无刷同步发电机励磁系统设计及仿真

张旭东

摘要：励磁系统是无刷同步发电机的重要组成部分，其性能对于发电机组乃至整个电力系统的运行效率和运行特性都具有决定性作用，一般来说，性能优良的励磁系统不仅能保证发电机安全稳定运行，还能保证电能质量以及电力系统静态、暂态稳定。本文首先对无刷同步发电机励磁系统的作用进行简要论述，并着重在常规PID控制的励磁系统的基础上对基于模糊PID控制和基于BP神经网络PID控制的无刷同步发电机励磁系统的设计及仿真进行研究。

关键词：无刷同步发电机；励磁系统；模糊PID；BP神经网络；仿真

无刷同步发电机具有改善电力系统稳定性的优良特性，而励磁系统在发挥无刷同步发电机的优良特性方面起着关键作用，可靠性高、性能优良且具有良好稳定性的励磁系统对于发电机组乃至整个电力系统的的安全运行起着非常重要的作用，因而在电机设计中的电磁设计占有重要地位。无刷励磁系统由于无碳刷和滑环，要求旋转整流器和快速熔断器等有良好的机械性能，所以其维护工作量较少，能承受高速旋转的离心力，且适合在危险的环境中运行，另外，由于没有接触部件的磨损，可延长电机绝缘寿命，是现代中小型电机和大型无刷励磁系统首选励磁方式。本文将对基于模糊PID控制和基于BP神经网络PID控制的无刷同步发电机励磁系统的设计及仿真进行研究。

一、无刷同步发电机励磁系统的作用

无论发电机机组或电力系统是在稳定状态下还是在固定状态下运行，无刷同步发电机的励磁系统都起着非常关键的作用。首先，在发电机正常运行工况下，励磁系统向发电机提供励磁电流，并且根据电力负载情况进行实时调节励磁电流，以将发电机端口电压维持在给定水平；其次，当机组并网运行时，无刷同步发电机的励磁系统合理分配机组间的无功功率；第三，改变励磁电流从而改变总含有发电机空载电动势，以此来改善系统稳定性，提高有功功率的传输能力，扩大机组运行的稳定区域；当电力系统发生电路故障比如出现短时低电压等情况，励磁系统可通过大幅增加励磁以提高电压，改善发电机运行条件，提高继电保护装置动作准确性，进而保证整个电力系统的暂态稳定性。

二、基于模糊PID控制的无刷励磁同步发电机励磁系统的设计

1.模糊PID励磁控制器设计

常规PID控制器主要由给定输入与系统输出之间的误差及其微分、积分的线性组合来产生输出信号的，其结构简单，稳定性好，可靠性高，工作原理见图1。

对于模糊PID励磁控制器的设计，首先，确定设定输入输出和语言值，将两个输入、三个输出的基本论域都定义为[-3，3]，并采用三角形绿树函数将论域划分为7个模糊子集，得到负大（NB）、负中（NM）、负小（MS）、零（Z）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）这七个语言变量，保证模糊论域所含元素个数式中为模糊语言变量个数的2倍，之后根据相关公式确定量化因子、输出变量的比例因子，并对量化因子和比例因子进行合理选择，以提高励磁控制器的优良程度。第二，采用Matlab仿真软件建立模糊控制器的隶属函数曲线，也可以通过FIS编辑器得到模糊控制器各个参数的输出曲面，并建立模糊控制器模糊规则，得到针对常规PID控制器三个参数的模糊控制表。第三，模糊控制器通过模糊规则进行模糊推理，之后得到一个输出变量的模糊量，得出修正参数，此时采用Mamdani模糊推理法来对PID的三个参数进行在线调整，使模糊量能够得以输出和控制最终得到基于模糊PID的无刷同步发电机励磁系统的控制输出：

式中，μ（t）、e（t）——PID控制器的输出和输入；Kp0、Ki0、Kd0——PID控制器初始参数；Kp、Ki、Kd——PID控制器实时参数；Up、Ui、Ud——输出的模糊变量，Kup、Kui、Kud——输出变量的比例因子。

2.基于模糊PID控制的无刷同步发电机励磁控制器设计

小扰动时，为提高无刷同步发电机励磁系统的快速性，需对交流励磁机时间常数进行补偿，这主要是因为在无刷同步发电机励磁系统中，励磁绕组是通过时间常数较大的交流励磁机来对发电机的转子绕组产生作用的。交流励磁机的励磁电感值远远低于同步发电机的励磁电感，建议添加并联反馈环节，以减少交流励磁机的惯性时间常数。新的传递函数为：

四、系统仿真与结果分析

Matlab仿真软件是当今国际控制界公认的标准计算软件，其数据类型和结构丰富，且拥有更友善的面向对象、更精良快速的图形可视，更广博的数据分析资源，它使人们可能考虑到以往不得不做简化假设的非线性因素和随机因素等，可通过仿真来实现对非线性对系统动态影响的认知。本研究拟采用Matlab仿真软件建立无刷同步发电机励磁系统模型。

1.建立仿真模型

（1）建立无刷同步发电机模型。它是电力系统中非常重要的原件，是励磁系统控制的对象，同时也与励磁系统相互作用。为研究励磁系统的动态特性，需深入分析发电机的动态特性。建立无刷同步发电机模型，可通过以d、q、0坐标系统下的标幺值方程推导出来的方程作为同步发电机的基本方程，以此得到完整的发电机的内部模型，将建立好的模型进行封装得到仿真图。另根据BP神经网络算法进行函数变成后，采用4（输入层输入端口数量）×5（隐层输入端口数量）×3（输出层输出端口数量）的神经网络，建立基于BP啊很静网络PID控制器的无刷同步发电机仿真模型。

（2）建立负载模型。发电机对系统供电时，负载会随时发生变化，用电时间段不同，发电机可能会带有某些大型负载，此时励磁系统的作用就是对负载的变化进行必要的响应调节，将其过渡到一种平衡状态。本文主要使用功率因数为0.4的负载，建立负载模型，有功功率和无功功率分别为528kW和1209kVar。

（3）建立单机无穷大模型。将建立好的模糊PID励磁控制器和基于BP神经网络的模糊PID励磁控制器分别与单机无穷大系统链接，构成单机无穷大下的无刷同步发电机励磁系统性能研究模型。通过发电机对机端附近的负载进行供电，另将一三相变压器与发电机相连。在无穷大电源处带有50%机端容量负载，高压侧带有一三项短路装置。

（4）建立故障模型。采用Matlab仿真软件中自带故障模块建立无刷同步发电机励磁系统的故障模型，仿真时，人为设置小扰动情形和短路情形，进行这两种情形下的性能试验和分析。

2.仿真与结果分析

在进行仿真前，首先确定并记录无刷同步发电机的参数，包括主发电机的额定功率、额定电压、额定电流、额定转速、电机极对数、定子绕组电阻、dq轴同步电抗、定子绕组漏抗、惯性时间常数、阻尼系数等，并根据相关公式求出仿真剩余所需参数，另外，确定并记录无刷励磁机的数据，依据上述电机数据和建立的发电机模型，通过整定后得出常规PID初始参数、模糊PID参数和BP神经网络模糊PID的参数，将所有数据和控制器初始数据写入所建模型中。

（1）突加突减负载仿真。本文中，控制对象为无刷同步发电机，给定标幺值1，那要要判断不同模块性能的好坏就要观测输出机端电压的稳定性、回复时间和超调量。本次仿真不仅考虑了系统负载的增加，也考虑到了系统负载的突减。仿真时，使无刷同步发电机处于稳定运行状态，在第5秒时，将负载突然加大，负载为阻感性负载，模糊PID控制的无刷同步发电机励磁系统和BP神经网络PID控制的励磁系统在较小波动后迅速稳定，系统稳定运行后的第7秒时，将系统中增加的负载甩掉。在仿真中得到两系统的结果图和相关数据，数据显示，系统在突加负载情况下，在0.5秒左右系统就恢复稳定，电压波动不超过额定电压的120%，符合相关规范要求，但BP神经网络PID控制器较模糊PID控制器小，也就是说模糊PID控制器畸变率较大，稳定性不如另一系统好，超调量也稍大，BP神经网络PID控制器能较好抑制系统因负载增加所造成的电压降落，能快速将系统调节至稳定状态。在甩掉负载情况下也得到了相似结论。综上，基于BP神经网络PID励磁控制器的无刷同步发电机励磁系统稳定性和可靠性优于基于PID励磁控制器的无刷同步发电机励磁系统。所设计的基于BP神经网络PID励磁控制器的能达到无刷同步发电机励磁系统要求的标准。

（2）小扰动情形仿真。本研究中的无刷同步发电机运行于恶劣环境中，其负载变化频繁，易出现各种故障，比如单相接地、相间短路等，此时励磁系统的作用就是在故障切除后保证发电机端电压正常，使系统能进入安全运行状态。我们首先在小扰动情形下进行仿真，即以单机无穷大模型为基础，添加51%的负载，系统运行并处于稳定状态后，在第7秒提供额外10%的阶跃，观察系统再次稳定后无刷同步发电机电压频率、电功率的变化情况以及振荡时间和振荡次数。通过对比可知，在小干扰情况下，BP神经网络PID控制器和模糊PID控制器都能平稳应对，且两者电功率变化较小，最大变化仅为1.1%，但仔细观察发现模糊PID控制器控制的系统的有功功率较BP神经网络PID控制器控制的系统的有功功率产生范围的波动稍大。对比两控制器在系统收到小干扰时的性能，模糊PID控制的无刷同步发电机励磁系统频率最大偏差为0.05%，电功率最大偏差为1.1%，振荡时间为0.15s，振荡次数为1次，而BP神经网络PID控制的无刷同步发电机励磁系统频率最大偏差为0.02%，电功率最大偏差为0.8%，振荡时间为0.1s，振荡次数为0次，由此可知神经网络的超调量更小，振荡次数更少，调节时间更短。

（3）三相短路仿真。与小扰动情形仿真相同，首先使系统处于稳定运行状态，在第10秒的事后，将系统中短路，0.1秒后切除故障。通过观察，在短路期间，模糊PID控制器和BP神经网络PID控制器控制的无刷同步发电机的有功功率都出现了来回振荡现象，0.1秒后排除故障之后，两种控制器控制的无刷同步发电机都能重新回到稳定运行状态，说明两种控制器均对电力系统的稳定性起到重要作用。同时也看出，BP神经网络PID控制器控制的发电机在11s左右后恢复正常，但模糊PID控制器控制的系统则出现超调量。BP神经网络PID控制器控制的无刷同步发电机在三相短路情况下的频率最大偏差为0.33%，电功率最大偏差为115%，振荡时间为0.1s，振荡次数为1次，而模糊PID控制器控制的无刷同步发电机的频率最大偏差为0.50%，电功率最大偏差为140%，振荡时间为0.75s，振荡次数为4次，前者调节时间短于后者，振荡次数少于后者。以上说明BP神经网络PID控制器控制的无刷同步发电机励磁系统对发电机组和电力系统的稳定性的提高程度更优，性能更好。

通过一系列仿真试验，证明基于BP神经网络PID控制器具有一定应用价值，值得深究。

五、结语

励磁系统性能优劣直接关系无刷同步发电机的稳定运行、供电质量和电力系统的稳定性，本文首先将常规PID励磁调节器与模糊控制器相结合建立了基于模糊PID的无刷同步发电机励磁调节模型，并进行了仿真研究，结果表明该控制器具有一定可行性，其次，对基于BP神经网络PID控制无刷同步发电机励磁系统的设计及仿真进行了研究，结果显示基于神经网络控制的励磁系统的可靠性和稳定性均优于基于模糊PID控制和常规PID控制的励磁系统，因而，开发一种基于神经网络控制的励磁系统是确保发电机组稳定运行的有效手段。未来，需在试验方面做更大努力，建议通过对励磁系统电流放大特性、无刷发电系统空载特性、外特性和短路特性进行更加深入的测试，以验证无刷励磁系统设计的可行性，切实实现完全自励，扩大无刷同步发电机的应用领域。

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作者简介：

张旭东（1970.7-），男，陕西榆林人，神华集团，电气工程师，单位：中国神华煤制油化工有限公司榆林化工分公司，研究方向：10kV系统接地故障分析