基于零动态和超扭曲的双馈风机暂态控制策略.pdf

【环境与能源/Environment and Energy】Vol.40 No.5Sep.2023第 40 卷 第 5 期2023 年 9 月深圳大学学报理工版Journal of Shenzhen University Science and Engineeringhttp：/基于零动态和超扭曲的双馈风机暂态控制策略张晓英1，舒子江1，吴宏强21）兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050；2）甘肃电通电力工程设计咨询有限公司，甘肃兰州 730050摘 要：为充分考虑双馈感应发电机（doubly-fed induction generator，DFIG）故障状况下的非线性特性，使用一种参数自适应超扭曲滑模控制器（super-twisting adaptive sliding mode control，STASMC）对多输入多输出（multiple input multiple output，MIMO）系统的零动态（zero dynamics，ZD）方法进行改进，提出一种 ZD-STASMC控制方法用来提高DFIG的暂态电压稳定性使用ZD方法解耦了原始系统的内部和外部动态，简化控制设计任务为进一步提高在参数不确定性和外部扰动下的电压调节能力，将ZD方法与STASMC相结合，通过STASMC构造辅助输入提升了DFIG的暂态性能，减少建模误差和实际过程中各种误差的影响改进后的ZD方法可减小线性化误差的影响，加强了DFIG的暂态性能通过算例在三相故障下的仿真，验证了所提ZD-STASMC控制相比ZD控制方法以及常规比例-积分控制方法，在故障期间有更好的暂态性能，故障切除后也能更快恢复稳定ZD-STASMC策略能有效增强DFIG的故障穿越能力关键词：风能发电；可再生能源；双馈感应发电机；非线性控制；零动态方法；超扭曲滑模控制：故障穿越中图分类号：TM614 文献标志码：A DOI：10.3724/SP.J.1249.2023.05599Transient control strategy of doubly-fed fan based on zero dynamic and super twist controlZHANG Xiaoying 1,SHU Zijiang 1,and WU Hongqiang 21)College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,Gansu Province,P.R.China2)Gansu Dentsu Electric Power Engineering Design Consulting Co.Ltd.,Lanzhou 730050,Gansu Province,P.R.ChinaAbstract:In order to fully consider the nonlinear characteristics of the doubly-fed induction generator(DFIG)fault condition,we propose a ZD-STASMC method of zero dynamics(ZD)combined with super-twisting adaptive sliding mode control(STASMC)to improve the transient voltage stability of DFIG,which applies the adaptive STASMC to improve the ZD method for multiple input multiple output(MIMO)systems.The use of ZD method decouples the internal and external dynamics of the original system,which simplifies the control design tasks.To further enhance voltage regulation in the presence of parameter uncertainties and external disturbances,the ZD approach is combined with the STASMC through which the transient performance of DFIG is improved by constructing auxiliary input,by reducing the influence of modeling errors and various errors in the actual process.The use of the improved ZD technique can reduce the influence of linearization error and enhance the transient performance of DFIG.Through the simulation model under the three-phase faults,it is verified that the proposed ZD-STASMC control has better transient performance during faults,and can recover stability faster after fault removal,compared with the ZD control Received:2022-07-13;Revised:2023-01-04;Accepted:2023-03-14;Online(CNKI):2023-04-07Foundation:National Natural Science Foundation of China(51867015,61963024)Corresponding author:Professor ZHANG Xiaoying()Citation:ZHANG Xiaoying,SHU Zijiang,WU Hongqiang.Transient control strategy of doubly-fed fan based on zero dynamic and super twist control J.Journal of Shenzhen University Science and Engineering,2023,40(5):599-607.(in Chinese)第 40 卷深圳大学学报理工版http：/method and the conventional proportion integration(PI)control.The proposed strategy can effectively enhance the fault traversing capability of DFIG.Key words:wind-electricity;renewable energy;doubly-fed induction generator(DFIG);nonlinear control;zero dynamics method;super-twisting sliding mode control;fault ride-through伴随全球气温逐渐升高和自然环境不断恶化，实现“碳达峰”、“碳中和”对人类的健康发展具有重要意义1-2根据全球风能理事会（Global Wind Energy Council，GWEC）的数据，2021 年全球风电装机新增 93.6 GW，其中，中国占比 50.91%3风电大规模接入电网对现有电力系统安全稳定运行带来巨大的挑战双馈风机作为风力发电的主流机型之一，提升其故障穿越能力对提高风电并网稳定性具有重大意义4国内外学者对双馈感应发电机（doubly-fed induction generator，DFIG）的故障穿越策略做了大量研究周临原等5-6采用加速定子直流磁链衰减的去磁控制策略，通过加速暂态分量的衰减使暂态过程显著缩短，提高了 DFIG 的故障穿越能力 PADHY等7基于改进灰狼优化算法设计了一种自适应模糊比例-积分-微分（proportion integration differentiation，PID）控制器，这种控制器能快速优化PID控制参数，在非线性系统里也能取得较好的动态效果姜惠兰等8依据定子电流微分的d轴和q轴分量与转子感应电动势的d轴和q轴分量对应成正比的规律，设计出一种基于定子电流微分的前馈控制器这种方案实现简单，能较好地抑制故障期间的转子过电流，实现故障穿越上述控制器本质上都是在常规PID控制基础上进行改进，如增加去磁、前馈环节，或采用智能算法对模糊PID的参数进行优化这些措施能在一定程度上提升系统的故障穿越能力，但因没有考虑系统本身的非线性特性，由此会产生在严重故障扰动下动态响应不足的问题，换流器能力也没有得到充分利用近年来，有学者开始转向风机故障期间的非线性控制研究9与传统线性控制策略相比，非线性控制策略的控制带宽很大，可以实现对被控量的有效控制10WU等11基于微分几何理论提出一种精确线性化的非线性控制器，提高了系统的暂态稳定性，但该方法设计出的控制率相当复杂，因此不利于实际应用马晓阳等12基于李雅普诺夫稳定判据提出了一种网侧变流器的非线性控制器，有效地抑制了直流母线的电压波动，但无法保证故障期间的无功输出孙丹等13提出一种反推直接功率控制，与传统比例-积分（proportion integration，PI）控制相比，该方法每个控制器只需调节1个参数，就能实现良好的稳态和动态性能以及保持恒定的开关频率，但这种方法的稳态误差会随着系统参数的变化而变大，其参数鲁棒性欠佳邓三星等14基于状态相关黎卡提方程提出非线性状态调节器，能在暂态期间将状态变量调节至原平衡点附近，但这种控制方法对模型的精度要求较高，且没有考虑实际运行过程中存在的误差针对现有DFIG故障穿越控制策略存在的问题，本研究设计了一种参数自适应超扭曲滑模控制（super-twisting adaptive sliding mode control，STASMC）改进的零动态（zero dynamics，ZD）控制器来提高DFIG故障下的暂态性能先使用ZD方法通过部分反馈线性化来计算出系统的控制率，避免了由于将系统精确线性化而导致的控制率复杂的问题然后使用STASMC方法计算辅助输入进一步提高系统的动态性能，降低了由于运行误差或参数变化对控制带来的影响，增强了控制策略的鲁棒性仿真算例分析了三相短路故障下风机的故障穿越能力，验证本研究控制方法的良好性能1DFIG电磁暂态模型双馈式感应发电机主要由风力机、齿轮箱、感应发电机、背靠背变流器和控制系统组成15，带Crowbar保护的双馈风机结构示意图如图1忽略定子磁链动态，DFIG的三阶模型16为Crowbar?RSC?GSC?DFIG?图图1带Crowbar保护的双馈风机结构Fig.1Doubly-fed induction generator with Crowbar protection.600第 5 期张晓英，等：基于零动态和超扭曲的双馈风机暂态控制策略http：/2Hdsdt=Ps-PmdEqdt=-ssEd+sLmLrrUdr-1TEq-()X-X IdsdEddt=ssEq-sLmLrrUqr-1TEd+()X-X IqsEd=-rsIds+XIqs+UdsEq=-rsIqs-XIds+UqsPs=-UdsIds-UqsIqsQs=-UqsIds+UdsIqs（1）其中，H为惯量常数；s为转差率；rs为定子电阻；X=sLss为定子电抗，s为同步角速度，Lss为定子自电感；X=s(Lss-L2m/Lrr)为定子暂态电抗；Lrr为转子自电感；Lm为励磁电感；T=Lrr/rr为转子短路时间常数；Ed和Eq分别为d、q轴暂态电动势，与转子磁链成正比；Udr和Uqr分别是转子换流器输出的d、q轴电压；Uds和Uqs分别是定子d、q轴电压；Ids和Iqs分别是定子d、q轴电流；Ps和Qs分别为DFIG发出的有功功率和无功功率；Pm为风力机发出的机械功率从式（1）可见，DFIG的三阶模型是一个非线性模型，若要提升控制策略的暂态性能，则需要考虑系统的非线性特性2基于零动态方法的控制策略本研究采用零动态方法17-18设计DFIG控制器，与 精 确 反 馈 线 性 化（exact feedback linearization，EFL）14相比，该方法不需要对所有系统的状态进行精确线性化通过坐标变换和状态反馈将非线性系统部分线性化，在内部动态即零动态稳定的前提下，对线性化子系统进行最优控制器设计，最终得到能够镇定全系统的非线性控制律零动态方法的基本思想是求出一种使得控制系统满足输出响应y在任何t 0的时刻都等于0的控制律u然后判断在这个控制率的控制下系统的零动态方程组的稳定性零动态在方程组中表征系统的内部动态特性，若系统的零动态是稳定的，则原系统的内部动态稳定和外部输出都是稳定的，则系统是稳定的按如下步骤设计DFIG的零动态控制器19步骤1：写出DFIG的状态空间表达式将式（1）的平衡点移到原点，忽略定子电阻rs，可得14x=f(x)+g(x)u（2）其中，f(x)=12H()UdseXEq-UqseXEd-s()s+seEd-sEdes-1TXXEqs()s+seEq-sEqes-1TXXEdg(x)=00-sLmLrr00sLmLrr其中，Ede和Eqe分别为d、q轴暂态电动势的稳态值；Udse、Uqse和se分别定子d、q轴电压和转差率的稳态值；Ed和Eq分别为d、q轴暂态电动势的扰动值；Uds、Uqs和s分别为定子d、q轴电压和转差率的扰动值；x=s EqEdT为状态变量；u=u1 u2=UdrUqrT为控制变量输 出 函 数h=h1h2T=PsQsTPs和Qs为 Ps=-EdUqseX+EqUdseXQs=EqUqseX+EdUdseX（3）步骤2：计算相关度为了确保在此非线性系统上能应用零动态控制，需先计算原系统的相关度每个输出yi=hi(x)的关系度表示为ri由式（2）和式（3）可得，Lgihi=LgiL1-1fhi=hixgi(x)0（4）且式（5）所示的矩阵为非奇异矩阵，B(x)=Lg1L0fh1(x)Lg2L0fh1(x)Lg1L0fh2(x)Lg2L0fh2(x)（5）其中，Lg1Lkifhi为hi(x)对f(x)的 ki阶 lie 导数再对gj(x)求lie导数因此可得：r1=1，r2=1，则系统的总关系度rsystem=r1+r2=2可知系统的总关系度小于系统阶数因此，对于给定的输出函数，系统可以被部分线性化步骤3：非线性坐标变换很明显，g(x)=g1(x)g2(x)是对合19的，601第 40 卷深圳大学学报理工版http：/因此能找到一组微分同胚映射z=(x)(x)T将原非线性系统线性化z=(x)=z1zr1zr1+1zr1+r2zr+1zn=1r1r1+1r1+r21n-rsystem=h1()xLr1-1fh1()xh2()xLr2-1fh2()x1n-rsystem当r1=r2=1，rsystem=2时，z=(x)可写为z=-EdUqseX+EqUdseXEqUqseX+EdUdseX1（6）由于rsystem小于系统阶数n，所以z=(x)中还包含了待定的n-rsystem=1个坐标映射关系，即=12n-rsystemT，这个坐标映射关系须满足1）向量函数z=(x)在x=0处的雅可比矩阵是非奇异的2）由于g(x)=g1(x)g2(x)是对合的，所以=12n-rsystemT还需满足Lg1i(x)=0Lg2i(x)=0 i=1，2，n-rsystem（7）经过微分同胚映射z=(x)，式（2）所示的系统可转化为z1=1=2zr1-1=r1-1=r1zr1=r1=Lr1fh1(-1(z)+Lg1Lr1-1fh1(-1(z)u1+Lg2Lrf-1fh1(-1(z)u2zr1+1=r1+1=r1+2zr1+r2-1=r1+r2-1=r1+r2zr1+r2=r1+r2=Lr2fh2(-1(z)+Lg1Lr2-1fh2(-1(z)u1+Lg2Lr2-1fh2(-1(z)u2zrsystem+1=1=Lf1(-1(z)zn=n-rsystem=Lfn-rsystem(-1(z)（8）将原系统的输出函数和关系度代入式（8），可得z1=Lfh1(-1(z)+Lg1h1(-1(z)u1+Lg2h1(-1(z)u2z2=Lfh2(-1(z)+Lg1h2(-1(z)u1+Lg2h2(-1(z)u2z3=Lf1(-1(z)（9）其中，Lfh1(x)=-s()s+seX()UdseEd+UqseEq+ssX()EqeUqse-EdeUdse+XTX2()UqseEd-UdseEqLfh2(x)=s()s+seX()UdseEq+UqseEd-ssX()EqeUdse+EdeUqse-XTX2()UqseEq+UdseEdLg1h1(x)=-UdsesLmXLrr，Lg2h1(x)=-UqsesLmXLrrLg1h2(x)=-UqsesLmXLrr，Lg2h2(x)=UdsesLmXLrr向量x和向量z之间的转换关系如式（6）输出方程可写为y1=1=h1(-1(z)y2=2=h2(-1(z)（10）零动态方法最重要的特点是能够设计控制律u使得系统输出y（t）在t 0时输出保持为0这就意味着y1(t)=y1(t)=yr1-11(t)=0y2(t)=y2(t)=yr2-12(t)=0（11）所以作为控制的结果，x(t)应满足下列约束条件 h1(x(t)=Lfh1(x(t)=Lr1-1fh1(x(t)=0h2(x(t)=Lfh2(x(t)=Lr2-1fh2(x(t)=0（12）由式（6）可知，式（12）意味着对于任何t 0的时刻有1(x(t)=2(x(t)=r1+r2(x(t)=0（13）进而有d1(x(t)dt=d2(x(t)dt=dr1+r2(x(t)dt=0（14）在这种情况下，式（8）中zi均等于0，其中，i=1，2，r1+r2，则动态方程组为602第 5 期张晓英，等：基于零动态和超扭曲的双馈风机暂态控制策略http：/ zrsystem+1=1=Lf1(-1(z)zn=n-rsystem=Lfn-rsystem(-1(z)（15）式（15）所示的动态方程所描述的是系统的内部动态特性，被称为零动态方程组系统的外部输出在零动态方法所给出的控制率的作用下恒等于0，如果此时零动态方程组也是稳定的，则整个系统也必然是稳定的步骤4：内部动态特性稳定性判别由上述分析可知，零动态方法将DFIG这个系统的动态行为划分成了外部动态和内部动态两个部分对外部动态而言，在任意时刻保持系统的输出为0有两层含义：其一是系统的外部动态为渐近稳定的；其二是系统的输出具有最优的动态品质因为0必然小于或等于二次型性能泛函的极小值，故y(t)=h(x(t)=0的指标一定是一种最优指标若系统的内部动态也是稳定的，则整个系统就是稳定的，且输出量的动态性能最优下面对系统的内部动态的稳定性进行判别为满足式（7）所示条件，取1为1=s（16）则可以推出Lf1(x)=12H(UdseXEq-UqseXEd)（17）根据z=(x)将式（17）中的x转换成z有Lf1(-1(，)=(U2dse-U2qse)z1+2Uqsez22H(U2dse+U2qse)（18）进一步可以写出系统的零动态为z3=Lf1(-1(0，)=0（19）很明显，系统的零动态是渐近稳定的，所以整个系统也是渐近稳定的因此，可以用零动态方法计算出DFIG的控制率步骤5：零动态控制率的得出由式（8）中关于r1和r1+r2的两个方程可以得出 a1(z)+b11(z)u1+b12(z)u2(z)=Ps=0a2(z)+b21(z)u1+b22(z)u2(z)=Qs=0（20）将上式写成矩阵形式为 a 1(z)a 2(z)+b11(z)b12(z)b21(z)b22(z)u 1(z)u 2(z)（21）令A=a 1(z)a 2(z)=Lr1fh1(z)Lr2fh2(z)B=b11(z)b12(z)b21(z)b22(z)=Lg1Lr1-1fh1(z)Lg2Lr1-1fh1(z)Lg1Lr2-1fh2(z)Lg2Lr2-1fh2(z)（22）式（21）是以坐标 z 为变量表示出的控制变量u(z)，而实际上零动态控制器需得出的是状态反馈控制率u(x)将式（21）中所有向量中的 z 以z=(x)取代得到A(x)+B(x)u(x)=0（23）其中，A(x)=-s()s+seX()UdseEd+UqseEq+ssX()EqeUqse-EdeUdse+XTX2()UqseEd-UdseEqs()s+seX()UdseEq+UqseEd-ssX()EqeUdse+EdeUqse-XTX2()UqseEq+UdseEdB(x)=-UdsesLmXLrr-UqsesLmXLrr-UqsesLmXLrrUdsesLmXLrr（24）然后对式（23）进行求解就能得到所求的零动态方法的控制率u=u1(x)u2(x)T在实际的控制工程系统中，使得系统输出在任何时刻皆等于0的条件只是设计时所采用的一种希望达到的指标，它表达的是使输出量在控制作用下长期保持其最小值20由于实际控制系统中还存在许多其他因素，如控制量或系统某些环节中的时延特性、微小的死区、控制量的限幅特性以及系统某个或某些参数本身的非线性特性（如电抗的饱和特性），还有建模误差和控制器量测环节的误差等19这些误差在设计中都未加以考虑，而它们的存在会使得y(t)=0，t 0的期望难以真正实现因此，需要采用一定的策略减小这些误差的影响，进一步提高零动态方法的暂态性能为此，本研究构造了1个辅助输入v(x)=v1v2T，辅助输入将跟踪输出误差的实时变化，并通过一定的策略降低其影603第 40 卷深圳大学学报理工版http：/响加入辅助输入后，式（23）将变为如式（25）的形式A(x)+B(x)u(x)=v(x)（25）辅助输入的意义在于零动态方法计算出的控制率的基础上再增加一个分量来抵消功率波动带来的影响3超扭曲自适应滑模控制超扭曲滑模策略是一种二阶滑模控制方法，控制过程中只需要滑模面的信息，就可以实现滑模面及其导数同时到达零点21SHTESSEL等22提出一种超扭曲自适应滑模控制（super-twisting adaptive sliding mode control，STASMC）方法，可根据状态变量离滑模面的距离动态计算参数，一定程度上加快了系统的动态响应速度和缓解了滑模控制的抖动问题，且不需要滑模变量的导数，从而简化了控制器结构23因此，本研究采用STASMC方法保证实际系统输出yreal与参考模型输出y之间的精确跟踪由于系统的状态变量最终要进入滑模面中，滑模面的不同体现了系统控制目标的不同10为提高有功功率和无功功率输出的稳态和动态性能，将滑模面选择式（26）24形式s=s1s2T=00T s1=ep+kp0tep()ds2=eq+kq0teq()d（26）其中，kp和kq分别为有功和无功功率的积分系数，其值可参照文献 18 中功率外环的PI控制参数选取；ep和eq分别为有功和无功功率的扰动值，即ep=h1(x)=Pseq=h2(x)=Qs（27）使用超扭曲滑模控制时，可将系统的辅助输入 v1v2T21-22设计为vi=v1i+v2i，i=1，2（28）其中，v1i和v2i定义为 v1i=-1|si0.5sign()siv2i=-2sign()si（29）其中，sign（）为符号函数为保证系统的Lyapunov函数的导数小于0，按式（30）计算系数1和2，该适应率的有限时间收敛性和稳定性已得到验证22，25 1=sign(|si-)，1 mm，1 m2=1（30）其中，、和m都为任意正参数；为自适应的调整速度；通过与滑模参数si的绝对值做差，在滑模面附近构造一个很小的邻域，当系统状态处于这个邻域之内时，即|si|，1和2开始慢慢变小，减缓了系统状态达到滑模面后的抖动现象当外界存在较大扰动时，系统状态离开了这个邻域，即|si|，1和2开始变大，加速使系统状态靠向滑模面为获得较好的性能，将控制参数设置为=139.3，=0.15，=1，m=0.01依据式（28）计算出辅助输入 v1v2T后，最终的控制率可由式（31）得出u=B-1(v-A)（31）4仿真分析使用Matlab中Simulink搭建双馈风机的仿真模型，其接线图如图2双馈风机经箱式变压器、集电线路、集中变压器最后与电网相连双馈风机的详细参数和仿真模型其余部分的参数如表1箱式变压器和集中变压器之间的联络线长度为30 km，在距离箱式变压器10 km的位置设置三相短路故障，如图2，故障在15 s时发生，持续0.15 s后故障切除故障前后风速不变，为9 m/s故障期间对风机分别采用带前馈的PI控制、ZD控制和本研究的ZD-STASMC控制根据文献 26 进行相关计算得到 PI 控制器的参数 Kp=0.58、Ki=491.6各电气量对比波形如图3故障前期，Crowbar 电路投入保护变流器，15.06 s后Crowbar电路切除，3种控制策略自动投入开始进行故障期间的控制DFIG?690 V35 kV110 kV图图2仿真模型接线图Fig.2Wiring diagram of simulation model.604第 5 期张晓英，等：基于零动态和超扭曲的双馈风机暂态控制策略http：/暂态期间转子电流IT的响应情况如图3（a），3种控制策略的转子电流都小于1 760 A，即都在安全范围内，但是相比ZD和ZD-STASMC方法，控制策略故障时的转子电流大于PI控制，这意味着转子侧变流器在故障期间的输出能力得到了更好地利用此外，由于超扭曲滑模控制的加入，故障期间ZD-STASMC控制转子电流的波动有效减小由图3（b）和（c）可知，机端电压Us跌落后3种控制策略都能向电网发出无功功率 Q 支撑电压，ZD-STASMC控制策略和ZD方法相比于PI控制在故障期间能发出更多的无功，因此电压跌落程度也更低故障切除后，由于PI控制响应过长导致故障切除后仍控制风机发出无功进而引起端电压上升而ZD-STASMC控制策略和ZD方法拥有更好的暂态性能，故障切除后能快速降低无功功率的发出，减小了电压升高的幅度，避免了低高电压连锁故障的出现图3（d）和（e）表征了故障期间有功功率P和转子转速m的变化情况故障发生后，DFIG发出的电磁功率降低，转子转速上升为避免风机转速过快，3 种控制策略都控制风机发出有功功率，但ZD-STASMC控制策略和ZD方法较PI控制效果明显更好故障期间，直流母线电压Ubus都低于1 380 V，都处于安全范围，如图3（f）图3表明，在ZD方法的基础上引入超扭曲自适应滑模控制能进一步提高控制策略的暂态性能并降低故障期间的功率波动，证明了超扭曲自适应滑模控制在提升暂态性能和平抑输出波动的有效性本研究ZD-STASMC控制策略相比于ZD方法和PI控制有着更加良好的暂态控制性能，在一定程度上避免了低高压连锁故障的出现，降低了故障期间t/s15.00 15.05 15.10 15.15 15.20 15.2543210ZD STSAMC-ZDPI10/A-3T I14.95t/s15.015.115.415.215.31.61.31.00.70.40.1-0.2P/MWZD STSAMC-ZDPIt/s15.015.115.415.215.3158156154152150Us/Vm-1/(rad s)ZD STSAMC-ZDPIt/s15.015.115.415.215.38006004002000ZD STSAMC-ZDPI1.31.21.11.0t/s15.015.115.415.215.3Ubus/kVZD STSAMC-ZDPIt/s15.015.115.415.215.30.60.40.20-0.2-0.4Q/MVarZD STSAMC-ZDPI（）a（）b（）c（）d（）e（）f图图3三种控制策略仿真波形图（a）转子电流；（b）机端电压；（c）无功功率；（d）有功功率；（e）风机转子转速；（f）直流母线电压Fig.3The contrast waveforms of three control strategies.(a)Rotor current,(b)terminal voltage,(c)reactive power,(d)active power,(e)rotor speed of DFIG,and(f)the voltage of the DC bus by ZD-STSAMC control strategy(solid line),ZD control strategy(dash-dotted line),and PI control strategy(dashed line).表表1 双馈风力发电机和风电场内设备参数Table 1 Parameters of DFIG and equipment in wind farms设备DFIG箱式变压器主变压器线路参数及单位PN/MWIsN/AfN/HzRs/mLs/mHLm/mHSN/（MVA）SN/（MVA）R1/(km-1)取值2.01 760502.60.0872.53500.12参数及单位UN/VTN/（kN m）UDC/VRr/mLr/mHRCrowbar/XT/puXT/puX1/(km-1)取值69012.71 1502.90.0850.10.0250.080.33605第 40 卷深圳大学学报理工版http：/DFIG脱网的风险4 结 论采用一种基于零动态方法和超扭曲滑模控制的非线性控制策略提升了DFIG的故障穿越能力通过分析可得：1）与传统的PI控制相比，ZD-STASMC控制策略能更有效地减小电压跌落程度和减小转子转速升高的程度此外，ZD-STASMC控制策略有较快的响应速度，能在故障切除后快速减小无功功率的发出，避免了由于无功过剩而引起端电压升高的现象2）相比精确反馈线性化控制方法，本研究提出的ZD-STASMC控制策略不需要将原非线性系统完全精确线性化，它允许将原系统模型转化为部分线性系统，在设计时也无需验证全模型的动态稳定性简化了控制设计任务，减小了控制过程中的计算成本3）与ZD方法相比，超扭曲滑模控制的加入使得ZD-STASMC控制策略更加充分地利用了变流器的输出能力，降低了故障期间转子电流的波动，提高了故障期间发出的无功功率，减小了机端电压的跌落程度，提高了DFIG的故障穿越能力基金项目：国家自然科学基金资助项目（51867015，61963024）作者简介：张晓英（），兰州理工大学教授研究方向：新能源并网系统稳定性分析与控制.引文：张晓英，舒子江，吴宏强.基于零动态和超扭曲的双馈风机暂态控制策略 J.深圳大学学报理工版，2023，40（5）：599-607.参考文献/References：1 舒印彪，张丽英，张运洲，等我国电力碳达峰、碳中和路径研究 J 中国工程科学，2021，23（6）：1-14SHU Yinbiao，ZHANG Liying，ZHANG Yunzhou，et al.Carbon peak and carbon neutrality path for Chinas power industry J.Strategic Study of CAE，2021，23（6）：1-14.（in Chinese）2 谢小荣，贺静波，毛航银，等“双高”电力系统稳定性的新问题及分类探讨 J 中国电机工程学报，2021，41（2）：461-474XIE Xiaorong,HE Jingbo,MAO Hangyin,et al.New issues and classification of power system stability with high shares of renewables and power electronics J.Proceedings of the CSEE,2021,41(2):461-474.(in Chinese)3 Global Wind Energy Council.Global Wind Report 2022R.Brussels:GWEC,2022.4 王若谷，张若微，王明杰，等提升双馈风力发电系统低电压穿越能力的跟踪控制方法 J 电力工程技术，2021，40（2）：185-191WANG Ruogu,ZHANG Ruowei,WANG Mingjie,et al.A tracking control method for doubly-fed induction generator to enhance the low voltage ride through capability J.Electric Power Engineering Technology,2021,40(2):185-191.(in Chinese)5 周临原，刘进军，周思展对称电网故障下双馈式风力发电系统去磁控制 J 电网技术，2014，38（12）：3424-3430ZHOU Linyuan,LIU Jinjun,ZHOU Sizhan.Demagnetization control for doubly-fed induction generator under balanced grid fault J.Power System Technology,2014,38(12):3424-3430.(in Chinese)6 NADOUR M,ESSADKI A,NASSER T.Improving low-voltage ride-through capability of a multimegawatt DFIG based wind turbine under grid faults J.Protection and Control of Modern Power Systems,2020,5(1):33.7 PADHY S,PANDA S.Application of a simplified Grey Wolf optimization technique for adaptive fuzzy PID controller design for frequency regulation of a distributed power generation system J.Protection and Control of Modern Power Systems,2021,6(1):2.8 姜惠兰，王绍辉，贾燕琪，等基于定子电流微分前馈控制的双馈异步风力发电机低电压穿越复合控制策略 J 高电压技术，2021，47（1）：198-204JIANG Huilan,WANG Shaohui,JIA Yanqi,et al.Low voltage ride-through compound control strategy of doubly-fed induction generator based on stator current differential feedforward control J.High Voltage Engineering,2021,47(1):198-204.(in Chinese)9 JUSTO J J,MWASILU F,JUNG J W.Doubly-fe