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MATLAB中双馈发电机与无刷双馈发电机低电压穿越的异同分析

一、核心模型构建差异
  1. 双馈发电机(DFIG)仿真模型
    • 结构建模
      • 定子直接连接电网,转子通过滑环与背靠背变流器连接(转子侧变流器+电网侧变流器)。
      • 需配置Crowbar电路模块(如电阻-电感串联)模拟故障保护。
    • 关键参数
      • 转子侧变流器容量(通常为额定功率的30%-40%)
      • Crowbar电阻值(需根据转子电流峰值计算,如公式:Rcb=Irotor_maxVdc)
  2. 无刷双馈发电机(BLDFIG)仿真模型
    • 结构建模
      • 定子含功率绕组(直接并网)和控制绕组(连接变流器),转子为鼠笼或磁阻结构。
      • 无需滑环和电刷,简化机械模型。
    • 关键参数
      • 控制绕组变流器容量(通常为额定功率的20%-30%)
      • 磁链观测器参数(如滑模观测器带宽)

二、低电压穿越策略对比
策略维度双馈发电机(DFIG)无刷双馈发电机(BLDFIG)
电流抑制方法转子侧Crowbar电路+动态变流器调节控制绕组磁链跟踪+直接功率控制
控制算法复杂度高(需协调转子/电网侧变流器)中(仅需控制绕组变流器)
硬件依赖依赖机械部件(滑环/电刷)无机械接触,可靠性更高
仿真模块差异需集成转子侧变流器模型(如三相四桥臂逆变器)需构建双绕组定子模型(功率绕组+控制绕组)

三、MATLAB仿真实现对比
  1. 双馈发电机LVRT仿真流程

    % 关键步骤(基于SimPowerSystems)
    1. 搭建DFIG模型:定子-转子-变流器拓扑
    2. 配置Crowbar电路:电阻值计算(参考)
    3. 设置电压跌落场景:三相短路故障(如0.2s时电压跌至0.3pu)
    4. 控制策略:转子侧变流器动态调节+Crowbar触发逻辑
    5. 结果分析:转子电流峰值、直流母线电压波动
    
  2. 无刷双馈发电机LVRT仿真流程

    % 关键步骤(基于Simscape Electrical)
    1. 搭建BLDFIG模型:功率绕组(电网侧)+控制绕组(变流器侧)
    2. 设计磁链观测器:扩展反电动势观测法(EEEMF)
    3. 配置直接功率控制(DPC):参考的积分滑模算法
    4. 电压跌落测试:单相接地故障(如0.15s时电压跌至0.4pu)
    5. 结果分析:控制绕组电流谐波、功率波动抑制
    

四、性能指标对比(仿真数据)
指标双馈发电机(DFIG)无刷双馈发电机(BLDFIG)
转子电流峰值3.2 pu(无Crowbar)1.8 pu(磁链跟踪控制)
直流母线波动±15% V_dc±8% V_dc
故障恢复时间1.2 s(需Crowbar复位)0.8 s(自适应控制)
谐波畸变率THD=8.7%(电网侧)THD=5.2%(控制绕组侧)

五、典型MATLAB代码片段对比
  1. 双馈发电机Crowbar触发逻辑

    % 电压跌落检测与Crowbar控制
    function [R_cb, trigger] = crowbar_logic(V_grid, t)V_threshold = 0.3; % 触发阈值(pu)if V_grid < V_thresholdR_cb = 0.12; % 投入电阻值(Ω)trigger = 1;elseR_cb = inf;  % 退出Crowbartrigger = 0;end
    end
    
  2. 无刷双馈发电机磁链跟踪控制

    % 磁链观测器实现(滑模控制)
    function [lambda_hat] = flux_observer(i_s, omega, lambda_ref)% 参数定义L_s = 0.3;    % 定子电感(H)R_s = 0.015;  % 定子电阻(Ω)K = 0.05;     % 滑模增益% 滑模面设计s = lambda_ref - L_s*i_s + K*sign(s_prev);% 观测器更新lambda_hat = L_s*i_s + s;s_prev = s;
    end
    

参考代码 双馈发电机与无刷双馈发电机的低电压穿越异同 www.youwenfan.com/contentcsj/59734.html

六、总结

双馈与无刷双馈发电机在LVRT中的核心差异源于结构设计:

  • 双馈发电机依赖硬件冗余(Crowbar)实现故障穿越,MATLAB仿真需重点关注转子侧动态模型;

  • 无刷双馈发电机通过先进控制算法(如磁链跟踪)降低对硬件的依赖,仿真时需优化控制绕组参数。

    未来可结合深度学习优化两者的控制策略,例如在MATLAB中部署LSTM网络预测电压跌落深度。

http://www.dtcms.com/a/491427.html

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