對于特定的風(fēng)速，存在唯一的轉(zhuǎn)速使得風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率最高。

圖2 CP-λ曲線Fig.2 CP-λ curve

連接不同風(fēng)速的最優(yōu)功率運(yùn)行點(diǎn)，得最優(yōu)功率曲線，如圖3所示。由圖3可知，當(dāng)風(fēng)速不同時，需調(diào)整轉(zhuǎn)速，使得葉尖速比保持最優(yōu)，即最佳葉尖速比，此時風(fēng)能利用系數(shù)最大，輸出功率最高。但這是MPPT的靜態(tài)特性。實(shí)際上當(dāng)風(fēng)速變化，如圖3中風(fēng)速8 m/s增加到風(fēng)速為9 m/s時，風(fēng)速為8 m/s時風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行在A點(diǎn)上，此時機(jī)組的輸出功率與機(jī)組捕獲的氣動功率相等，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為ω1。當(dāng)風(fēng)速突然增加到9 m/s時，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速不能突變，風(fēng)機(jī)的輸出功率不變，風(fēng)機(jī)捕獲的氣動功率增加，風(fēng)機(jī)從運(yùn)行點(diǎn)A跳至運(yùn)行點(diǎn)A1，此時風(fēng)機(jī)的氣動功率大于輸出功率，風(fēng)機(jī)將加速，沿著藍(lán)線穩(wěn)定在平衡點(diǎn)B，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)的最大功率跟蹤。

總而言之,在婦產(chǎn)科護(hù)理工作中采用人性化護(hù)理的方式,能夠幫助患者改善焦慮心理,因此,有必要在婦產(chǎn)科護(hù)理工作中推廣和使用人性化護(hù)理方式。

圖3 最優(yōu)功率曲線Fig.3 Maximum power curve

2 雙饋風(fēng)機(jī)MPPT動態(tài)功率特性理論分析

（一）加深學(xué)生對于課文的理解激發(fā)學(xué)生的興趣。興趣是最好的老師，要想學(xué)生真正的喜歡掌握一門知識，最重要的是讓學(xué)生對這門課產(chǎn)生極大的興趣。而具體情境的建設(shè)，就可以通過這樣的方式讓孩子們對語文產(chǎn)生極大的興趣。并能夠更加直觀的感受、理解每一篇課文背后的深層含義。

全旗已獲“三品一標(biāo)”認(rèn)證產(chǎn)品17個，認(rèn)證面積達(dá)到48.8萬畝。其中，地標(biāo)產(chǎn)品2個（扎賚特大米、五家戶小米），有機(jī)農(nóng)產(chǎn)品7個，綠色食品8個。綽爾蒙珠、綽勒銀珠、保安沼、恒大新谷園、魏佳米業(yè)、蒙羊牧業(yè)、龍鼎等一個個涉農(nóng)“金”字招牌，多次在中國國際農(nóng)產(chǎn)品交易會上榮獲“金獎”，優(yōu)質(zhì)農(nóng)畜產(chǎn)品暢銷國內(nèi)大中城市，叫響了扎賚特品牌。

在定性分析了MPPT的靜態(tài)特性和動態(tài)跟蹤過程的基礎(chǔ)上，在Matlab/Simulink中建立了基于PSF算法的雙饋機(jī)組風(fēng)電場模型，定量分析風(fēng)機(jī)慣性不同時風(fēng)電機(jī)組MPPT的動態(tài)功率特性以及其相互各個物理量的耦合作用機(jī)理。圖4是風(fēng)電場算例的結(jié)構(gòu)示意。該風(fēng)電場由100臺2 MW雙饋風(fēng)電機(jī)組組成，假定機(jī)組感受相同的風(fēng)速，采用1臺等值風(fēng)電機(jī)組表征風(fēng)電場模型，風(fēng)電機(jī)組經(jīng)機(jī)端負(fù)荷和變壓器T1（110 kV/690 V）連接到外部電網(wǎng)。風(fēng)機(jī)主要參數(shù)見表1。

圖4 雙饋機(jī)組風(fēng)電場系統(tǒng)單線示意Fig.4 Single line diagram of wind farm of DFIG

表1 風(fēng)電機(jī)組電氣參數(shù)Tab.1 Electric parameters of wind turbine

2.2 不同慣性時間常數(shù)對風(fēng)機(jī)MPPT動態(tài)特性影響機(jī)理

我們可以清楚看到，這是一個有“長度”的教學(xué)，三個“時間窗口”節(jié)點(diǎn)上的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)要求，環(huán)環(huán)相扣，層層遞進(jìn).很多時候，一個重要知識的發(fā)生發(fā)展是要經(jīng)歷一個很長的過程的，它的源頭在哪里？其間會發(fā)生什么？最后要達(dá)成的目標(biāo)是什么？需要我們老師通過研究去發(fā)現(xiàn)，去把握，在實(shí)際教學(xué)過程中，我們要心中有數(shù)，要早做計劃，要有“草蛇灰線，伏脈千里”的意識，要體現(xiàn)數(shù)學(xué)知識發(fā)生發(fā)展的整體性，連貫性.老師要通過學(xué)習(xí)、研究來練就這個本領(lǐng)，要切實(shí)遵循“循序漸進(jìn)”的規(guī)律來進(jìn)行這樣的課堂教學(xué).

算例中輸入矩形波風(fēng)速如圖5所示，風(fēng)機(jī)慣性時間常數(shù)H分別為3.0 s和0.5 s，仿真時間為80 s，因風(fēng)機(jī)開始運(yùn)行后逐漸進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，取20～80 s的仿真結(jié)果進(jìn)行分析。

圖5 風(fēng)速Fig.5 Wind speed

圖6～圖9分別為不同慣性時間常數(shù)的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速動態(tài)曲線風(fēng)電機(jī)組輸出功率動態(tài)曲線、風(fēng)電機(jī)組輸出功率動態(tài)曲線、風(fēng)機(jī)葉尖速比動態(tài)曲線和風(fēng)機(jī)風(fēng)能利用系數(shù)動態(tài)曲線。

圖6 風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速Fig.6 Rotor speeds of wind turbine

圖7 葉尖速比Fig.7 Tip-speed ratios

圖8 風(fēng)能利用系數(shù)Fig.8 Performance coefficients of wind energy

圖9 風(fēng)機(jī)輸出功率Fig.9 Output powers of wind turbine

忽略機(jī)組的摩擦系數(shù)，分析風(fēng)機(jī)MPPT動態(tài)功率特性，則風(fēng)機(jī)傳動鏈標(biāo)幺值方程為：風(fēng)能利用系數(shù)的一種解析法計算方法表示為

2.1 算例

式中，Te為風(fēng)機(jī)輸出的電磁力矩。

對照組接受常規(guī)護(hù)理，主要包括一般健康教育及呼吸機(jī)通氣治療的常規(guī)護(hù)理等。研究組接受針對性護(hù)理，具體為：①向家屬講解有關(guān)新生兒呼吸機(jī)相關(guān)肺炎的病因病機(jī)、治療方法及并發(fā)癥等，爭取家屬的信任與配合；②抬高床頭15°～30°，以避免新生兒食物反流與誤吸的發(fā)生，做好氣道護(hù)理，及時清除氣道分泌物，保證起到通暢，定期為新生兒翻身，防止褥瘡；③每天評估新生兒的口腔狀況，預(yù)防口腔感染，遵醫(yī)囑使用質(zhì)子泵抑制劑、H2受體抑制劑，預(yù)防消化道潰瘍；④認(rèn)真評估新生兒的鎮(zhèn)靜程度，遵醫(yī)囑合理使用鎮(zhèn)靜劑，實(shí)施程序化鎮(zhèn)靜。

從圖5可知，風(fēng)速在40 s時從7 m/s（v1）突變到9 m/s（v2），T秒后風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速標(biāo)幺值從0.7（ω1）加速到0.9（ω2）。把式（2）和式（3）代入式（7），得2個MPPT靜態(tài)工作點(diǎn)的過渡時間為

式中：λopt為最佳葉尖速比；Δλ為風(fēng)速突變到v2時葉尖速比與λopt的差值；Cpmax為最大風(fēng)能轉(zhuǎn)換系數(shù)；ΔCp為風(fēng)速突變量，是風(fēng)速為v2時風(fēng)能轉(zhuǎn)換系數(shù)與Cpmax的差值。

當(dāng)風(fēng)速從7 m/s突變到9 m/s時，因風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速不能突變，風(fēng)機(jī)的電磁力矩則不能突變。而由于風(fēng)速變成9 m/s后，風(fēng)機(jī)輸入機(jī)械力矩變大，因風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速不變，故葉尖速比和風(fēng)能轉(zhuǎn)換系數(shù)均非最優(yōu)。

從式（10）可以看出，對比H=3.0 s和H=0.5 s的情況，當(dāng)H變大時，圖8的Cp變小，則式（10）右側(cè)第1項(xiàng)變小，第2項(xiàng)變大，因此，風(fēng)機(jī)的輸出能量將變小，這一點(diǎn)從圖9風(fēng)機(jī)的輸出功率可以看出。其本質(zhì)是H變大時一方面風(fēng)機(jī)輸入的氣動功率減小，另一方面儲存的轉(zhuǎn)子動能相對較大。60 s時當(dāng)風(fēng)速由v2突變?yōu)関1，80 s時轉(zhuǎn)速為ω1時，則60～80 s機(jī)組輸出能量表達(dá)式為

由式（9）可知，H取不同值時，H越大，到達(dá)最優(yōu)轉(zhuǎn)速需要的時間越長，這也是圖6中H=3.0 s時轉(zhuǎn)速加速較慢的原因。同理，當(dāng)風(fēng)速從9 m/s突變到7 m/s時，H越大風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速減速也較慢。

粵港澳大灣區(qū)建設(shè)，是包含港澳在內(nèi)的珠三角城市群融合發(fā)展的升級版，是從前店后廠模式轉(zhuǎn)變?yōu)榻逃?、科技、人文、產(chǎn)業(yè)全方位合作最重要的示范區(qū)，是“一帶一路”戰(zhàn)略的重要支撐節(jié)點(diǎn)，是國家實(shí)現(xiàn)更高水平、更高層次對外開放新格局的必然選擇。創(chuàng)新理應(yīng)是粵港澳大灣區(qū)的第一品牌，協(xié)同創(chuàng)新則是大灣區(qū)引領(lǐng)全球新一輪創(chuàng)新發(fā)展的核心命題。

算例中根據(jù)式（6）的雙饋風(fēng)電機(jī)組風(fēng)能利用系數(shù)Cp與葉尖速比λ的關(guān)系，可以得到Cp取得最大值時的最優(yōu)葉尖速比為8.1，即λ為8.1時，風(fēng)能利用系數(shù)最大。從圖7可以看出，20 s時風(fēng)速突變增加，轉(zhuǎn)速不變，根據(jù)式（3），λ將變小。對比圖7和圖8可知，當(dāng)葉尖速比接近8.1時，Cp變大；否則減小。

風(fēng)機(jī)的輸出功率特性與風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速特性相似，因此圖9風(fēng)機(jī)輸出功率與圖6相似。另外，由式（7）乘以轉(zhuǎn)速再積分，得到40～60 s機(jī)組輸出能量表達(dá)式為

從圖8可以看出，ΔCp大約為0.07，為簡化計算，此值可忽略不計。假設(shè)機(jī)械力矩與電磁力矩差恒定，由式（8）進(jìn)一步可得風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速從ω1加速到ω2所需要的時間為

此時，當(dāng)H變大時，式（10）右側(cè)第1項(xiàng)變小，但第2項(xiàng)轉(zhuǎn)子動能釋放變大，且起主導(dǎo)地位，因此整體上H越大輸出功率越大，如圖9所示。

比較兩個時間段動態(tài)功率特性，可以看出，實(shí)際上輸出功率差別主要在風(fēng)機(jī)的輸入氣動功率上，即圖8的風(fēng)能利用系數(shù)。當(dāng)H變大時，風(fēng)能利用系數(shù)變小，則風(fēng)機(jī)的總體輸出功率變小。

3 不同風(fēng)速下風(fēng)機(jī)MPPT動態(tài)功率仿真分析

3.1 漸進(jìn)風(fēng)的風(fēng)機(jī)MPPT輸出功率仿真

算例中輸入為漸進(jìn)風(fēng)時，風(fēng)機(jī)MPPT輸出動態(tài)特性仿真曲線如圖10所示。風(fēng)速模型如圖10（a）所示，圖10（c）～（e）分別給出漸進(jìn)風(fēng)下的轉(zhuǎn)速、輸出功率、λ以及Cp的動態(tài)特性曲線。從圖10可以看出，漸進(jìn)風(fēng)與矩形波風(fēng)相似，其分析過程和結(jié)果同樣相似。

風(fēng)能利用系數(shù)可以由葉素動量理論求出，也可由解析法求得，即非線性函數(shù)近似表征，3種解析法的計算公式，分別表示為

在該階段，企業(yè)已知政府制定的針對新能源汽車的CAFC得分效率θ1，兩企業(yè)決策自身的續(xù)航里程研發(fā)水平。在研發(fā)過程中，兩企業(yè)可以開展合作和競爭兩種模式，當(dāng)兩企業(yè)選擇研發(fā)合作時，技術(shù)溢出率較高。在競爭模式下，兩企業(yè)的技術(shù)溢出率為ω1、ω2；在合作模式下，兩企業(yè)的技術(shù)溢出率為ω′1、 ω′2。 其中 0＜ω1＜ω′1＜1， 0＜ω2＜ω′2 ＜1。

圖10 漸進(jìn)風(fēng)下風(fēng)機(jī)動態(tài)特性Fig.10 Dynamic characteristics of wind turbine under progressive wind

3.2 陣風(fēng)的風(fēng)機(jī)MPPT輸出功率仿真

算例中輸入為陣風(fēng)時，風(fēng)機(jī)動態(tài)特性如圖11所示。風(fēng)速模型如圖11（a）所示，圖11（c）～（e）分別給出陣風(fēng)下的轉(zhuǎn)速、輸出功率、λ以及Cp的動態(tài)特性曲線。

從圖11可以看出，由于風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子慣性，風(fēng)機(jī)輸出功率明顯滯后于風(fēng)速。λ和Cp的對比可以看出，葉尖速比由波谷向波峰過渡，且該值經(jīng)過8.1，因此風(fēng)能利用系數(shù)出現(xiàn)一個波峰。

圖11 陣風(fēng)下風(fēng)機(jī)動態(tài)特性Fig.11 Dynamic characteristics of wind turbine under gust wind

3.3 隨機(jī)風(fēng)的風(fēng)機(jī)MPPT輸出功率仿真

算例中輸入為隨機(jī)風(fēng)時，風(fēng)機(jī)動態(tài)特性如圖12所示。風(fēng)速模型如圖12（a）所示，圖12（c）～（e）分別給出隨機(jī)風(fēng)下的轉(zhuǎn)速、輸出功率、λ以及Cp的動態(tài)特性曲線。從圖12可以看出，與前面對比，隨機(jī)風(fēng)變化更快，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速難以跟蹤，因此隨機(jī)風(fēng)的Cp最低；其次是矩形波風(fēng)；最好的是漸進(jìn)風(fēng)和陣風(fēng)。因此，風(fēng)機(jī)MPPT算法好壞的關(guān)鍵是轉(zhuǎn)速是否能較好地跟蹤風(fēng)速變化。

圖12 隨機(jī)風(fēng)下風(fēng)機(jī)動態(tài)特性Fig.12 Dynamic characteristics of wind turbine under random wind

4 結(jié)語

以矩形波風(fēng)為例，仿真和理論分析了風(fēng)電機(jī)組MPPT動態(tài)功率特性，與MPPT靜態(tài)特性不同，當(dāng)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速不能較好跟蹤風(fēng)速時，風(fēng)機(jī)的風(fēng)能利用系數(shù)將下降。通過公式推導(dǎo)可知，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子慣性時間常數(shù)越大，轉(zhuǎn)速跟蹤風(fēng)速的效果越不好，風(fēng)機(jī)偏離最佳葉尖速比較大，風(fēng)能利用系數(shù)較低，風(fēng)機(jī)輸出電能較少。風(fēng)速由小突變增大后，慣性時間常數(shù)越大，風(fēng)機(jī)功率越??；風(fēng)速由大突變減小后，慣性時間常數(shù)越大，轉(zhuǎn)子能量釋放越大，則風(fēng)機(jī)功率越大。對比不同風(fēng)速時的情況，可知隨機(jī)風(fēng)下轉(zhuǎn)速跟蹤最差，風(fēng)能利用系數(shù)最低，矩形風(fēng)次之，漸進(jìn)風(fēng)和陣風(fēng)的風(fēng)速變化較平緩，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速容易跟蹤，風(fēng)能利用系數(shù)相對較好。

他努力控制著方向，雙臂因用力而筋肉暴起，宛如暴雨過后大樹裸露出的虬結(jié)根須。與山峰的高度相比，山巔到山腳的長度，對于滑翔而言委實(shí)太短，他不得不用力向后拉動操縱桿，使自己的身體向前傾探，來將三角翼面的前端壓得更低。

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Dynamic Power Characteristic Analysis of DFIG Under MPPT

SU Xunwen1,2,XU Dianguo2,YANG Rongfeng2,YUE Hongxuan3
（1.Institute of Electrical and Control Engineering,Heilongjiang University of Science and Technology,Harbin 150027, China;2.School of Electrical Engineering and Automation,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China; 3.Xuji Group Corporation,Xuchang 461000,China）

In order to study the dynamic characteristics of the maximum power point tracking（MPPT）of the doubly fed induction generator（DFIG）,the MPPT control model of the power signal feedback algorithm is established on the Matlab/ Simulink simulation platform.Taking the rectangular wind speed as an example,the transition time of MPPT static operating points and output energy of wind turbine are deduced by theory.The influence of different inertia of turbine on the dynamic power,speed,tip speed ratio and wind energy efficiency of wind turbine is analyzed by simulation and theory.The dynamic power characteristic of MPPT of doubly fed wind turbine is described with the kinetic energy of rotor.Characteristics.It indicate that the greater inertia time constant,the lower the wind energy utilization factor.Finally,the dynamic characteristics of MPPT under different wind speeds are compared.Rotating speed tracking ability under random wind is worst,rotating speed tracking ability under rust and progressive wind is better.

doubly fed induction generator（DFIG）;maximum power point tracking（MPPT）;dynamic power characteristic;inertia of turbine

蘇勛文

10.13234/j.issn.2095-2805．2017．3.156

：TM 315

：A

蘇勛文（1976-），男，通信作者，博士，副教授，研究方向：風(fēng)力發(fā)電技術(shù)，Email：suxunwen@163.com。

徐殿國（1960-），男，博士，教授，研究方向：電力電子技術(shù)、照明電子技術(shù)，Email：xudiang@hit.edu.cn。

楊榮峰（1979-），男，博士，講師，研究方向：電力電子技術(shù)，Email：yrf@hit.edu.cn。

岳紅軒（1981-），男，碩士，工程師，研究方向：風(fēng)電控制技術(shù)，E-mail：yuanhong xuan@163.com。

2017-04-07

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51237002，516770 57）；哈爾濱市科技創(chuàng)新人才研究專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目（RC20 15QN007019）；博士后研究人員落戶黑龍江科研啟動資助項(xiàng)目（LBH－Q15125）；國家電網(wǎng)公司科技資助項(xiàng)目（SGSDDK00 KJJS1500155）

Project Supported by National Natural Science Foundation of China（51237002，51677057）；Harbin Municipal Science and Technology Innovation Talent Research Special Funds（RC2015 QN007019）；Heilongjiang Postdoctoral Scientific Research Developmental Fund（LBH-Q15125）；Science and Technology Project of State Grid Corporation of China（SGSDDK00KJJS15001 55）