Lenz, R. (2018). Optimale Regelung des elektrischen Systems eines drehzahlvariablen Pumpspeicherkraftwerkes mit doppelt-gespeisten Asynchronmaschinen [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2018.51944
pumped storage power plant; doubly fed induction machine; optimal control
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Abstract:
In der vorliegenden Arbeit wird eine optimale Regelungsstrategie für das elektrische System eines drehzahlvariablen Pumpspeicherkraftwerks (PSKW) mit doppelt gespeisten Asynchronmaschinen (DGASM) mit dem Ziel entwickelt, die Wirk- und Blindleistung am Netzanschlusspunkt nach den Vorgaben des Netzbetreibers zu regeln. Das nichtlineare System unterliegt dabei nichtlinearen Beschränkungen. Die Anforderungen an die Regelung sind eine hohe Regelgüte, die Einhaltung der Systembeschränkungen und die Robustheit gegenüber Messrauschen und Parameterschwankungen. Als Regelungskonzept wird eine modellprädiktive Regelung (MPC) mit zwei unterschiedlichen Optimierungsaufgaben implementiert und miteinander verglichen. In der ersten Optimierungsaufgabe werden die Abweichungen der Systemgrößen zu stationären Arbeitspunkten gewichtet, die sich aus den Sollvorgaben berechnen. Bei der zweiten Optimierungsaufgabe wird der Regelfehler der Ausgangsgrößen direkt gewichtet. Um die Robustheit des Regelungskonzepts zu untersuchen, wird eine Parametersensitivitätsanalyse durchgeführt. Auf Basis dieser Ergebnisse werden zwei Methoden entwickelt, um stationäre Genauigkeit zu erreichen. In der ersten Methode werden die Sollgrößen um einen Integralanteil mit Anti-Windup erweitert. Die zweite Methode besteht aus einem Parameterschätzer auf Basis eines rekursiven Least-Squares-Verfahren, mit dem die Parameter offline geschätzt werden. Um auch auf Parameterschwankungen während des Betriebs reagieren zu können, wird zusätzlich ein rekursiver Least-Squares-Schätzer implementiert.
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This thesis deals with the development of an optimal control strategy for the electric system of pumped storage power plants with doubly fed induction machines. The main goal is to provide the required active and reactive power to the electrical grid. The system is described by a nonlinear mathematical model and is subject to nonlinear constraints. The control specifications are high control accuracy, compliance with the constraints and robustness against noise and parameter deviations. A model predictive control (MPC) strategy is developed and compared for two different optimization problems. The first problem weights the difference between system variables and their stationary solution, which is calculated from the desired output. The second optimization formulation directly weights the desired output. To analyze the robustness of the implemented control strategy a parameter sensitivity analysis is conducted. Based on these results two strategies are developed to reduce the stationary control error. The first strategy adds an integrator with anti-windup to the desired output. The second strategy introduces an off-line recursive least-squares estimation for the relevant system parameters. To reduce the influence of parameter deviations during operation of the system, an additional on-line recursive least-squares estimation is implemented.
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Additional information:
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers