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基于再生粒子群算法的 风力永磁同步发电机系统优化设计研究

基于再生粒子群算法的 风力永磁同步发电机系统优化设计研究. 重庆大学工学硕士学位. 申请人： 20061102047 日 期： 2009 年 5 月 26 日. 目　录. 一、课题概述. 二、再生粒子群算法. 三、风力 PMSG 系统组件模型. 四、风力 PMSG 系统优化设计. 五、结论与展望. 课题意义. 绿色可再生能源开发利用的需要. 重庆市自然科学基金. 风力 PMSG 系统优化设计研究. 实现风力发电设备自主研发、设计和制造的需要. 提高风力 PMSG 系统设计及其优化理论研究的需要. 研究目的.

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基于再生粒子群算法的 风力永磁同步发电机系统优化设计研究

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  1. 基于再生粒子群算法的风力永磁同步发电机系统优化设计研究基于再生粒子群算法的风力永磁同步发电机系统优化设计研究 重庆大学工学硕士学位 申请人：20061102047 日 期：2009年5月26日

  2. 目　录 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望

  3. 课题意义 绿色可再生能源开发利用的需要 重庆市自然科学基金 风力PMSG系统优化设计研究 实现风力发电设备自主研发、设计和制造的需要 提高风力PMSG系统设计及其优化理论研究的需要

  4. 研究目的 一、深入研究多变量、强约束、非线性复杂问题的优化理论，提出解决复杂优化问题的新方法。 二、研究风力PMSG的电磁设计方法，探索风力PMSG系统可能存在的传动链类型和系统设计的新方法。 三、评估不同传动链系统参数随容量的变化规律，从而为风电场发电设备选型设计和决策提供理论支持。

  5. 研究内容 复杂优化问题的早熟收敛现象 改进PSO优化理论研究 建立风力PMSG系统各组件成本和损耗模型 为后续优化研究奠定基础 分析不同容量和不同传动链系统特性变化规律 风力PMSG系统优化设计研究 Visual Basic软件开发 风力PMSG系统 软件开发

  6. 风 力 机 风力发电机系统基本结构 变频器 变压器 电网 发电机 齿轮箱 能量传输

  7. 常见风力发电机系统比较

  8. 风力PMSG系统传动连类型 • DDPMSG • 结构可靠、发电量大 • 体积重量较大 • 成本较高 • G1PMSG • 集成度高 • 单位成本年发电量高 • 可靠性相对较低 • G3PMSG • PMSG体积小、效率高 • 齿轮箱成本重量较大 • 可靠性进一步降低

  9. 目　录 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望

  10. 再生粒子群算法研究 优化算法 枚举法 随机法 解析法 重点研究 模拟退火法 遗传算法 粒子群法 禁忌搜索法

  11. 标准PSO算法局部早熟收敛现象 局部极小值 0.009716 全局最优值 0 标准PSO算法优点：收敛快速、算法简单。缺点：易出现早熟收敛现象。 • 改进研究 • 组合算法 • 自身改进

  12. 再生PSO算法基本思想 • 存在的问题： • 信息共享导致鸟群“恋食行为”。 • 解决方法： • “人工干预”迫使鸟群重新寻找食物来源。 食物源 标准PSO算法 食物源 再生PSO算法（RPSO）

  13. Bechmark函数验证 xi∈[-100,100] Sphere函数 xi∈[-50,50] Rosenbrock函数 xi∈[-10,10] Rastrign函数 xi∈[-300,300] Griewank函数

  14. 50次寻优统计结果 结论：RPSO算法具有较好的全局搜索能力， 能够较为有效的解决早熟收敛问题。

  15. 目　录 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望

  16. 风力PMSG系统组件模型 风力机 齿轮箱 变频器 其它 PMSG • 表面径向式PMSG • 磁路设计模型 • 有限元计算模型 • 双PWM变频器 • 变频器成本模型 • 变频器损耗模型 • 变压器和电缆等电气设备 • 其它电气子系统成本估算模型 • 2级平行轴+1级行星传动齿轮箱 • 齿轮箱成本模型 • 齿轮箱损耗模型 • 3叶片、上风向、水平轴风力机 • Weibull风频分布模型 • 空气动力学模型

  17. 目　录 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望

  18. 系统总成本和系统总效率 优化目标 定子内径，铁心长度，定子槽高，每极每相槽数，极距，气隙磁密幅值，定子轭部磁密幅值和传动比 优化变量 约束条件：电磁、机械、制造 假设条件：风场、控制、饱和 约束假设 风力PMSG系统优化模型 系统优化模型

  19. 优化设计流程图 初始化RPSO参数 RPSO主要参数 N=60 TR=500 Tmax=50 ω=rand(0.4，0.96) c1=rand(0.5，2.5) c2=rand(0.5，2.5) PMSG电磁设计程序，将目标函数值作为适应度值 更新个体最优位置 和全局最优位置 更新粒子飞行姿态 再生操作 Y 满足终止条件 T<TR N N Y N Y T<Tmax 寻优结束

  20. 1.5MW DDPMSG优化结果验证

  21. 优化设计结果分析 研究对象： • 传动链类型：DDPMSG、G1PMSG和G3PMSG • 容量等级：0.75MW、1.5MW、3MW、5MW和10MW 比较参数： • 主要设计参数 • 系统组件的成本和损耗 • 发电机组件的成本和损耗

  22. 系统额定参数 额定电压：690V 功率因数：0.9 额定转速： 风力机转速×传动比(直驱和1级) 1800rpm(3级)

  23. 成本和重量的比较 成本最优模型 效率最优模型

  24. AEP和AEPC的比较 成本最优模型 效率最优模型

  25. 效率的比较 成本最优模型 效率最优模型

  26. 主要尺寸的比较 成本最优模型 效率最优模型

  27. 系统组件成本比较 成本最优模型 (b)G1PMSG (c)G3PMSG (a)DDPMSG 效率最优模型 (a)DDPMSG (b)G1PMSG (c)G3PMSG

  28. 系统组件损耗比较 成本最优模型 (a)DDPMSG (b)G1PMSG (c)G3PMSG 效率最优模型 (a)DDPMSG (b)G1PMSG (c)G3PMSG

  29. PMSG组件成本比较 成本最优模型 (b)G1PMSG (c)G3PMSG (a)DDPMSG 效率最优模型 (b)G1PMSG (c)G3PMSG (a)DDPMSG

  30. PMSG组件损耗比较 成本最优模型 (b)G1PMSG (c)G3PMSG (a)DDPMSG 效率最优模型 (b)G1PMSG (c)G3PMSG (a)DDPMSG

  31. 目　录 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望

  32. 结 论 • 基于人工干预鸟群觅食行为模型而提出的RPSO算法具有较好的全局搜索能力，并能较好的克服早熟收敛及局部最优问题，适用于风力PMSG系统优化设计等同类复杂问题的求解计算。 • 采用优化理论与系统设计相结合的方法，本文提出的RPSO风力PMSG系统优化设计模型为PMSG初始电磁设计以及风力PMSG系统的性能分析提供了一种简便有效的方法，丰富了现有风力PMSG系统的设计理论。并且根据RPSO优化设计结果，以1台1.5MW的DDPMSG为例，通过建立其有限元模型，验证了RPSO磁路解析模型的正确性。 • 在常见DDPMSG系统的基础上，探讨了G1PMSG和G3PMSG这两种传动链结构在风电中应用的可行性。通过建立的系统成本最优和系统效率最优模型，分别给出了不同传动链结构在不同容量下系统参数的比较分析。这些结论可以为风电场设备选型时不同的设计需求提供参照，从而为风电场发电设备选型提供理论支持。

  33. 结 论 • 综合两种优化模型下3种传动链结构在不同容量下的优化结果，DDPMSG系统的AEP最高，但其成本、重量和体积也较高；G1PMSG和G3PMSG系统的经济性较好，且体积小、重量轻、系统的集成度较高。DDPMSG系统的成本主要来自发电机结构成本；而齿轮箱传动结构中，齿轮箱和变频器所占的成本较大。DDPMSG的效率较低，永磁材料的成本占绝大比例，但材料的价格将影响成本估计的准确性。由于省去了齿轮箱，其系统的效率较高；G1PMSG和G3PMSG的效率较高，硅钢片的重量所占比重相对较高。由于采用了齿轮箱传动，其系统效率有所降低。此外，3种结构的发电机损耗主要为铜耗，随着发电机转速的增加，G1PMSG和G3PMSG中的机械损耗有所增加。 • 考虑到风电系统可靠性和维护量等方面的要求，DDPMSG系统具有较好的发展前景，但其体积和重量较大不利于容量的进一步增加。G1PMSG系统具有较好的经济性和系统的集成度，且相对与G3PMSG系统，系统的可靠性有所提高，可以作为容量较大时风电系统中的一种备选机型。

  34. 后续研究工作展望 在现有研究的基础上，分别对风轮机、齿轮箱、变频器和变压器的运行性能及成本评价标准进行研究，从而进一步完善现有的成本和损耗模型，使其更加合理、准确。 进一步完善优化理论，探讨多目标优化问题的求解方法。 对PMSG本体设计问题进行更加深入的研究。例如不同磁路结构设计、高温去磁、通风散热等关键技术问题。

  35. 谢谢

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