estimacija brzine vrtnje i polo zaja magnetskog toka ......redoviti servisi na rotoru generatora...

Motivacija iciljevi rada

Upravljanjegeneratorom

UKF

ModeliranjeSG

Simulacijskirezultati

Nadogradnjaobservera

Eksperimentalnirezultati

Zakljucak

Estimacija brzine vrtnje i polozaja magnetskog tokasinkronog generatora vjetroagregata koristenjem

Kalmanova filtra

Tomislav Loncarek Vinko Lesic Mario Vasak

23. ozujka 2015

1 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Sadrzaj

1 Motivacija i ciljevi rada

2 Upravljanje generatorom

3 UKF

4 Modeliranje SG

5 Simulacijski rezultati

6 Nadogradnja observera

7 Eksperimentalni rezultati

8 Zakljucak

2 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Motivacija i ciljevi rada

• povecanje instalirane snage vjetroelektrana

• srednja raspolozivost vjetroelektrana oko98 %, zbog pouzdanosti i cestihintervencija odrzavanjav = tb

tb+tr

• problem umjeravanja mjernog clana brzinevrtnje i kuta zakreta

• mogucnost povecanja raspolozivosti itrzisnih kompetencija

Generator 8,9

Broj kvarova [%] Vrijeme popravka [%]

Cijeli vjetroagregat 2,7

Toranj 1,5

Sustav zakreta gondole 6,7

Hidraulika 13,3

Mehanicke kocnice 1,2

Multiplikator 9,8

Senzori 14,1

Pogonski sustav 1,1

Upravlja ki sustav 12,9

Elektri ni sustav 14,3

Generator 5,5

Sustav zakreta lopatica 13,4

Glav ina 0,3 Sustav zakreta lopatica 9,4

Cijeli vjetroagregat 1,7Glav ina 0,0

Toranj 1,2

Sustav zakreta gondole 13,3

Hidraulika 4,4

Mehanicke kocnice 1,2

Multiplikator 19,4

Senzori 5,4

Pogonski sustav 2,4

Upravlja ki sustav 18,3

Elektri ni sustav 14,3

3 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


• vjetroagregati su postavljeni na udaljenim lokacijama

• upravljanjem generatorom oslanja se na precizno odredenupoziciju magnetskog toka

• redoviti servisi na rotoru generatora zahtijevaju ponovnukalibraciju mjeraca brzine

• kalibracija je moguca samo pri malim brzinama vjetra, atestiranje kalibracije vrsi se na velikim brzinama vjetra -produljivanje vremena servisiranja i do dva tjedna

• motivacija za odbacivanje mjeraca pozicije rotorageneratora i uvodenje estimatora polozajamagnetskog toka

4 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


• Kalman filter observeri

• dobre upravljacke karakteristike sa (d, q) modelom• bolje performanse na vecim brzinama• prosirenje raspona uz (α, β) model

• Observeri s ubrizgavanjem signala

• prikladni za male brzine vrtnje• povratni sugnali su zasumljeni, filtriranje• dodatni PWM signal, gubici

• Ideja: ujediniti prednosti oba (d, q) i (α, β) modela ukombinirani Kalman filter obsever

5 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Sustav vjetroagregata

PMSG

Struktura vjetroagregata s PMSG-om

WRSG

Struktura vjetroagregata s WRSG-om

• novija tegnologija, skuplja

• visoka koristnost

• bez multiplikatora

• WRSG: Enercon, Koncar

• PMSG: Vestas, Goldwind,Gamesa, Siemens

6 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Upravljanje generatorom vjetroagregata

PMSG

-

ud + ud

uq + uq

ud

uq

(d,q)

(a,b,c)

UDC

kut

ωg

iabc+

-

id

id*

iq*

iq

estimacija

varijabliTg

*

iabc

ωgid,q,id,q

u d,qΔ , kut

*

PWM PMSG

PId

PIq

Δ

Δ

Tt

Tt

--

ωe,

ωe(Ldid+ψpm)

ωe id

ωeLqiq

ωe iq

--

--

Shematski prikaz vektorskog upravljanja sinkronimgeneratorom s permanentnim magnetima

7 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Upravljanje generatorom vjetroagregata

WRSG

ud + ud

uq + uqΔ

Δ

ud(d,q)

(a,b,c)

UDC

kut

giabc

UDC

i fRdd

Rdf

Rff

+

+

+

+

+

+

-

-

Rqq+

-

id

i f

i f*

id*

uf

iq*

iq

Rfd

estimacija

varijabliTg

*

iabc

g

i fu d,qΔ , kut

PWM WRSG

if*, idq*, e, idq

�eLqiq

�e iq

uq

�e(Ldid+Lmdif)

�e id if

--

--

--

-

Shematski prikaz vektorskog upravljanja sinkronimgeneratorom s uzbudnim namotima

8 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Nederivirajuci Kalmanov filtar

Stvarnouzorkovanje

y=f(x)

kovarijanca

očekivanje

stvarnoočekivanje

stvarnakovarijanca

Preslikavanje

linearizacijom

y=f(x)

Py=ATPxA

f(x)

ATPxA

UT

sigmatočke

γ=f(χ)

otežanoočekivanje

ikovarijanca

transforrmirane

sigmatočke

UTočekivanje

UTkovarijanca

Sigma vektori koji propagiraju kroz nelinearnu funkciju

χ0 = x

χi = x +(√

(L + λukf )Px)ii = 1, ..., L

χi = x −(√

(L + λukf )Px)i−L

i = L + 1, ..., 2L

9 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Nederivirajuci Kalmanov filtar

algoritam

Sigma vektori koji propagiraju kroz nelinearnu funkciju

χak−1 =

[xak−1 xak−1 + γ

√Pak−1

xak−1 − γ√

Pak−1

](1)

Osvjezavanje vremena

(jednadzbe predikcije)

χxk|k−1 = f

[χxk−1 uk−1 χ

vk−1

]x−k =

2L∑i=0

W(m)i χ

xi,k|k−1

P−k =2L∑i=0

W(c)i

[χxi,k|k−1 − x−k

]·

·[χxi,k|k−1 − x−k

]TΥk|k−1 = h

[χxk|k−1 χ

nk−1

]y−k =

2L∑i=0

W(m)i Υi,k|k−1

(2)

Osvjezavanje mjerenja

(jednadzbe korekcije)

Py−k,y−k

=2L∑i=0

W(c)i

[Υi,k|k−1 − y−k

]·

·[Υi,k|k−1 − y−k

]TPx−k,y−k

=2L∑i=0

W(c)i

[χi,k|k−1 − x−k

]·

·[Υi,k|k−1 − y−k

]TKk = P

x−k,y−k

P−1

y−k,y−k

xk = x−k +Kk

(yk − y−k

)Pk = P−k −KkP

y−k,y−k

KTk

(3)

10 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Sinkroni generatori u vjetroagregatima

PMSG

Presjek stroja s vanjskim magnetima

q

d

iq

uq

eLdid

Rs

e pm

Lq

idud

Ld Rs eLqiq

Prikaz stroja u (d,q)

koordinatnom sustavu

Model u (d, q) koordinatnom sustavu

did

dt=

1

Ld(ud − Rsid + ∆ud)

diq

dt=

1

Lq(uq − Rsiq + ∆uq)

ρ

dt= p · ωg

Tg =3

2p[ψpmiq + (Lsd − Lq)idiq ]

dωg

dt=

1

J

(Tt − Tg

)

Naponi rasprezanja

∆ud = Lqωeiq∆uq = −Ldωeid − ψpmωe

11 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


PMSG

Model stroja u stacionarnom (α, β) koordinatnom sustavu

uα = Rsiα +d

dtψα

uβ = Rsiβ +d

dtψβ

ψα = (La + Lb cos(2ρ)) iα + Lb sin(2ρ)iβ + ψpm cos(ρ)ψβ = Lb sin(2ρ)iα + (La − Lb cos(2ρ)) iβ + ψpm sin(ρ)

(4)

12 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


WRSG

stator

rotor

armaturni namot

uzbudni namot

prigušni

namot

a) b)turbogenerator (a) i hidrogenerator (b)

ed

idudiDifuf

eqiq

uq

iQ LqQ

Lfd

LfD LdD

q

d

Prikaz stroja u (d,q)

koordinatnom

sustavu

Model u (d, q) koordinatnom sustavu

ud + ∆ud = Rsid + Llsdid

dt+Lmd

Lfuf −

Lmd

LfRf if

uq + ∆uq = Rsiq + Lqdiq

dt

uf = Rf if + +Llfdif

dt+Lmd

Ld(ud + ∆ud) −

Lmd

LdRsid

Naponi rasprezanja

∆ud = Lqωeiq∆uq = −Ldωeid − Lmdωeif

13 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


WRSG

Naponske jednadzbe u stacionarnom (α, β) koordinatnom sustavu

uα = Rsiα +d

dtψα

uβ = Rsiβ +d

dtψβ

uf = Rsif +d

dtψf

ψα = (La + Lb cos(2ρ)) iα + Lb sin(2ρ)iβ + Lsfd cos(ρ)ifψβ = Lb sin(2ρ)iα + (La − Lb cos(2ρ)) iβ + Lsfd sin(ρ)ifψf = Lsfd cos(ρ)iα + Lsfd sin(ρ)iβ + Lfdif

14 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Simulacijski rezultati

UDC

iabc(f)

estimacija

varijabli Tg*

iabc(f)

u d,qΔ , kut

SVPWM SGvektorsko

upravljanje

id,q,(f)*,we,id,q,(f)

Blokovska struktura upravljanja• ocekivana promjena brzine vrtnje izmedu

dva vremena uzorkovanja je jako mala paje opravdano uvesti jednadzbu:dωgdt

= 0 + vω ,vω - procesni sum

• za vecu medusobnu povezanost jednadzbimodela generatora uvode se modeli ustacionarnom (α, β) koordinatnom sustavu

15 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Simulacijski rezultatiPMSG

0 2 4 6 8 10 1210

8

6

4

2

0

2

4

6

8

10

t [s]

wg [

rad/s

ec]

Brzina vrtnje osovine

stvaran

estimiran

Brzina vrtnje generatora

0 2 4 6 8 10 12−0.2

−0.15

−0.1

−0.05

0

0.05

0.1

0.15

t [s]

i a [A

]

ia

mjerenestimiran

Struja statora ia

0 2 4 6 8 10 120

1

2

3

4

5

6

7

Kut zakreta osovine

stvaran

estimiran

Kut zakreta osovine

0 2 4 6 8 10 12−6

−4

−2

0

2

4

6x 10

−3

t [s]

rom

− r

o [rad

]

Greska estimacije

Pogreska estimacije kuta zakreta

16 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Simulacijski rezultatiWRSG

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

4

2

0

2

4

6

8

t [s]

wg [

rad/s

ec]


stvaran

estimiran


0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50−1000

−800

−600

−400

−200

0

200

400

600

800

1000

t [s]

i a [A

]

ia

mjerenestimiran

Struja statora ia

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50−100

0

100

200

300

400

500

600

700

t [s]

i f [A

]

Struja uzbude if

mjerenestimiran

Struja uzbude if

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500

1

2

3

4

5

6

7

Kut zakreta osovine

stvaran

estimiran

Kut zakreta rotora

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50−4

−3

−2

−1

0

1

2

x 10−3

t [s]

rom

− r

o [rad

]

Greska estimacije

Pogreska estimacije kuta zakreta

17 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


PMSG, Matlab/Simulink PLECS

Blokovska shema simulacije

• provjera algoritma estimacije i upravljanjeprije eksperimentalnog testa

• programsko okruzenje Plexim Plecs

18 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


PMSG, Matlab/Simulink PLECS

0 2 4 6 8 10 12−0.2

−0.15

−0.1

−0.05

0

0.05

0.1

0.15

t [s]

i a [A

]

ia

mjerenestimiran

Struja statora ia0 2 4 6 8 10 12

10

8

6

4

2

0

2

4

6

8

10

t [s]


stvaran

estimiran


0 2 4 6 8 10 120

1

2

3

4

5

6

7

Kut zakreta osovine

stvaran

estimiran

Kut zakreta generatora0 2 4 6 8 10 12

−0.05

−0.04

−0.03

−0.02

−0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

t [s]

rom

− r

o [rad

]

Greska estimacije

Greska estimacije kuta zakreta

19 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Nadogradnja observeraKarakteristike observera s (d, q) modelom

• jednostavan

• samo osnovni valni oblik, bezharmonika

• dobre upavljacke karakteristike saPI regulatorima

• varijable su konstantne, lakougadanje observera

• potrebno poravnavanje statorskih irotorskih polova

• dobre karakteristike obsevra samopri velikim brzinama

Estimacija struja pri poravnatim i neporavnatim

polovima statora i rotora

20 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Nadogradnja observeraKarakteristike observera s (α, β) modelom

• dobre karakteristike observera,jednadzbe su usko vezane zafizikalnu sliku stroja

• netreba pocetnog poravnavanjapolova statora i rotora

• slozeni model

• lose upravljacke karakteristike

• sinusne varijable, otezanougadanje observera

Slabe karakteristike observera, izoblicenje struja

zbog nedgovarajuceg ugadanja observera

21 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Nadogradnja observera

• (α, β) model za estimaciju brzine i pozicije magnetskog toka

• (d, q) model za poboljsanje estimata pozicije magnetkog toka,izvlacenje osnovnog valnog oblika struja, Field-Oriented Control

• Dual-Kalman filter konfiguracija

22 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


• pocetna konfiguracija s (α, β) modelom

23 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak


• konacna Dual-Kalman filtar konfiguracija s (α, β) i (d, q) modelom

24 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Simulacijski rezultati Dual-Kalman filtar

25 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Eksperimentalni rezultati Dual-Kalman filtar

26 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Eksperimentalni rezultati Dual-Kalman filtar

27 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Eksperimentalni postav

28 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Zakljucak

• brza konvergencija algoritma estimacije ka tocnimvrijednostima, cak i u uvjetima turbulentnog vjetra

• neznatno sporija konvergencija pri eksperimentalnimrezultatima

• estimirane velicine sadrze manje sumove nego mjerene pasu pogodniji ulazi u upravljacke algoritme

29 / 30



UKF

ModeliranjeSG




Zakljucak

Hvala na pozornosti!

30 / 30

estimacija brzine vrtnje i polo zaja magnetskog toka ......redoviti servisi na rotoru generatora...

Documents