• 匿名盲审
  • 学术期刊非营利性
  • 全球免费开放获取全文
  • 最新科研成果提供绿色通道

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究

余欣梅 陈豪君 王星华

余欣梅,陈豪君,王星华.基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究[J].南方能源建设,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
引用本文: 余欣梅,陈豪君,王星华.基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究[J].南方能源建设,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
YU Xinmei,CHEN Haojun,WANG Xinghua.Research on Low Voltage Ride Through Technology of DFIG Based on Deep Neural Networks[J].Southern Energy Construction,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
Citation: YU Xinmei,CHEN Haojun,WANG Xinghua.Research on Low Voltage Ride Through Technology of DFIG Based on Deep Neural Networks[J].Southern Energy Construction,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018

基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究

doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
基金项目: 

国家自然科学基金项目“基于张量技术的多视图特征选择方法研究” 61903091

详细信息
    作者简介:

    余欣梅(通信作者)1978-,女,浙江衢州人,高级工程师、注册咨询师,工学博士,主要从事能源与电力规划咨询研究的工作(e-mail)yuxinmei@gedi.com.cn

    陈豪君1995-,男,广东佛山人,工学硕士,从事新能源接入及运行控制等研究(e-mail)2621344218@qq.com

    王星华1972-,男,江苏扬州人,副教授,工学硕士,从事电力系统高级应用软件开发,大数据分析、含分布式发电的配电网络规划优化研究(e-mail)1805211@qq.com

  • 中图分类号: TM7

Research on Low Voltage Ride Through Technology of DFIG Based on Deep Neural Networks

  • YU Xinmei,CHEN Haojun,WANG Xinghua.Research on Low Voltage Ride Through Technology of DFIG Based on Deep Neural Networks[J].Southern Energy Construction,2021,08(03):122-130.
  • 摘要:   目的  双馈风机(DFIG)的低电压穿越(LVRT)性能在一定程度上依赖于控制参数的优化,而目前对控制参数的优化基本都是离线模式,原因在于优化算法难以满足实时控制对计算速度的要求。  方法  基于深度神经网络(DNN)原理,提出基于“离线训练、在线计算”思路的低电压穿越实时优化控制方法。首先针对含DFIG电网在不同运行方式下发生的大量不同故障进行控制参数的离线优化并形成相应的LVRT优化控制策略,将不同的故障状态进行归类并形成成对的故障模式和参数表,从而构成深度神经网络的训练样本。  结果  电网故障瞬间可以将输入参数直接通过训练好的DNN网络迅速实现控制方案和最优参数的优选。  结论  基于PSCAD和Matlab的联合仿真结果论证了所提思想在优化效果和优化速度方面的优势,并说明了其实用性。
  • 图  1  联合模块示意图

    Fig.  1  Illustration of combined model

    图  2  转子侧变流器控制框图

    Fig.  2  Schematic diagram

    图  4  撬棒电路的拓扑结构

    Fig.  4  Topology of crowbar circuit

    图  7  DNN网络结构图

    Fig.  7  Structure of DNN

    图  8  仿真系统图

    Fig.  8  Diagram of simulation system

    表  1  PI控制器参数对比

    Tab.  1.   Comparison of PI parameters

    参数项kpkI
    初始控制参数值0.90.3
    优化后控制参数值0.7420.335
    下载: 导出CSV

    表  2  优化前后撬棒阻值对比

    Tab.  2.   Comparison of Crowbar crowbar resistance

    参数项参数值
    固定Crowbar电阻整定值/Ω2
    优化后Crowbar电阻值/Ω1.625
    对应D1占空比0.923
    下载: 导出CSV

    表  3  最优控制参数

    Tab.  3.   Optimal control parameters

    参数kpkIRCB
    优化值0.8610.2371.344
    下载: 导出CSV

    表  4  策略参数表

    Tab.  4.   Parameter table

    序号故障程度LVRT策略优化参数
    0轻度故障改进控制kP=0.742; kI=0.335
    1中度故障联合控制kP=0.861; kI=0.237; Rcb=1.344(Ω)
    2严重故障撬棒保护Rcb=1.625(Ω)
    下载: 导出CSV

    表  5  训练样本仿真参数设置

    Tab.  5.   Simulation parameters for training set

    类型参数取值数量
    故障位置/km0,10,15,20,25,30,35,40,45,5010
    过渡电阻0,5,10,15,20,25,30,35,409
    故障程度轻度(0),中度(1),严重(2)3
    下载: 导出CSV

    表  6  测试样本仿真参数设置表

    Tab.  6.   Simulation parameters for testing set

    类型参数取值数量
    故障位置/km5,12,18,24,32,38,497
    过渡电阻0,5,10,15,20,25,30,35,409
    故障程度轻度(0),中度(1),严重(2)3
    下载: 导出CSV

    表  7  不同网络参数下DNN故障识别仿真结果

    Tab.  7.   Results of simulation

    序号网络结构(层数、神经元数量)最大迭代次数训练率平均训练误差测试准确率/%训练时间/s
    1500-400-300-1005 0000.000 10.005 695898
    2500-400-3005 0000.000 10.009 092.5839
    3500-400-300-1005 0000.0010.003 995974
    4200-100-100-505 0000.000 10.007 592.5501
    5200-100-100-502 5000.000 10.036 190253
    下载: 导出CSV
  • [1] 张学广,徐殿国,潘伟明,等. 基于电网电压定向的双馈风力发电机灭磁控制策略 [J]. 电力系统自动化,2010,34(7):95-99.

    ZHANGX G,XUD G,PANW M,et al. A flux damping control strategy of doubly-fed induction generator based on the grid voltage vector oriented [J]. Automation of Electric Power Systems,2010,34(7):95-99.
    [2] 杨晨星,杨旭,童朝南. 双馈异步风力发电机低电压穿越的软撬棒控制 [J]. 中国电机工程学报,2018,38(8):2487-2495+2558.

    YANGC X,YANGX,TONGC N. An LVRT control strategy based on soft crowbar control for doubly fed induction wind power generations [J]. Proceedings of the CSEE,2018,38(8):2487-2495+2558.
    [3] 朱晓东,石磊,陈宁,等. 考虑Crowbar阻值和退出时间的双馈风电机组低电压穿越 [J]. 电力系统自动化,2010,34(18):84-89.

    ZHUX D,SHIL,CHENN,et al. An analysis on low voltage ride through of wind turbine driven doubly fed induction generator with different resistances and quitting time of crowbar [J]. Automation of Electric Power Systems,2010,34(18):84-89.
    [4] 郑涛,魏旭辉,李娟,等. PI控制参数对双馈风电机组短路电流特性的影响分析 [J]. 电力自动化设备,2016,36(7):15-21.

    ZHENGT,WEIX H,LIJ,et al. Influence of PI control parameters on short circuit current characteristics of DFIG [J]. Electric Power Automation Equipment,2016,36(7):15-21.
    [5] 谷昱君,聂暘,王东,等. 基于改进免疫遗传算法的双馈风机控制系统PI参数优化 [J]. 陕西电力,2016,44(11):25-30.

    GUY J,NIEY,WANGD,et al. PI parameters optimization of DFIG control system based on improved immune genetic algorithm [J]. Shanxi Electric Power,2016,44(11):25-30.
    [6] 黄琳妮. 基于群飞蛾扑火算法的风力发电系统PI控制参数优化整定 [D]. 广州:华南理工大学,2018.

    HUANGL N. Optimization of PI control parameters of wind energy system based on swarm moths flame algorithm [D]. Guangzhou:South China University of Technology,2018.
    [7] 李达,薛卿,孔德健,等. 基于PSO-BP算法的高压输电线路故障分类 [J]. 电气自动化,2018,40(6):46-48.

    LID,XUEQ,KONGD J,et al. Fault classification of high voltage transmission line based on PSO-BP algorithm [J]. Electrical Automation,2018,40(6):46-48.
    [8] 马浩淼,高勇,杨媛,等. 双馈风力发电低电压穿越撬棒阻值模糊优化 [J]. 中国电机工程学报,2012,32(34):17-23+4.

    MAH M,GAOY,YANGY,et al. Fuzzy optimization of crowbar resistances for low-voltage ride through of doubly-fed induction generators [J]. Proceedings of the CSEE,2012,32(34):17-23+4.
    [9] 王国权. 双馈风力发电系统低电压穿越优化研究 [D]. 郑州:华北水利水电大学,2017.

    WANGG Q. Study on optimization of low voltage ride through for doubly fed wind power generation system [D]. Zhengzhou:North China University of Water Resources and Electric Power,2017.
    [10] 贺益康,周鹏. 变速恒频双馈异步风力发电系统低电压穿越技术综述 [J]. 电工技术学报,2009,24(9):140-146.

    HEY K,ZHOUP. Overview of the low voltage ride-through technology for variable speed constant frequency doubly fed wind power generation systems [J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2009,24(9):140-146.
    [11] 陈豪君. 基于人工智能的双馈风机低电压穿越控制策略研究 [D]. 广州:广东工业大学,2020.

    CHENH J. Research on control strategy for low-voltage ride through of double-fed fan based on artificial intelligence [D]. Guangzhou:Guangdong University of Technology,2020.
    [12] MORRENJ,HAANS W H D. Short-circuit current of wind turbines with doubly fed induction generator [J]. IEEE Transactions on Energy Conversion,2007,22(1):174-180.
    [13] 孔祥平,张哲,尹项根,等. 计及励磁调节特性影响的双馈风力发电机组故障电流特性 [J]. 电工技术学报,2014,29(4):256-265.

    KONGX P,ZHANGZ,YINX G,et al. Fault current characteristics of DFIG considering excitation and regulation characteristics [J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014,29(4):256-265.
    [14] 杨健维,麦瑞坤,何正友. PSCAD/EMTDC与Matlab接口研究 [J]. 电力自动化设备,2007(11):83-87.

    YANGJ W,MAI R K,HEZ Y. Interface between PSCAD/EMTDC and Matlab [J]. Electric Power Automation Equipment,2007(11):83-87.
    [15] 卫志农,缪新民,王华伟,等. 基于PSCAD-MATLAB联合调用的高压直流控制系统参数优化 [J]. 高电压技术,2014,40(8):2449-2455.

    WEIZ N,MIAOX M,WANGH W,et al. Parameter optimization for HVDC control system based on PSCAD-MATLAB combined invocation [J]. High Voltage Engineering, 2014,40(8):2449-2455.
    [16] QIANY,FANY,HUW,et al. On the training aspects of deep neural network(DNN)for parametric TTS synthesis [C]//IEEE.ICASSP 2014-2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), Florence,Italy,May 4-9, 2014. Florence:IEEE,2014:3829-3833.
    [17] WUZ Z,SWIETOJANSKIP,VEAUXC,et al. A study of speaker adaptation for DNN-based speech synthesis [C]//International Speech Communication Association. Proceedings of Interspeech 2015,Dresden,Germany,Sep.6-9,2015. Dresden:International Speech Communication Association,2015: 879-883.
    [18] 余达. 基于深度学习的风力发电系统故障在线诊断研究 [D].广州:华南理工大学,2018.

    YUD. Online fault diagnosis of wind Power systems using deep learning Algorithms [D]. Guangzhou:South China University of Technology,2018.
  • [1] 王腾.  托卡马克超导磁体失超电压探测技术 . 南方能源建设, 2024, 11(3): 65-74. doi: 10.16516/j.ceec.2024.3.07
    [2] 高盛, 许沛华, 陈正洪, 成驰.  基于改进LSTM神经网络的风电功率短期预报算法 . 南方能源建设, 2024, 11(1): 112-121. doi: 10.16516/j.ceec.2024.1.12
    [3] 余丹, 孙永斌, 杨琦, 高丽, 董碧琼, 曾小超.  风机叶片回收技术现状与展望 . 南方能源建设, 2023, 10(4): 113-121. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.04.011
    [4] 邹凯凯, 李钢, 邹强, 董云龙, 卢宇.  MMC子模块电容电压波动及谐波研究 . 南方能源建设, 2023, 10(5): 129-138. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.05.016
    [5] 李学斌, 刘剑, 马麟, 韩云阳, 赵洁琼, 李富春.  储能参与配电网削峰填谷对网络损耗及电压偏差的影响分析 . 南方能源建设, 2023, 10(6): 51-63. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.06.006
    [6] 张少强, 陈露, 刘子易, 张鹏, 王智博, 宋民航.  大型燃煤锅炉深度调峰关键问题探讨 . 南方能源建设, 2022, 9(3): 16-28. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2022.03.003
    [7] 姬海波, 荆茂林, 张恒.  CPR1000机组RGL系统双夹持故障分析 . 南方能源建设, 2022, 9(2): 101-106. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2022.02.014
    [8] 苏步芸, 张英杰, 熊晓晟.  双碳、双区背景下深圳电力需求预测 . 南方能源建设, 2022, 9(4): 127-134. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2022.04.016
    [9] 曹波, 黄龙湘, 罗彦.  非开挖水平定向钻群管穿越回拖力研究 . 南方能源建设, 2021, 8(4): 130-134. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.04.017
    [10] 郑侃, 魏煜锋, 文智胜, 朱梦霞, 何宇翔.  基于BP神经网络方法的风电场风速插补分析应用 . 南方能源建设, 2021, 8(1): 51-55. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.01.007
    [11] 郭知非, 郑秀波, 姚文峰.  多直流馈入受端电网交直流相互影响分析框架 . 南方能源建设, 2020, 7(1): 101-106. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2020.01.016
    [12] 姜绍艳, 李京平, 蔡志平.  智能分布式加电压-时间型双策略就地故障判别方法 . 南方能源建设, 2020, 7(S1): 48-52. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2020.S1.009
    [13] 辛文成, 姚森敬, 陈浩敏, 于力, 席禹.  PSAT应用于风电系统暂态稳定性研究 . 南方能源建设, 2020, 7(4): 41-47. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2020.04.006
    [14] 张兴, 贺广零, 王启志, 胡畅, 杜波.  新型双轴跟踪光伏发电技术 . 南方能源建设, 2019, 6(2): 19-28. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2019.02.004
    [15] 袁康龙.  运行方式对同塔线路的感应电压与电流影响分析 . 南方能源建设, 2018, 5(S1): 65-70. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2018.S1.012
    [16] 戴仲覆, 张英杰, 钟杰峰, 蒋泽甫, 钟以林.  贵州电网“十三五”静态电压稳定裕度的计算方法 . 南方能源建设, 2017, 4(4): 15-18. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2017.04.003
    [17] 吴亚雄, 谢敏.  基于BP神经网络灰色回归组合模型的年最大负荷预测 . 南方能源建设, 2017, 4(2): 46-50,57. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2017.02.007
    [18] 徐伟, 廖民传, 郑志源, 汪晶毅.  500 kV海底电缆雷电过电压研究 . 南方能源建设, 2016, 3(2): 62-66. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2016.02.012
    [19] 张青立.  Matlab/SPS与EMTP的操作过电压仿真分析及比较 . 南方能源建设, 2015, 2(S1): 35-37,92. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2015.S1.008
    [20] 陈磊, 郭芳.  计及限流—储能协调控制的高渗透率微电网故障穿越能力探讨 . 南方能源建设, 2015, 2(2): 20-27. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2015.02.004
  • 加载中
图(23) / 表 (7)
计量
  • 文章访问数:  529
  • HTML全文浏览量:  132
  • PDF下载量:  42
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-07-26
  • 修回日期:  2021-08-24
  • 刊出日期:  2021-09-25

基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究

doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
    基金项目:

    国家自然科学基金项目“基于张量技术的多视图特征选择方法研究” 61903091

    作者简介: 余欣梅(通信作者)1978-,女,浙江衢州人,高级工程师、注册咨询师,工学博士,主要从事能源与电力规划咨询研究的工作(e-mail)yuxinmei@gedi.com.cn

    陈豪君1995-,男,广东佛山人,工学硕士,从事新能源接入及运行控制等研究(e-mail)2621344218@qq.com

    王星华1972-,男,江苏扬州人,副教授,工学硕士,从事电力系统高级应用软件开发,大数据分析、含分布式发电的配电网络规划优化研究(e-mail)1805211@qq.com

  • 中图分类号: TM7

摘要:   目的  双馈风机(DFIG)的低电压穿越(LVRT)性能在一定程度上依赖于控制参数的优化,而目前对控制参数的优化基本都是离线模式,原因在于优化算法难以满足实时控制对计算速度的要求。  方法  基于深度神经网络(DNN)原理,提出基于“离线训练、在线计算”思路的低电压穿越实时优化控制方法。首先针对含DFIG电网在不同运行方式下发生的大量不同故障进行控制参数的离线优化并形成相应的LVRT优化控制策略,将不同的故障状态进行归类并形成成对的故障模式和参数表,从而构成深度神经网络的训练样本。  结果  电网故障瞬间可以将输入参数直接通过训练好的DNN网络迅速实现控制方案和最优参数的优选。  结论  基于PSCAD和Matlab的联合仿真结果论证了所提思想在优化效果和优化速度方面的优势,并说明了其实用性。

English Abstract

余欣梅,陈豪君,王星华.基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究[J].南方能源建设,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
引用本文: 余欣梅,陈豪君,王星华.基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究[J].南方能源建设,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
YU Xinmei,CHEN Haojun,WANG Xinghua.Research on Low Voltage Ride Through Technology of DFIG Based on Deep Neural Networks[J].Southern Energy Construction,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
Citation: YU Xinmei,CHEN Haojun,WANG Xinghua.Research on Low Voltage Ride Through Technology of DFIG Based on Deep Neural Networks[J].Southern Energy Construction,2021,08(03):122-130. doi:  10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.03.018
  • 低电压穿越技术是保障电网故障过程中风机和电网安全的重要手段。目前DFIG双馈风机的低电压控制基本分为改进控制策略和增设硬件电路两类:文献[1-2]采用带补偿项的矢量控制加速定子磁链暂态分量衰减实现低电压穿越,但受变流器容量限制,仅适用于轻度故障。文献[3]增设撬棒电阻并推导其整定方法,适用于严重故障,但在投入过程中双馈风机会大量吸收无功,不利于电网电压稳定。文献[4]理论分析了多种低电压穿越技术,讨论了DFIG控制系统的PI参数选择对DFIG机组LVRT效果的影响。

    为取得更好的控制性能,有学者提出用遗传算法5-6、粒子群7-8等智能算法9-10对PI控制器参数进行优化。这类优化方法均为电网故障后根据当前故障情况进行参数优化,但普遍存在两个问题:(1)在实际情况下,故障的暂态过程比较快,故障后优化很可能会错过抑制暂态量的最好时刻;(2)在有限的时间内在线优化难以同时满足速度和准确度上的要求,严重制约了其在高实时性领域上的应用,实际意义不大。

    针对以上不足,本文结合人工智能思想,提出将深度学习算法应用于双馈风机的LVRT的实时优化控制。首先通过PSCAD-MATLAB联合调用技术对风机故障过程进行大量仿真,并利用粒子群优化算法对相应的控制参数进行离线优化,并根据故障程度进行分类,从而形成不同故障程度的优化控制策略参数表。其次建立DNN故障程度识别模型,将仿真算例形成训练集,以故障信息作为训练样本的输入参数对故障程度进行分类训练。训练成功的网络即构成控制策略优选模块,只需输入所采集的故障信息即可实时选择并确定优化的LVRT控制策略和参数,从而解决了实际故障时控制的实时性问题。

    • 故障点与DFIG并网点的距离直接影响并网点电压的跌落深度。根据电压跌落深度可将故障程度分成三种:轻度故障(跌落10%~30%)、中度故障(跌落30%~50%)和严重故障(跌落50%~80%)。不同的严重程度决定了机组应采取的LVRT策略、控制目标和优化参数,本文利用粒子群优化算法进行不同控制策略的选择和参数优化,并基于PSCAD-MATLAB联合仿真进行的电磁暂态和优化过程的仿真,联合仿真模块如图1所示。

      图  1  联合模块示意图

      Figure 1.  Illustration of combined model

      图1中,PSCAD中建立含DFIG的仿真网络进行故障仿真,Matlab中利用Multiple Run进行PSO寻优,两者通过文件进行优化参数和适应度数据的交互。仿真网络和参数参见文献[11]及本文2.2节。

    • 如前文所述,不同故障程度须选择不同的LVRT策略及相应的优化控制参数。

    • 图2,转子侧变流器采用了控制外环为功率环,控制内环为电流环的双闭环控制系统,当要求电流内环具有较快的电流跟随性能时,可按典型I型系统设计,从而得到PI控制器参数的整定公式12-13

      kp=ωcσLrkI=ωcRr ((1))

      式中:σ=1-Lm2/LsLrRrLsLr分别为转子电阻(Ω)和定、转子电感(H);Lm为励磁电感(H);ωc=2πfcfc为截止频率(HZ)。一般要保证截止频率在等效开关频率的1/10以内。

      图  2  转子侧变流器控制框图

      Figure 2.  Schematic diagram

      故障后闭锁控制外环,只需考虑内环PI调节器的运行特性。由于d、q轴电流环结构相同,PI参数设置相同,通过式(1)计算和多次仿真调整后得到初始值。

      故障点较远时,硬件设备不动作,转子侧采取改进的控制策略,在电流环给定值上添加定子磁链波动的补偿项,内环d、q的指令值变为2

      ird*'=ird*-ψsd0-ψsd*Lm/σLsLrirq*'=irq*-ψsq0-ψsq*Lm/σLsLr ((2))

      式中:ird*irq*ird*'irq*'分别为添加补偿项前后的转子d、q轴电流给定值(A)。ψsd0ψsq0ψsdψsq分别为定子磁链稳态值和瞬时值的d、q轴分量(Gs)。

      改进控制策略中,(1)优化参数为kpkI;(2)优化目标为暂态直流分量衰减最快,转子电流幅值最低,由此适应度函数定义为:

      min.fx=0ttψsd-ψsd0+ψsq-ψsq0+ird-ird*'+irq-irq*'dt ((3))

      通过PSCAD/EMTDC仿真DFIG低电压穿越电磁暂态过程14-15t=8 s时,电网发生三相短路故障,8.2 s故障切除,再利用Matlab中的Multiple Run模块联合仿真粒子群优化过程,优化的种群规模30,迭代终止条件为最大迭代40次及适应度无变化。

      在文献[11]中的仿真网络中设置故障参数进行仿真,在电压跌落20%以内时,优化前后转子电流内环PI参数如表1所示。

      表 1  PI控制器参数对比

      Table 1.  Comparison of PI parameters

      参数项kpkI
      初始控制参数值0.90.3
      优化后控制参数值0.7420.335

      比较传统控制、原始参数改进控制和优化参数改进控制三种方案的仿真结果,如图3所示。

      图  3  电压跌落20%以内LVRT特性对比

      Figure 3.  Comparison of LVRT characteristics of 20% voltage sag

      图  3  电压跌落20%以内LVRT特性对比

      Figure 3.  Comparison of LVRT characteristics of 20% voltage sag

      图  3  电压跌落20%以内LVRT特性对比

      Figure 3.  Comparison of LVRT characteristics of 20% voltage sag

      图  3  电压跌落20%以内LVRT特性对比

      Figure 3.  Comparison of LVRT characteristics of 20% voltage sag

      对比图3发现,加入转子电流补偿量的改进控制可使暂态分量在半隔周波后快速衰减,机组暂态波动更快稳定。而在参数优化的改进控制中,转子电流峰值,定子磁链变化幅度均较未优化前更小,输出无功更多。

    • 严重故障下,改进控制策略受DFIG变流器容量约束难以发挥作用,需根据故障情况投入不同的撬棒电阻实现低电压穿越。可变电阻撬棒电路拓扑结构如图4所示。

      图  4  撬棒电路的拓扑结构

      Figure 4.  Topology of crowbar circuit

      撬棒等效阻值的大小通过R1R2的IGBT开关占空比控制,计算公式为:

      Rcb=R1R2D1R2+D2R1 ((4))

      式中:D1D2为IGBT1、IGBT2导通脉宽占空比;D1+D2=1Rcb为等效撬棒电阻(Ω)。

      根据文献[8]可得最严重故障下撬棒阻值为:

      Rcb.max=2UrmaxωsLs'3.2Us2-2Urmax2 ((5))

      式中:Ls'=Ls+LrLmLr+LmUs为故障前定子电流相电压(V);Urmax为转子电压的最大值(V);ωs为同步转速(转/s);Rcb.max为最大等效撬棒电阻(Ω)。

      撬棒保护参数优化的对象为D1,其实质是优化Crowbar电阻大小,优化的目标是转子电流最小,无功输出最大,同时满足直流母线电压Udc小于阈值Udc*,则适应度函数定义为:

      fx=0ttUdc-Udc*+ird-ird*+irq-irq*dt ((6))

      式中:要求fx适应值最小,保留一定的裕度,取Udc*=1 330

      传统撬棒电阻整定值由式(4)得到,优化后的结果参见表2

      表 2  优化前后撬棒阻值对比

      Table 2.  Comparison of Crowbar crowbar resistance

      参数项参数值
      固定Crowbar电阻整定值/Ω2
      优化后Crowbar电阻值/Ω1.625
      对应D1占空比0.923

      严重故障下电压跌落70%,当故障电流大于0.8 kA时撬棒电路接入,固定撬棒电阻和可变电阻两种方案的仿真结果如图5所示。

      图  5  电压跌落70%场景的LVRT特性对比

      Figure 5.  Comparison of LVRT characteristics

      图  5  电压跌落70%场景的LVRT特性对比

      Figure 5.  Comparison of LVRT characteristics

      图  5  电压跌落70%场景的LVRT特性对比

      Figure 5.  Comparison of LVRT characteristics

      图  5  电压跌落70%场景的LVRT特性对比

      Figure 5.  Comparison of LVRT characteristics

      对比分析可知,传统撬棒固定整定值较大,对转子过电流的抑制能力更好,但容易出现直流母线电压骤升的问题,如图5(b)中显示母线电压升至1 430 V,超出Udc*约100 V。

      两种方案的电磁转矩和无功消耗差异不大,但固定电阻方案波动大,对机组安全更为不利。

    • 中度故障下,单独采用改进控制策略效果不明显,无法降低转子电流峰值;纯撬棒保护能有效抑制过电流和过电压,但撬棒电路投入越久,机组从电网中吸收的无功会更多。

      利用撬棒保护和改进控制结合的控制策略,能够有效解决两种方案单独投入时存在的弊端:在转子侧过电流严重时投入撬棒电路,旁路转子侧变流器,当电流恢复到改进控制的可控范围内切出撬棒电路,采用变流器改进控制策略,直到故障结束。

      本文通过设置电流门槛值来制定两者的切换规则,规则如下式所示:

      ir1.2IrN       ir>1.2IrN        ((7))

      式中:ir为转子电流(A);IrN为转子电流额定值(A)。

      同样,对电压跌落50%时的电流内环PI控制器和IGBT开关占空比进行优化,得到参数如表3所示。

      表 3  最优控制参数

      Table 3.  Optimal control parameters

      参数kpkIRCB
      优化值0.8610.2371.344

      图6为在电压跌落50%的情况下三种方案的LVRT特性对比,其中联合控制的电流门槛值设为0.8 kA,切换规则按式(7)执行。

      图  6  风机LVRT在电压跌落50%时的特性

      Figure 6.  LVRT characteristics with 50% voltage sag

      图  6  风机LVRT在电压跌落50%时的特性

      Figure 6.  LVRT characteristics with 50% voltage sag

      图  6  风机LVRT在电压跌落50%时的特性

      Figure 6.  LVRT characteristics with 50% voltage sag

      图  6  风机LVRT在电压跌落50%时的特性

      Figure 6.  LVRT characteristics with 50% voltage sag

      联合控制策略灵活运用两种方案,有效减少了撬棒电阻投入时间和次数,同时在抑制电流电压能力上与纯撬棒相近,因此适用中度的电压跌落情况。

      根据上述优化结果形成参数表,用于DNN网络识别故障后匹配策略和参数,具体参数如表4所示。

      表 4  策略参数表

      Table 4.  Parameter table

      序号故障程度LVRT策略优化参数
      0轻度故障改进控制kP=0.742; kI=0.335
      1中度故障联合控制kP=0.861; kI=0.237; Rcb=1.344(Ω)
      2严重故障撬棒保护Rcb=1.625(Ω)

      每种故障程度都有对应的LVRT策略,当程度较轻时,只采取改进控制策略,参数给的是转子控制系统内环的PI值;而中度故障下,采用联合控制策略,则参数涉及PI值和撬棒阻值;严重故障下单独投入撬棒电路,因此只给出撬棒阻值。

    • DNN本质上是一个包含多个隐含层的前馈神经网络,是近年来发展迅速的深度学习网络的一种,具有很好的非线性映射关系和学习能力,适宜处理更大的函数集合16-18,结构如图7所示:

      图  7  DNN网络结构图

      Figure 7.  Structure of DNN

      x1,x2,xn为模型输入,是由故障信息中提取的定、转子电流所组成的向量,输入层采用线性恒等函数作为激活函数,隐含层层数为n,最终传递给网络的输出向量y1,y2,xnwi,bi分别为第i个隐含层的权重与偏置。假定第i-1隐含层的输入向量为:

      ai-1=a1i-1,a2i-1,,ali-1,,ami-1T ((8))

      则第i层神经元的输出向量al可表示为:

      ai=fl=1awi-1ali-1+bi-1 ((9))

      式中:a为第i层神经元数目;wi-1bi-1为第i-1层的权重矩阵和阈值变量,fx采用ReLU函数。

      在分类问题中,常用softmax分类方法,将多分类的输出值转化为相对概率,如式(10)所示:

      Si=eViiCeVi ((10))

      式中:i为类别索引;C为总类别数;Vi是分类器前级输出单元输出;Si为当前元素与所有元素的指数和的比值。

      输入通过softmax函数计算完后,再计算它们的交叉熵,表示的是目标实际输出概率与期望输出概率的差距,表达式为:

      HW=t=1Ny=1Sp˜yXtlogpyXt ((11))

      式中:N为训练样本的数目;p˜yXt为期望概率,值为0或1;pyXt为DNN网络的实际输出概率。

      最后,由式(9)可求得整个网络输出为:

      y=fn+1l=1βwn+1fn+bn+1 ((12))

      其中:最后一层隐含层神经元数量为βfn为计算的最后一层隐含层输出;wn+1bn+1为输出层权值和偏置。

    • 在PSCAD/EMTDC上建立双馈风机-无穷大系统,图8为仿真系统原理图。

      图  8  仿真系统图

      Figure 8.  Diagram of simulation system

      模型参数:DFIG容量为2 MW;T1表示风机经0.69 kV/33 kV和35 kV/110 kV两个变压器并入无穷大电网;线路长度L取50 km;n为不同的故障点序号。

      为方便研究,本文只考虑了三相短路故障的情况,仿真不同故障点和过渡电阻下DFIG的故障暂态过程,选取故障发生后一个周波的三相定、转子电流采样数据(每周波的采样点数为24),构成DNN的训练集和测试集,仿真参数如表5~表6所示。

      表 5  训练样本仿真参数设置

      Table 5.  Simulation parameters for training set

      类型参数取值数量
      故障位置/km0,10,15,20,25,30,35,40,45,5010
      过渡电阻0,5,10,15,20,25,30,35,409
      故障程度轻度(0),中度(1),严重(2)3

      表 6  测试样本仿真参数设置表

      Table 6.  Simulation parameters for testing set

      类型参数取值数量
      故障位置/km5,12,18,24,32,38,497
      过渡电阻0,5,10,15,20,25,30,35,409
      故障程度轻度(0),中度(1),严重(2)3

      表中,故障位置指故障点离风机并网点的距离,从0~50 km中选取了10个故障点,体现了故障点的远、中、近,与故障程度相对应;同理,考虑存在过渡电阻的情况,一共设置了9个阻值。故障程度根据电压跌落设置轻度、中度和严重故障三种,DNN的标签即为相应故障类型下的优化控制参数。

    • DNN的分类效果受网络参数的影响很大,仿真中中设置了不同的DNN网络结构、参数以及迭代次数,并利用测试集校验训练结果,如表7所示。

      表 7  不同网络参数下DNN故障识别仿真结果

      Table 7.  Results of simulation

      序号网络结构(层数、神经元数量)最大迭代次数训练率平均训练误差测试准确率/%训练时间/s
      1500-400-300-1005 0000.000 10.005 695898
      2500-400-3005 0000.000 10.009 092.5839
      3500-400-300-1005 0000.0010.003 995974
      4200-100-100-505 0000.000 10.007 592.5501
      5200-100-100-502 5000.000 10.036 190253

      表7分析可知,DNN的隐含层层数、各层神经元个数、迭代次数等均会影响训练的精度、时间。参数序号1、2的对比表明,隐含层的层数越多,越能够有效识别特征来对事物进行区分,获得更好的分类效果;序号1、3的对比表明学习率过大,难以避免出现训练震荡的问题,使得达到相同测试准确率的时间更长;对比序号1、4,隐含层层数相同,迭代次数相同,神经元数量能够提升准确率,但是太高容易出现过拟合现象;序号4、5网络结构相同,迭代次数越多准确率越高。此外,测试过程中,所有训练好的模型在输入参数后0.2~0.4 ms的时间内,均能够获取相应的优化控制参数,能够满足实时控制的需要。

      图9为序号1、2、3的训练图,其中括平均训练误差和测试准确率。

      图  9  训练结果图

      Figure 9.  Graphic of training result

      图  9  训练结果图

      Figure 9.  Graphic of training result

      图  9  训练结果图

      Figure 9.  Graphic of training result

      图  9  训练结果图

      Figure 9.  Graphic of training result

      图  9  训练结果图

      Figure 9.  Graphic of training result

      图  9  训练结果图

      Figure 9.  Graphic of training result

      综合分析结果,在测试样本中故障位置、过渡电阻等参数均不同的情况下,DNN仍然能准确判断故障程度,这是因为DNN具有很强的泛化能力与学习能力,当样本数足够时,对网络的输入向量进行反复多重的训练可以实现更好的效果,使得该网络用于故障程度识别具有极高的准确率。

    • 由于无法提前预知电网故障,优化控制在实时性上无法满足LVRT的控制要求,本文提出将控制参数离线优化,提前考虑所有的故障情况,并制定成一个策略参数表。通过建立DNN网络来进行故障识别,在面对各种故障状态下均可直接从表中选取控制策略和参数。本文基于深度神经网络的低电压穿越方案在一定程度上克服了传统参数优化无法满足实时控制要求的问题,有效改善了DFIG机组的低电压穿越效果。

  • 余欣梅,陈豪君,王星华.基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究[J].南方能源建设,2021,08(03):122-130.
  • 参考文献 (18)

    目录

      /

      返回文章
      返回