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双馈式感应发电机（DFIG）简介大明双馈电机（或称为交流励磁电机），它早在四十年代就已经出现。
随着电力电子技术和数字控制技术的发展，双馈电机在电气性能方面所具有的一系列优点和巨大的潜力，已经引起国外的高度重视。
双馈式感应发电机(Doubly-Fed Induction Generator, DFIG) 使用绕线式转子，由于电力可经由转子侧之电力转换器双向流动，因此发电机馈入电力系统的界面同时包括定子侧（Line side）及转子侧（Rotor side），其电力转换器功率仅为发电机额定功率之20~30%，故成本较低，而且发电机可变速围可达同步转速之±30%，因此性能/价格比值最高，为目前大型风力发电机中最普遍采用之组态。
全球前10大风力发电机制造商的产品中有六成以上的变速风力发电机采用双馈式感应发电机，本文将介绍双馈式感应发电机的基本原理与特性。
一、双馈式感应发电机（DFIG）基本原理双馈式感应发电机（DFIG）是在同步发电机和异步发电机的基础上发展起来的一种新型发电机，其转子具有三相励磁绕组结构。
当通以某一频率（转差频率）的交流电时，就会产生一个相对转子旋转的磁场，转子的实际转速加上交流励磁产生的旋转磁场所对应的转速等于同步转速，则在电机气隙中形成一个同步旋转磁场，在定子侧感应出同步频率的感应电势。
从定子侧看，这与同步发电机直流励磁的转子以同步转速旋转时，在电机气隙中形成一个同步旋转的磁场是等效的。
双馈式感应发电机与一般感应发电机不同之处在于联接其转子侧之PWM脉宽调变电力转换器具有四象限之运转能力，电力转换器提供低频（转差频率）的交流电流(或电压)进行励磁，调节励磁电流(或电压)的幅值、频率、相位，来实现定子恒频恒压输出，其定子输出特性与同步发电机十分类似，所以有一些文献指出，双馈式感应发电机可以视为同步发电机与感应发电机之综合体。
从能量流动的特性来看，与采用直流励磁的同步发电机相比，同步发电机励磁的可调量只有直流励磁电流的幅值一个，所以同步发电机励磁一般只能对无效功率进行调节，而双馈式感应发电机，其励磁的可调量除了励磁电流的幅值外，还有励磁电流的频率和相位。
双馈感应风力发电机的建模与控制研究Arantxa Tapia1 ,Gerardo Tapia1, J. Xabier Ostolaza1, José Ramón Sáenz2(1.巴斯克大学系统工程及控制学院西班牙；2.巴斯克大学电气工程系西班牙)摘要：本文介绍了一个联网的风机驱动双馈感应电机(DFIM)的仿真结果和一些实机的运行结果。
此风机模型考虑了低于同步转速和高于同步转速两种工况。
同步转速的获得实际上是通过发电机转子与电网间连接的双向PWM变频器实现的。
为了将发电机发出的有功功率和无功功率解耦，运用了定子磁链定向矢量控制。
本文建立的风力发电机数学模型是为了显示这样的控制策略如何使控制待发电能的功率因数成为可能。
关键词：双馈感应电机功率变换器功率因数矢量控制风力发电0命名法cos定子侧功率因数ϕscos风机净功率因数ϕnf电网频率s定子励磁电流空间相量的模i msD，i msQ静止参考系中定子励磁电流直轴，交轴分量转子电流空间相量的模i rd，i rq静止坐标系中转子电流直轴分量，交轴分量i rxref，i ryref转子电流分量i rx，i ry的参考值i rα，i rβ转子自然坐标系中转子电流直轴分量，交轴分量i sD，i sQ静止参考系中定子电流直轴分量，交轴分量i sx，i sy定子磁链定向参考系中定子电流直轴分量，交轴分量K P，K I，b内环矢量控制器中PI补偿器的参数K P1，K I1，b1外控制环PI补偿器的参数L m励磁电感L r，L s转子电感，定子电感L'r转子暂态电感P n，Q n风机净有功功率、净无功功率；定子侧、转子侧总有功功率和总无功功率P r ，Q r 转子侧有功功率，无功功率P s ，P sref 定子侧有功功率实际值，有功功率参考值Q s ，Q sref 定子侧无功功率实际值，无功功率参考值R r ，R s 定子单相绕组电阻，转子单相绕组电阻v drx ，v dry 定子磁链定向参考系中转子解耦电压直轴分量，交轴分量 v rx ，v ry 定子磁链定向参考系中转子电压直轴分量，交轴分量 v r α，v r β 转子自然坐标系中转子电压直轴分量，交轴分量定子电压空间相量的模v sD ，v sQ 静止坐标系中定子电压直轴分量，交轴分量θr 转子电角度ρs 转子磁链空间相量相对于静止坐标系直轴的相角 ωr 转子电角速度ωsl 划差角频率1引言风能是世界上最重要，最有前景的可再生能源之一，主要是因为人们认为风能无污染，经济上可行。
双馈感应风力发电机等效物理模型下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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2mw双馈双馈感应风力发电机参数
2MW双馈感应风力发电机参数主要包括额定输出功率、额定电压、转子开路电压、功率因数、额定频率、绝缘等级、防护等级、额定转速、定子接线方式、转子接线方式、转速范围、质量、工作制、安装方式、旋转方向、效率等。
以SKYF2100/4型号的2MW双馈异步发电机为例，其额定输出功率为2100kW，定子额定电压为690V，转子开路电压约1894V，功率因数可在(ind)～～(cap)之间调节，额定频率为50Hz，绝缘等级为H级，防护等级为IP54，额定转速为1780r/min，定子接线方式为Y，转子接线方式也为Y，转速范围在900r/min～2000r/min之间，质量≤。
该电机的安装方式是IM 1001(B3)，旋转方向从轴伸端看为时针CW，效率为%，并网点的电压波形畸变率＜4%。
此外，此电机是空空冷双馈风力发电机，配套于2MW变速型双馈风力发电机组。
电机采用H级绝缘系统、真空压力浸漆，绝缘系统可承受较高的尖峰电压；转子采用高速动平衡技术，可承受突发故障引起的超速运转；采用以特殊通风叶片为主体的低阻风道，有效提高冷却系统效率；通过模态仿真优化与实验验证相结合，实现电机低温升、低噪音、低振动。
如需了解更多参数详情，可以访问生产厂家的官方网站，查看详细的规格说明或技术规格书。
双馈风力发电系统无速度传感器控制黄晟;廖武;黄科元【摘要】变速恒频风电系统中,速度传感器的使用降低了双馈发电系统的可靠性.提出了一种基于坐标变换方式的双馈电机无速度传感器控制策略,利用电流、电压估算转子磁场的位置.为了验证该方法的正确性,使用DSP控制芯片构建了双馈风力发电实验系统,该系统无需增加额外的设备,算法简单易行,实验结果表明所提出的控制方法能够准确观测转子角度.【期刊名称】《电气传动》【年(卷),期】2010(040)003【总页数】3页(P3-5)【关键词】双馈发电机;无速度传感器控制;变速恒频【作者】黄晟;廖武;黄科元【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082【正文语种】中文【中图分类】TM614;TP2731 引言随着矿物燃料的日益枯竭和全球环境的日益恶化,很多国家都在认真探索能源多样化的途径,积极开展新能源和可再生能源的研究开发工作。
而在可再生能源中,风能始终保持最快的增长态势,并成为继石油燃料、化工燃料之后的核心能源。
相对于全功率变换的直驱式发电系统[1],双馈感应风力发电机(DFIG)定子绕组接电网,转子绕组则由变频器提供频率、相位、幅值都可调节的电源,实现恒频输出,还通过改变励磁电流的幅值和相位实现发电机有功、无功功率的独立调节。
由于变频器只需供给转差功率,大大减少了容量的需求,使得双馈风力发电机成为变速恒频中的优化方案。
双馈发电机通常采用定子磁场定向控制实现功率的解耦控制[2,3],但是双馈感应电机的本文在分析变速恒频双馈风力发电控制原理的基础上,将双馈发电机转子位置估计方法运用到矢量控制中,利用TI公司的电机控制用DSP芯片搭建了DFIG无速度传感器控制实验系统,实验结果表明了所提出方法的可行性。
2 双馈风力发电机控制原理采用电动机惯性,写出双馈发电机数学方程[4]:双馈发电机定子接于电网时,可以忽略定子绕组电阻压降[5],发电机定子电压矢量Us近似等于感应电动势es,采用定子磁场定向控制后,正好落在超前d轴90°的q 轴上,因此有:在d-q坐标系中,双馈发电机定子侧的瞬时有功功率和无功功率方程表示为考虑上述磁场定向约束条件式(3),方程式(4)可简化为这表明电机有功功率和电磁转矩与定子电流有功分量iqs成正比,无功功率和定子电流无功分量ids成正比,只要分别控制定子电流分量iqs和ids,即可实现发电机有功和无功功率的独立调节。
双馈型风力发电变流器及其控制随着环保意识的日益增强和可再生能源的广泛应用，风力发电技术得到了快速发展。
双馈型风力发电变流器作为风力发电系统中的关键设备之一，在提高风能利用率和电能质量方面具有重要作用。
本文将介绍双馈型风力发电变流器的工作原理、特点优势及其控制方式。
双馈型风力发电变流器是一种交直流变换设备，可将风力发电机发出的交流电转换为直流电，再供给电力系统使用。
其工作原理是采用双馈（交流和直流）线路，通过电力电子器件（如IGBT、SGCT等）的开关动作，控制交流和直流电流的双向流动，实现能量的交直流转换。
高效性：双馈型风力发电变流器具有较高的能量转换效率，可实现风能的最大化利用。
灵活性：双馈型风力发电变流器可通过控制开关器件的占空比，调节输出电流的幅值、频率和相位，满足不同风速和负荷条件下的运行需求。
稳定性：双馈型风力发电变流器可有效平抑风速波动带来的影响，提高电力系统的稳定性。
维护性：双馈型风力发电变流器采用模块化设计，便于维护和检修，降低了运维成本。
矢量控制：通过控制交流侧电流的幅值和相位，实现有功功率和无功功率的解耦控制，提高电力系统的稳定性。
直接功率控制：采用瞬时功率采样，通过控制逆变侧电流的幅值和相位，直接控制有功功率和无功功率，具有快速的动态响应。
神经网络控制：利用神经网络技术，建立风力发电变流器数学模型，实现自适应控制和优化运行。
模糊控制：基于模糊逻辑理论，通过模糊控制器对变流器进行非线性控制，具有良好的鲁棒性和适应性。
双馈型风力发电变流器作为风力发电系统的关键设备之一，具有高效、灵活、稳定和维护简便等特点及优势。
其控制方式多种多样，包括矢量控制、直接功率控制、神经网络控制和模糊控制等，可根据实际应用场景选择合适的控制方式以实现最优运行。
随着风电技术的不断发展，双馈型风力发电变流器在未来将发挥更加重要的作用，为可再生能源的广泛应用和绿色能源转型提供强有力的支持。
随着环境保护和可持续发展的日益重视，风力发电作为一种清洁、可再生的能源，越来越受到人们的。
Optimal Control of a Wind Generator SystemDoubly-Fed InductionUsing Non-Squares Estimators基于非平方估计风力发电系统的最优控制的双馈感应电机Federal University of Maranhao, State University of Maranh ˜ aoEmbedded Systems and Intelligent Control LaboratoryBiological Information Processing LaboratorySao Luis-MA, BrazilEmail: prof.queiroz.jonathan@Abstract—Because the randomness nature associated to primary energy sources, the control of eolic and solar energysystems demands methods and technics that are suitable with thehigh degree of the environment uncertainties. The reinforcementlearning (RL) and approximate dynamic programming (ADP)approaches furnish the key ideas and the mathematical formulations to develop optimal control system methods and strategiesfor alternative energy systems. We are proposing a online designmethod to establish control strategies for the the main unit of aeolic system that is the doubly fed induction generator (DFIG).The proposed methodology is based on development of onlinealgorithms for approximate solutions of the Hamilton- JacobiBellman (HJB) equation through a familiy of non-squares approximators for critic adaptive solution of the Discrete AlgebraicRiccati Equation (DARE), associated with the problem of DiscreteLinear Quadratic Regulator (DLQR) .摘要--由于初级能源具有的随机性本质，风力和太阳能所构成的控制系统需求的理论和技术要适用于极端不确定的环境。
强化学习（RL）和近似动态规划（ADP）方法提供关键思想和数学公式制定替代能源系统优化控制系统的方法和策略。
我们提出一个在线设计方法建立控制策略的风成系统，该系统是双馈感应发电机（DFIG）.该方法是基于对Hamilton- JacobiBellman（HJB）在线的近似解,通过离散代数Riccati方程（DARE）的精确解中的非平方逼近的系列的方程自适应解决在离散的线性二次型调节器问题相关（DLQR）。
Index Terms—Heuristic Dynamic Programming, Dynamic Programming, Convergence, Discrete Linear Quadratic Regulator,Digital Control, DFIG wind turbines; Doubly Fed InductionGenerator.关键词：启发式动态规划，动态规划，收敛，离散线性二次调节，数字控制，双馈风力发电机组;双馈感应发电机。
I. INTRODUCTIONI. 简介Electricity is fundamental to the development of countriesand the quality of life [1]. As more countries develop, it becomes necessary to further increase the energy production [2].At the same time, you also need to preserve the environmentby using natural resources with conscience. Therefore , inaddition to expanding the capacity of power generation byimproving the use of conventional sources, it is also necessaryto develop technologies for the use of new energy sources-socalled alternative energy sources [3].电力是国家的发展和生活质量的基础[1]。
随着越来越多的国家的发展，有必要进一步加大对能源生产[2]。
同时，还需要通过使用自然资源与良知，以保护环境。
因此，除了通过提高使用的常规来源扩大发电的能力，也有必要开发新技术的使用新能源- 所谓的替代能源[3]。
Lots of efforts are being made today for the developmentof alternative energy systems, such as solar and eolic plantsas primary energy sources to transform those energies intoelectrical energy [4]. These natural resources are subjected touncertainties provoked by environmental changes of temperature, pressure and human been environment changes. Due tothese uncertainties control systems must be robust to lead withrandom situations in his normal operation. Mostly to minimizeand sometimes to avoid unwanted effects of uncertainties, wepresent the first insights of on-line optimal control designmethod based on reinforcement learning and approximatedsolution of HJB equation that is oriented to handle randomand non-linear processes [5].目前，大家不遗余力制造用于替代能源系统，例如太阳能与风能作为初级能源转化成电能[4]。
这些天然资源不确定性受环境影响，比如温度，压力和人类环境变化。
由于这些不确定性的控制系统必须是主要的，才能导致系统正常运行的随机情况。
主要是为了最大限度地减少，有时为了避免不确定因素的不良影响，我们目前在线优化控制设计方法的第一个见解的基础上强化学习，而且是面向处理随机和非线性过程HJB方程的近似解[5]。
T horough studies in ADP have been conducted by [6] [7], where they propose news ideas and comment the trends ofADP for this decade. The state of the art on approximatesolution of the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation thatis associated to the discrete algebraic Riccati equation [8] canbe found in [9] [10]. In references [11] [12] the efficient reinforcement learning, temporal difference learning and functionapproximation, respectively, are discussed in the context ofleast-square to solve HJB equation.在ADP深入研究已进行[6] [7]，他们提出的想法的新闻和评论ADP的趋势这十年。
艺术上关联到离散代数Riccati方程[8]汉密尔顿- 雅可比- 贝尔曼（HJB）方程的近似解的状态中可以找到[9] [10]。
在参考文献[11][12]高效的强化学习，时间差的学习和函数逼近，分别是在上下文的最小二乘求解HJB方程的讨论。
Reports on applications of DLQR control in DFIG show theimportance of this device and technologic improvements thatare promoted by optimal control strategies. The reference [13]in decentralized nonlinear control of wind turbine via DFIG(Doubly Fed Induction Generator) presents the linear quadraticregulator (LQR) design method to improve the transient stability of the power systems and enhance the system damping. Anoptimal control strategy based on LQR for DFIG is presentedby [14]. The strategies are designed to solve transient stabilityproblems, and gain adjustment of linear quadratic controllersis performed via deviations of weighting matrices values. Inreference [15], the authors present an optimal control strategyfor reactive power, where the DFIG is a reactive power sourceof the wind farm, where a genetic algorithm was developedto optimize the control strategy. An optimal tracking of thesecondary voltage control for DFIG. This control is based onthe regulation margin of the grid buses intelligent selectionbased on the voltage violation condition.在双馈发电机DLQR控制的应用报告显示了由最优控制策略重要性。
