1.一种基于神经网络直接转矩控制的永磁直驱风电机组控制方法,包括以下步骤:步骤1,采用BP神经网络—PID控制策略设计转速跟踪控制器:
11)确定所述BP神经网络的层数:所述神经网络包括1个输入层、1个隐含层、1个输出层,其中,所述输入层有3个输入向量xj(k),j=1,2,3,分别是永磁直驱型风力发电机的当前时刻转速参考值 当前时刻转速测量值ωr(k)以及它们之间的偏差值即令 x2(k)=ωr(k),x3(k)=e(k),k为当前时刻;所述隐含层有
5个神经元;所述输出层有3个神经元;
12)进行所述BP神经网络的前馈计算,获得所述隐含层的输出和所述输出层的输出:2
所述隐含层的第i个神经元,i=1,2,3,4,5,当前时刻的输入si、输出Oi(k)分别为:2
式中,wij (k)是当前时刻所述输入层的第j个神经元与所述隐含层的第i个神经元之间的连接权重系数,f1(·)为隐含层的激励函数,采用双曲正切函数tanh;
3
所述输出层的第l个神经元,l=1,2,3,当前时刻的输入sl、输出Ol(k)分别为:3
式中,wli (k)是当前时刻所述隐含层的第i个神经元和所述输出层的第l个神经元之间的连接权重系数,f2(·)为所述输出层的激励函数,采用Sigmoid函数;
令:
13)将步骤12)得到的三个输出Kp、Ki、Kd输入PID控制器,得到当前时刻所述转速跟踪控制器的输出y(k)为:步骤2,将所述永磁直驱型风力发电机的定子电压us、定子电流is经abc/αβ坐标变换分别得到αβ静止坐标系下的定子电压α轴分量usα、β轴分量usβ和定子电流α轴分量isα、β轴分量isβ;同时将所述永磁直驱型风力发电机的定子电流经abc/dq坐标变换得到dq旋转坐标系下的定子电流d轴分量isd和q轴分量isq;
由此计算得到所述永磁直驱型风力发电机的定子磁链矢量ψs的α轴分量ψsα和β轴分量ψsβ:式中,Rs为所述永磁直驱型风力发电机的定子绕组的等效电阻,t为时间;
同时计算得到所述永磁直驱型风力发电机的电磁转矩Te:式中,P为所述永磁直驱型风力发电机的极对数;
步骤3,将步骤1得到的y(k)作为当前时刻所述永磁直驱型风力发电机的电磁转矩参考值 然后将此 与步骤2得到的电磁转矩Te作差,进行比较后输入PI控制器,得到转矩角δ,即所述永磁直驱型风力发电机的定子磁链矢量ψs与转子磁链矢量ψr之间的夹角;
步骤4,构建定子磁链神经网络模型,通过离线训练,使其逼近所述永磁直驱型风力发电机的定子磁链幅值参考值 与电磁转矩Te的关系曲线,实现零d轴电流控制,具体步骤为:
41)令步骤2得到的所述永磁直驱型风力发电机的定子电流d轴分量isd=0,则 与电磁转矩Te的关系式为:式中,Lq为所述永磁直驱型风力发电机的定子侧电感q轴分量,P为所述永磁直驱型风力发电机的极对数,ψr为所述永磁直驱型风力发电机的转子磁链;
42)构建所述定子磁链神经网络模型,该模型由输入层、1个隐含层、输出层组成;
输入层有1个神经元:当前时刻的电磁转矩Te(k),令x=Te(k);
隐含层有10个神经元,第j个神经元输入sj为:sj=ω1jx‑θj,j=1,2,…,10式中,ω1j是当前时刻所述输入层神经元与所述隐含层的第j个神经元之间的连接权重系数,θj为所述隐含层的第j个神经元的阈值;
隐含层第j个神经元输出yj为:
yj=f1(sj)=f1(ω1jx‑θj)=tanh(ω1jx‑θj)式中,f1(·)为隐含层的激励函数,采用双曲正切函数tanh;
输出层有1个神经元,其输入s为:
式中,ωj是当前时刻所述隐含层的第j个神经元与所述输出层神经元之间的连接权重系数,θ为所述输出层的阈值;
输出层神经元输出y为:
其中,f2(·)为输出层的激励函数,采用线性函数;
令:输出层神经元输出y为当前时刻的定子磁链幅值参考值 即:
43)取若干个电磁转矩Te的值,取值范围为0~TeN,其中,TeN为电磁转矩Te的额定值,按式(3)对上述定子磁链神经网络模型进行离线训练,使其以足够的精度逼近式(3);
步骤5,计算定子磁链矢量ψs的幅值|ψs|及其位置角θs:式中,ψsα和ψsβ由步骤2计算得到;
步骤6,将步骤2计算得到的电磁转矩Te经步骤4构建并训练好的所述定子磁链神经网络模型,得到当前时刻所述永磁直驱型风力发电机的定子磁链幅值参考值 结合式(4)、式(5),按式(6)分别计算定子磁链偏差矢量Δψs的α轴分量Δψsα和β轴分量Δψsβ:式中,δ为步骤3得到的转矩角;
步骤7,将所述永磁直驱型风力发电机的定子电压us的α轴分量usα和β轴分量usβ计算公式* *
进行离散化处理,结合式(6),计算得到usα、usβ的参考值usα和usβ:式中,T为采样周期;
* *
步骤8,将u sα和usβ经SVPWM模块调制后产生驱动信号,驱动机侧变流器的功率开关管,控制所述永磁直驱型风力发电机工作。