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
- 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)
- 结构建模:
- 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)
- 结构建模:
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
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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
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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
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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
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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:
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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;
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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。