（机械工程专业论文）风力发电机组控制系统关键技术研究.pdf

中文摘要 摘要 本文以风力机控制系统为研究对象，将功率、载荷控制作为目标，提出了相应 的控制策略。在分析建立风力机模型的基础上，对风力机在额定风速以下的最优 功率控制、在额定风速以上的变桨控制、功率预测控制以及整机的载荷减小等策 略进行了深入的研究。运用提出的控制策略和方法，对风力机控制系统进行了仿 真设计。 全文的主要研究内容为： 第l 章：介绍了课题的研究背景，阐述了研究意义，对风力发电机组研究现状 进行了归纳分析，尤其是对控制系统的策略和算法进行了详细的分析，在此基础 上介绍了论文的主要内容和组织结构。 第2 章：根据风力机动态入流理论建立非定常入流模型，详细分析了采用动态 入流理论建立风力机模型的合理性，指出了尾流对风力机动态特性的影响，对非 定常流中的加速势方法进行了调整。以v o nk a r m a n 理论建立湍流风模型，得到系 统需要的三维风场。将m a t l a b 仿真模型和b l a d e d 软件设计分析结果进行对比，验 证本文所建风力机空气动力学模型的正确性。 第3 章：根据风力机运行特点，将其控制阶段分为三个区域，按照区域的不同 设计相应的控制策略，重点研究了全负荷最优控制阶段的控制策略，实现控制环 的解耦，确保控制平滑过渡。由于风力机功率控制系统具有延迟特性，以系统特 性为基础，结合预测控制方法，减小系统延时，提高系统控制性能。分析了线性 状态空间模型预测控制算法，结合风力机特征，设计系统模型预测控制器；将模 型预测控制器分为干扰模型和估计器、目标计算以及动态最优等三个模块；分析 了各个模块的特点并建立数学模型。采用仿真的方式验证了模型预测控制在风力 机功率控制方面的优越性。 第4 章：分析了风力机线性化方法，根据本章的研究重点，选择3 状态风力机 线性模型作为控制对象。对单神经元的特点进行分析，推导了单神经元数学模型， 并对算法进行改进，得到改进的单神经元数学模型，采用改进单神经元控制算法 对常规p i d 进行在线参数调整，得到基于改进单神经元的自适应p i d 控制器，并 将其应用到变桨系统的控制中，比较分析了改进单神经元自适应p i d 控制器和常 规p i d 控制器的控制性能。 第5 章：建立了风力机塔架转子运动学方程，设计了塔架前后向和侧向阻尼 滤波器，增大其阻尼，减小振动。增大传动链主动阻尼并屏蔽桨叶穿越频率，避 免塔架和转子发生共振；分析了多叶片坐标转换理论，结合独立变桨控制方法， 重庆人学博十学位论文 将旋转坐标系运动方程转化到固定坐标系，简化控制设计过程，再利用多叶片坐 标逆变换将结果转换为旋转坐标，此物理量与功率控制环输出量一起构成风力机 变桨控制的输入量，可以有效减小湍流引起的不确定载荷。 第6 章：总结本文的主要研究内容和成果，并给出了今后有待进一步研究的工 作和方向。 关键词：风力机，动态入流，功率控制，载荷控制 英文摘要 a b s t r a c t b a s e do nt h er e s e a r c ho nt h ew i n dt u r b i n es y s t e m ，t h i sd i s s e r t a t i o ns e t st h ep o w e r a n dl o a d sc o n t r o la so b j e c t sa n df u r t h e rp u t sf o r w a r dc o r r e s p o n d i n gc o n t r o ls t r a t e g i e s o nt h eb a s i so fa n a l y z i n ga n de s t a b l i s h i n gt h em o d e lo fw i n dt u r b i n e ，t h ed i s s e r t a t i o n m a k e si n - d e p t hr e s e a r c ho nt h ec o n t r o ls t r a t e g i e sa b o u tt h eo p t i m u mp o w e rc o n t r o l b e l o wr a t e dw i n d ，p i t c hc o n t r o la b o v er a t e dw i n d ，p r e d i c t i v ec o n t r o lo fp o w e r , a n dt h e r e d u c t i o no ft h el o a d s t h e n ，w i t ht h ee m p l o y m e n to ft h o s ep r o p o s e dc o n t r o ls t r a t e g i e s a n dm e t h o d s ，i tm a k e ss i m u l a t i o nd e s i g nf o rt h ec o n t r o ls y s t e mo fw i n dt u r b i n e t h ef o l l o w i n ga r et h o s em a i np o i n t so ft h i sd i s s e r t a t i o n i nc h a p t e r1 ，t h er e s e a r c hb a c k g r o u n dw a si n t r o d u c e d ，t h es i g n i f i c a n c eo ft h e r e s e a r c hw a se x p o u n d e da n dt h o s er e s e a r c hs i t u a t i o no fw i n dt u r b i n ew e r es u m m a r i z e d b e s i d e s ，t h ec o n t r o ls t r a t e g i e sa n dc o n t r o la l g o r i t h m sw e r ee s p e c i a l l ye m p h a s i z e d t h e n ， t h em a i nc o n t e n ta n ds t r u c t u r eo fd i s s e r t a t i o nw e r er e c o m m e n d e d i nc h a p t e r2 ，a c c o r d i n gt ot h ew i n dt u r b i n ed y n a m i ci n f l o wt h e o r y , t h eu n s t e a d y i n f l o wm o d e lw a sc r e a t e d t h e n ，t h er a t i o n a l i t yo ft h ee s t a b l i s h m e n to fw i n dt u r b i n e m o d e lb y e m p l o y i n gt h ed y n a m i ci n f l o wt h e o r yw a sa n a l y z e d f u r t h e r m o r e ，t h e i n f l u e n c eo fw a k eo nt h ed y n a m i cf e a t u r e so fw i n dw a si n d i c a t e d a n dt h ea c c e l e r a t i o n p o t e n t i a lm e t h o do fu n s t e a d yf l o ww a sm o d i f i e d b e s i d e s ，b a s e do nt h et h e o r yo fv o n k a r m a n ，t h et u r b u l e n tw i n dm o d e lw a ss e tu pa n dt h et h r e e d i m e n s i o n a lt u r b u l e n tw i n d f i e l dw a sg a i n e d f i n a l l y , b yc o m p a r i n gt h ea n a l y s i sr e s u l t sb e t w e e nm a t l a bs i m u l a t i o n m o d e la n db l a d e dd e s i g nm o d e l ，t h ec o r r e c t n e s so fa e r o d y n a m i c a lm o d e lo fw i n d t u r b i n et h a th a sb e e np r o p o s e dw a sv a l i d a t e d i nc h a p t e r3 ，o nt h eb a s i so fa n a l y z i n gt h ef e a t u r e so fp e r f o r m a n c eo fw i n dt u r b i n e ， t h r e ed i s t r i c t sw e r ed i v i d e di nt h ep r o c e s s t h e nt h ec o r r e s p o n d i n gc o n t r o ls t r a t e g i e so f t h et h r e ed i s t r i c t sw e r ed e s i g n e do w i n gt ot h ed i f f e r e n c eb e t w e e nd i f f e r e n td i s t r i c t s f o c u s i n go nt h er e s e a r c ho nt h o s ec o n t r o ls t r a t e g i e si nf u l ll o a d sp e r i o d ，t h es m o o t h t r a n s i t i o no fc o n t r o lb yd e c o u p l i n gt h ec o n t r o ll o o pw a sr e a l i z e d t h e n ，b a s e do nt h e c h a r a c t e r i s t i co ft h es y s t e m ，t h ep e r f o r m a n c eo fc o n t r o ls y s t e mw o u l db ei m p r o v e db y c o m b i n i n gp r e d i c tc o n t r o lm e t h o dt or e d u c et i m el a g o fs y s t e m b e s i d e s ，w i t ht h e c o m b i n a t i o no fc h a r a c t e r i s t i c so fw i n dt u r b i n e ，b ya n a l y z i n gt h em o d e lp r e d i c t i v e c o n t r o la l g o r i t h mo fl i n e a rs t a t es p a c e ，t h em o d e lp r e d i c a t i v ec o n t r o l l e ro ft h es y s t e m w a sd e s i g n e d a f t e r w a r d s ，t h em o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l l e rw a sd i v i d e di n t o t h r e e i i i m o d u l e si n c l u d i n gd i s t u r b a n c em o d e l ，o b j e c tc a l c u l a t i o na n dd y n a m i co p t i m i z a t i o n 1 1 1 e n b a s e d0 nt h ea n a l y s i so ft h ef e a t u r e so ft h o s em o d u l e s ，t h e i rm a t h e m a t i c a lm o d e l w a se s t a b l i s h e d a tl a s t ，w i t ht h ee x e r t i o no ft h ee m u l a t i o nm o d e ，t h ea d v a n t a g eo f m o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o lo np o w e rc o n t r o lo f w i n dt u r b i n ew a sv a l i d a t e d i nc h a p t e r4 ，t h el i n e a r i z a t i o nm e t h o do fw i n dt u r b i n ew a sa n a l y z e da n dt h et h r e e s t a t e sl i n e a n z a t i o nm o d e lw a ss e l e c t e d a sc o n t r o lo b j e c t sa c c o r d i n gt ot h er e s e a r c h f o c u so ft h i sc h a p t e r b a s e do nt h ea n a l y s i so fs i n g l en e u r o n ，t h em a t h e m a t i c a lm o d e lo f s i n g l en e u r o nw a sd e d u c e da n d i t sa l g o r i t h mw a sa m e l i o r a t e dt oa t t a i nt h ei m p r o v e dt h e m a c h e m a t i c a lm o d e lo fs i n g l en e u r o n t h e n , b ya d o p t i n g t h ei m p r o v e dc o n t r o l a l g o r i t h m t oa d j u s tc o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o l l e rp a r a m e t e r , t h es e l f - a d a p t i v e p i d c o m r o l l e rw l l i c hw a sb a s e do nt h ei m p r o v e ds i n g l en e u r o nw a sg a i n e d t h e n ，t h eg a i n e d c o n t r o l l e rw a su s e dt or e g u l a t ep i t c hs y s t e ma n dc o m p a r a t i v ea n a l y s i so f t h ef u n c t i o n s o ft h et w oc o n t r o l l e r si ns y s t e mw a s m a d e i nc h a p t e r5 ，b a s e do nk i n e m a t i ce q u a t i o n ，t h ef i l t e r si nf o r e a f t e r w a r d d i r e c t i o n a n di ns i d e w a r dd i r e c t i o nw e r ed e s i g n e dt oi n c r e a s ed a m p i n ga n dr e d u c ev i b r a t i o n f u r t h e r m o r e ，b yi n c r e a s i n gd a m p i n g f o rt r a i na n ds h i e l d i n gt h ec r o s s o v e rf r e q u e n c yo f b l a d e t 1 1 er e s o n a i l c eb e t w e e nt o w e ra n dr o t o rw a sa v o i d e d n e x t ，t h em u l t i - b l a d e c o o r d i n a t et r a n s f o r m a t i o nt h e o r yw a sa n a l y z e da n dt h em e t h o do fi n d e p e n d e n tp i t c h c o n 仃d 1w a sc o m b i n e da n dk i n e m a t i ce q u a t i o no fr o t a t i o nc o o r d i n a t ew a sc o n v e r t e dt o 1 f i x e dc o o r d i n a t ei ni n d i v i d u a lp i t c hc o n t r 0 1 t h u s ，t h ed e s i g np r o c e s so f i n d i v i d u a lp i t c h w 弱s i m p l i f i e d t h e n ，t h er e s u l t s w e r ec o n v e r t e dt or o t a t i o nc o o r d i n a t ev i ai n v e r s e 订a n s f o 咖枷o n a n df i n a l l y t h ep h y s i c a lq u a n t i t yw a si n t e g r a t e dw i t ho u t p u to f p o w e r c o n t r o l1 0 0 pt ob e c o m et h ei n p u to fp i t c hc o n t r o l o fw i n dt u r b i n e ，w h i c hc o u l d e f f e c t i v e l yr e d u c eu n c e r t a i nl o a d s i nc h a p t e r6 t h ec o n c l u s i o no ft h em a j o rr e s e a r c h c o n t e n t sa n dr e s u l t sw 嬲 a c h i e v e d 锄dt 1 1 et a s kt h a ts h o u l db ea c c o m p l i s h e df u r t h e r i nt h ef u t u r ew a sa l s o a d v a n c e d k e y w o r d s ：w i n dt u r b i n e ，d y n a m i ci n f l o w , p o w e rc o n t r o l ，l o a d sc o n t r o l i v 1 绪论 1 绪论 1 1 研究背景及意义 1 1 1 研究背景 煤、石油、天然气等矿物燃料在利用过程中会带来严重的环境污染问题，如 c 0 2 、s 0 2 、n o ，、c o 等气体的大量排放导致了温室效应、酸雨等现象的产生。同 时，由于工业化的发展，煤，石油等的大量使用也使得其储量减少，必须寻找可 替代的能源帮助人口增多对能源的消费。风能是一种干净、储量极为丰富的可再 生能源，大规模利用风力发电是减少空气污染、减少有害气体排放量的有效措施 专一【l - 5 】 ，o o 2 0 世纪7 0 年代以来，世界各国对环境保护、能源短缺及节能等问题日益关注。 德国、丹麦、西班牙、英国、荷兰、瑞典、印度、加拿大等国在风力发电技术的 研究与应用上投入了大量的资源，充分综合利用空气动力学、新材料、新型电机、 电力电子技术、计算机、自动控制及通信技术等方面的最新成果，开发建立了评 估风力资源的测量及计算机模拟系统，发展了失速控制及变桨距控制的风力机设 计理论，采用了新型风力机叶片材料及叶片翼型，研制出变极、变滑差、变速恒 频及低速永磁等新型发电机，开发了有微机控制的单台及多台风力发电机的自动 控制技术，大大提高了风力发电的效率及可靠性。在此基础上，许多国家建立了 众多的中型及大型风电场，并形成了一整套有关风力发电场的规划方法、运行管 理与维护方式、投融资方式、国家扶持的优惠政策及规范、法规等5 1 。许多国家 不但对陆上风力机进行了大量研究，海上风力发电技术也得到了更多的重视，甚 至又出现了高空风力发电机【l 睨们。 经过近年来的发展，我国风电行业装机容量增速很快，总装机容量达到2 5 8 0 万千瓦，累计装机容量如今全球排名第二，新增装机容量全球排名第一。但是， 我国的风电工业自主创新能力差、技术水平低、产品档次不高，显得大而不强， 缺乏核心竞争力【2 1 艺2 1 。随着世界各国对风电行业的重视，我国的风电工业面临巨 大的危机和挑战。要成为世界领先的风电制造基地，就要努力增强产品自主开发 能力和技术创新能力，形成自己的技术特色。纵观我国风电工业的发展，主要存 在以下问题： 自主开发能力不高，技术水平有待提高 由于国内的风力机开发技术起步较晚，研发能力较弱，缺乏长期稳定的技术 积累，大型变速变桨风力机的核心技术主要依靠引进或依靠寻找国外研究机构进 行委托设计。而在国外，已经编制出了风力机载荷技术软件包，可以对风力机进 重庆人学博+ 学位论文 行静态和动态计算。f r e e m a n 开发了能够对风机疲劳、空气动力学、结构和紊流进 行计算的软件f a s t 。g a r r a dh a s s a n 公司研制了风力发电机组大型设计软件b l a d e d f o rw i n d o w s ，软件可对叶片翼型进行选择与设计计算、对传动链进行配置、选择控 制方式、进行载荷计算和疲劳分析等。国内通过购买的方式获得这些软件，但多 数还停留在使用软件的已有简单功能方面，很少结合风力机有待解决的关键技术 对软件进行二次开发，无法实现对核心技术的掌握。 技术开发方法落后 在风力机的技术开发方面，国外风电技术领先国家普遍采用了仿真、动态测 试、运营试验等技术，并相互结合，对风机的空气动力学、结构动力学、振动控 制、功率控制、并网控制等进行详细的分析，同时进行了大量的试验。美国、丹 麦等国家对风力发电技术做了大量研究，通过专门的研究机构和研究设备，对风 力机的整机技术做了大量的研究，形成了相当多的研究报告。而我国整机开发能 力手段有限，控制核心技术无法掌握。国内生产厂商多采用引进和局部修改的方 式对风机进行生产，在独立开发能力和手段方面尚需改进。 1 1 2 研究目的和意义 风电市场的扩大，装机容量的增加，使得机组性能和发电质量得到更多的关 注。随着变速变桨风力机的发展，风力机控制系统的设计开发变得越来越容易实 现，并且显示出非常重要的应用前景。由于风能的随机性、不确定性，导致风电 机组输出电功率的频率和电压随风速变化而变化，为了提高电能品质，对于变速 变桨风力机，常采取变速恒频技术，国内的变速恒频控制策略主要集中在变流器 的控制算法上【2 3 。3 1 1 。从对转速、转矩以及变桨的方式对风力机的功率和载荷进行 整机综合控制，还需要进一步提高。 国内风电行业通过引进国外技术的方式对风力机进行开发，但实践证明，通 过这种方式，很难掌握其中的关键技术，尤其是控制系统关键技术。经过国内科 技工作者的努力，国产风力机控制系统也能够实现常规控制逻辑和安全保护等功 能。怎样从整机的角度对风电机组进行控制，还涉及的较少。关于对风力机的模 型，较多的是采取叶素动量理论，但此理论模型是准稳态模型，当出现来流风速 变化、变转速控制以及变桨距控制时，无法准确反应风力机的动态过程变化，需 要选择一种既合理准确又有工程应用价值的模型作为研究对象，并且还应当在模 型上设计整机控制策略，能够对风机整个运行过程进行动态仿真，不仅要实现功 率输出最大化，还应该尽可能减小风力机载荷。本文的研究意义表现在以下几个 方面： 分析了非定常流中尾流对翼型空气动力的影响，讨论了非定常流中的加速 势方法，得出用于分析风力机动态特性的合理理论动态入流理论，并基于此理论 2 1 绪论 建立了气动力仿真模型，为风力机在紊流、阵风等变化风速的影响下进行变转速 控制和变桨距控制等动态变化过程设计控制策略提供合适的气动力模型。 对于变速变桨风力机，在风速从额定风速以下到额定风速以上的变化过程 中，转速、转矩以及变桨控制环自j 的耦合问题难以处理，在全负荷最优功率控制 阶段表现更加突出。本文对全负荷最优功率控制阶段的控制策略进行了详细的设 计，解决了控制环间的耦合问题，实现功率平滑过渡。 由于风力机系统的时滞特性，功率等的控制在动态过程中会有一定的延 时，将模型预测控制引入风力机的功率控制中，建立了风力机离散预测控制模型。 将基于模型预测控制的功率控制结果和采用分阶段进行功率控制的结果进行比 较，表明模型预测控制更为合理。 采用多叶片坐标变换方式将旋转坐标系运动方程转换到固定坐标系，简化 独立变桨控制过程。通过独立变桨控制，减小由湍流风引起的风力机载荷。通过 增加主动阻尼的方式减小风力机动载荷，同时减小输出功率波动，对提高风力机 关键零部件的使用寿命具有重要意义。 1 2 风力发电机组研究现状 1 2 1 风力发电机组变速恒频技术研究现状 主流的变速恒频风力发电机组主要分为两大类 3 2 - 3 8 】：全额功率变换型风电机 组和转差功率变换型风电机组。 全额功率变换型风电机组主要有两种： 采用传统交流发电机( 感应发电机或同步发电机) 的变速恒频风力发电机 此系统将发电机输出的幅值和频率变化的交流电通过a c d c a c 变流器转化 为与电网电压和频率相同的恒压恒频交流电能，其构成如图1 1 所示。由于需要将 发电机输出的全部电能进行功率交换，所以发电系统的成本较高，但变速恒频的 控制技术相对较简单。 风 图1 1 采用传统交流发电机的变速恒频风力发电系统 f i g1 1t h ea p p l i c a t i o no fc o n v e n t i o n a la l t e r n a t o ri nt h ev s c f w i n dp o w e rs y s t e m 重庆人学博+ 学位论文 直驱风力发电机 由于大型风力机的叶轮直径很大且转速很低，而在相同功率下发电机的体积 与其转速成反比，为了减小发电机的体积，一般采用增速机构增速后再驱动发电 机。但增速机构不仅会消耗一部分能量，而且需要定期维护，是风电系统的故障 多发部位。为了提高系统的可靠性，出现了取消增速机构由风力机直接驱动发电 机的变速恒频风电系统，发电机多采用不需要励磁的高效永磁电机，其构成如图 1 2 所示。 风力机 图1 2 采用永磁发电机的直驱式变速恒频风力发电系统 f i g1 2t h ea p p l i c a t i o no f p e r m a n e n tm a g n e tg e n e r a t o r i nt h ed i r e c t - d r i v ev s c fw i n dp o w e r 永磁风力发电系统采用的永磁发电机，转子为永磁式结构，无需外部提供励 磁电源。其变速恒频控制在定子电路实现，把永磁发电机的变频交流电通过变频 器转变为电网同频交流电，因此变频器的容量与系统额定容量相同。应用于风力 发电的永磁同步发电机采取特殊的设计方案，其较多的极对数使得转子转速较低 时，发电机也可以工作，因而在直驱永磁同步风力发电机中，风力机与发电机转 子直接耦合，省去齿轮箱，提高了效率，并降低了噪声。 永磁直驱风力发电系统具有风能利用率高、系统结构简单、功率密度和效率 高、故障率低、维护成本低等优点。永磁直驱风力发电机的控制目前有两种常见 的拓扑结构：1 ) 通过二极管不可控整流后经过升压变换和逆变后送至电网2 ) 采 用i g b t 作为整流器和逆变器，其拓扑结构为普通的三相桥式结构或多电平结构。 采用p w m 整流方式可以对发电机输出电流进行控制，降低发电机的铜耗和铁耗， 通过调整p w m 波形的占空比，可以提供接近正弦的电流，减少了发电机侧的谐波 电流。 转差功率变换型风电机组也主要分为两类： 有刷双馈变速恒频风力发电机 随着电力电子和计算机控制技术的发展，双馈异步电机得到广泛应用。双馈异 步电机在结构上与绕线式异步电机类似，具有定子和转子绕组。由于发电机的定 4 1 绪论 子和转子都参加了励磁，因此称为双馈。双馈电机具有异步发电机和同步发电机 的特性。双馈电机具有独立的励磁绕组且可以调节功率因数。和同步发电机相比， 双馈电机不仅可以调节励磁电流幅值，还可以调节励磁电流频率和相位。由于双 馈电机电流可调量多，因此控制方式更灵活。不仅可以控制无功功率，还可以控 制有功功率。通过调节交流励磁的相位，可以减小发电机的功率角，使机组的运 行稳定。在并网过程中，双馈电机也有独特优势，当采用同步发电机或异步发电 机时，往往需要精确的转速控制和整步，准同步操作，并网控制较复杂。当采用 双馈电机时，通过对转子实施交流励磁，精确的调节发电机定子输出电压，使其 满足并网要求，实现安全而快速的柔性并网，其构成如图1 3 所示。 风力机 图1 3 采用有刷双馈发电机的变速恒频风力发电系统 f i g1 3t h ea p p l i c a t i o no f b o t hb r u s hd o u b l y - f e dg e n e r a t o ri nt h ev s c fw i n dp o w e rs y s t e m 当风速变化引起发电机转速变化时，通过控制转子电流的频率，可使定子频 率恒定。由于这种变速恒频控制方案是在转子电路实现的，流过转子电路的转差 功率仅为发电机额定功率的一小部分，所以功率转换装置的容量小，电压低，易 于控制。另一显著的优点是双馈发电机的励磁控制有三个可调量，一是与同步电 机一样，可调节励磁电流的幅值；二是可改变励磁电流的频率；三是可调节励磁 电流的相位和相序。可以实现有功、无功功率的灵活控制，对电网而言起到无功 补偿的作用。缺点是此种双馈发电机有滑环和电刷。 无刷双馈风力发电机组 无刷双馈发电机采用单电机结构的普通无刷双馈发电机，其定子有两个不同 的绕组，一个称为功率绕组，直接接电网；另一个称为控制绕组，通过转换器接 电网。其转子为笼型结构，减少了电刷和滑环。无刷双馈发电机的功率绕组和控 制绕组的作用分别相当于有刷交流励磁双馈发电机的定子绕组和转子绕组，可以 采用相同的控制策略实现变速恒频。此种变速恒频发电机的控制绕组功率仅为定 子功率的一部分，因此，转换器的功率只是发电机容量的一部分，减小了转换器 容量，成本得到降低，其构成如图1 4 所示。 重庆大学博士学位论文 电网 风力机 图1 4 采用无刷双馈发电机的变速恒频风力发电系统 f i g1 4t h ea p p l i c a t i o no fb r u s h l e s sd o u b l y - f e dg e n e r a t o ri nt h ev s c fw i n dp o w e rs y s t e m 1 2 2 风电机组控制策略及其算法研究现状 对风力机系统控制策略及其算法的研究，学者们做了大量工作，取得了一些成 果。 文献 3 9 】对多元控制策略在风力机中的运用进行了研究。文中讲到，非线性转 矩控制器对输出功率有很好的调节作用。但是，转子速度不能作大的变化。很多 控制器不能同时完成两个目标，即当调节风力机功率的同时也保持转子速度在名 义值。这是由于两种情况中只有一个控制输入。为了具有两种控制方法的优点， 采取的办法是将非线性动态反馈转矩控制策略与桨距角的线性控制相结合，一个 快速转矩控制器和一个慢速桨距角控制器共同来最小化执行机构的控制载荷，也 就是一个多元控制器。并将这种新颖的控制策略在n r e l 的高波动风况下的弹性 变形风机模拟装置上进行了验证。 文献【4 0 】研究了小型风力机系统尖速比和最大能量控制的爬行控制方法。设计 了两个动态控制器并对其性能进行了仿真。在第一种方法中，为了使风力机运行 在最佳尖速比状态下，控制器通过风速和转速来控制负载。在第二种方法中，控 制器将输出功率和上次的输出功率进行比较，将两者的偏差来对负载进行控制。 为了确定小风力机系统合适的控制策略，进行了数个试验。对于功率曲线上的风 速和每种能量捕获的控制方法依据实际的风况来确定，通过功率曲线来确定能量 捕获。 文献 4 l 】用线性特征值方法研究了变桨变速风力机闭环系统稳定性。 文献 4 2 】从控制结构方面对变桨距系统进行设计。 文献 4 3 1 分析了先进风力机控制系统的稳定性，它使桨距角恒定，通过自适应 方法来控制电机转矩，从而捕获变速风力机在最佳功率控制区域中的最大功率。 文献 4 4 】分析了准滑模变结构控制。基于准滑模变结构控制策略设计了一种桨 距角控制器。在全载荷区域，电机功率主要被保持为常值。理论上讲，通过转矩 控制，可以将功率设定为任意值。如果速度增加，可以降低转矩值来保持输出功 6 1 绪论 率为恒定值。实际上，随着转矩增加，转速为失速，所以这是不可能的。因此电 机转速必须被减小，以便将其控制在安全速度范围内。假定电机功率保持在恒定 值，那么转速最后将保持恒定。因此，如果输出功率降低，那么它也应该有变化。 通常情况下，较小的瞬态功率能够被接受，但是，较大的瞬态转矩对于传动系统 有较大影响，这些也限制了电机转矩。如果驱动转矩超过限制，电机就会失步。 因此，在紧急情况下，风力机超速必须刹车。也可以采用定速或定转矩的方式保 持功率恒定，但这种方式降低了功率转换。在部分载荷区，风力机应该以最大功 率系数运行。当转速改变时，桨距角应该保持在最佳桨距角。通常，在参数不确 定和外部有较大干扰情况下，采用滑模控制方法来保证系统具备较强的鲁棒性。 通常，一个很大的控制增益被用来处理未知的参数变化和降低外部的干扰。但是， 较大的控制增益增大了输入振颤机率，以及非建模的高频装置动态特性可能引起 的无法预见的不稳定性。减小滑模控制振颤的方法包括：接近开关表面的边界层 和使用边界层连续控制。 文献 4 5 1 将具有干扰线性二次调节方法应用到桨距角控制系统中来实现好的性 能。通过设计状态估计器估计干扰，反馈被加入到输入中来估计干扰影响。反馈 矩阵采用l o r 理论计算。 文献 4 6 1 讲述了变速变桨风力机的状态估计和线性二次控制方法。基于风力机 非线性模型，一系列运行条件被指定，设计了每个运行点的l q 控制器。控制器增 益通过线性插值得到整个控制过程的控制规则。 文献 4 7 】利用l q 控制器来寻求传动链载荷减小与功率最大之间的平衡控制。 文献 4 8 1 设计了变速变桨距风力机的l q g 控制器，控制器基于非线性系统设 计了t a k a g i s u g e n o 多元线性模型。因此，系统每个参考轨迹的线性模型，多元l q g 控制器根据不同的控制目标和考虑风速随机属性来最小化二次标准型。 文献 4 9 以永磁同步电机为研究对象，通过滑模、神经网络和模型参考自适应 方法建立无速度传感器的速度观测器。模型参考自适应估计器采用两个模型来计 算电机的定子磁通。一个模型是参考模型，另一个为自适应模型。参考模型仅仅 取决于定子电流，自适应模型将转子速度作为可调参数。两种模型的输出以自适 应机制来估计可调参数，参数用以调整自适应模型，以此使模型间的输出误差为 零。采用前馈神经网络的估计器，神经网络具有三层结构。输入层采用六个神经 元，输出层采用一个神经元来描述估计速度。监测神经网络应用到速度观测器中 产生期望的输出来修改估计速度。滑模观测器由电流观测器、连续控制函数和转 子位置以及速度计算组成。试验结果表明模型参考自适应速度观测器的定子阻抗 有2 0 的变化，会产生很大的估计误差。神经网络对定子阻抗、风速变化的敏感 性比模型参考自适应速度观测器更甚，滑模速度观测器的鲁棒性较好。 7 重庆人学博+ 学位论文 文献 5 0 】介绍了在额定风速以上的变速变桨距风机的一种鲁棒r s t 控制器， 设计了技术评价状态控制器。将系统线性化后，得到离散控制模型并确定了控制 器的具体控制目标。采用灵敏度函数成型极点配置法，获得了满意的仿真结果。 文献 5 1 】描述了一种局部动态反馈模糊神经网络时变模型。此模型由动态t s k 型模糊规则组成，伴随这种模糊规则而来的子模型通过具有内部反馈路径和动态 神经元的循环神经网络而生效。这种l f d f n n 显示出一些有趣的特征，诸如可以 表示功率，局部建模特性，模型最小化和稳态学习。l f d f n n 模型的训练通过用 最优在线学习方案和分解回归误差算法完成。这种方法减少了计算要求，它是从 分解数个互斥的权组中的权向量得来的。这种需要训练算法执行的偏微分通过伴 随矩阵方法计算，适用于模糊网络的建筑训练方法在这里被应用。文中通过运用 来自于测量站的三维空间信息处理风场的风速预测。倘若在1 5 分钟到3 小时的风 速预测之前有很多步，这种l f d f n n 网络就作为先进预测模型使用。 文献 5 2 】将专家系统与p i d 算法结合，在输出专家系统知识库的基础上固定 p i d 参数，通过改变p i d 控制模式完成p i d 控制的最佳结果，对桨距角和电机转 矩进行控制，并加入滤波器避免塔架振动。系统的动态特性和稳定裕量被极大改 善，能够迅速跟随速度变化来调节功率输出。 文献 5 3 n 用模糊控制的自适应性减小滑模开关引起的振颤，即使系统参数变 化或有载荷干扰，振颤都可以被显著抑制，系统同时具有很强的鲁棒性。 文献【5 4 】在整个运行区域用线性矩阵最优和线性参数变化准则。通过l m i 方 程计算得到的最优时变控制器，计算产生不同控制目标的最小化见饥标准。很 容易得知频域标准最优化能有效减小柔性机械结构的疲劳破坏，并同时考虑到输 出功率的有效控制。 文献 5 5 】利用神经网络方法预测桨距角，可以使桨距角的参考值更加精确。 文献【5 6 】中的风力机变桨控制使用模型预测控制算法，他们的非线性模型通过 支持向量回归方法辨识。但是，在野外研究中，风力机模型可以被改变，那么增 量学习算法被采用来作为s v r 在线辨识。为了缩短s v r 在线识别的计算时间，改 进的连续最小最优算法被用来替代原始的二次程序。通过消除不可验证的终止点 和模型的存储和重用，算法被进一步改进。因为微分环节被用在电液比例变桨控 制系统和载荷的方向改变，顺桨和逆桨的考虑有所不同。因此这两种模型在预测 控制过程中要相互转换。全文对基于改进的增量s v r 的模型转换和预测变桨控制 的算法进行了深入研究，并在变桨控制风力机半物理仿真测试平台中进行测试。 文献【5 7 】描述了风速、风机叶尖速度、桨距角与风力机输出功率呈非线性变化 设计了采用模糊逻辑调节风机速度的方法来追踪最大功率点的控制系统。 文献【5 8 】描述了一种数字设计方法，它能够设计出一个变速风机最大能量捕获 1 绪论 的t s k 模糊模型，利用模糊聚类方法来划分输入输出空间，并结合遗传算法( g a ) 、 回归型最小二乘法和模型参数自适应的最优方法来获得t s k 模型。t s k 模糊控制 系统的输入为测量到的发电机的功率和转子转速，输出为最大功率的参考值。因 此，模糊控制器通过获取和处理每个采样值，能够计算发电机产生的最大功率。 为了捕获最大能量值，在桨距角保持不变的时候，变速风力机以变转速运行。在 高风速时，通过调整桨距角使输出功率保持在额定值。 文献【5 9 】描述了基于定速风能转换系统有功、无功功率控制的模糊逻辑控制 器。首先，建立了水平轴驱动的三相感应电机模型。一组可调电容器和静态补偿 器相连，它被用来调整有效电压。此模型考虑了系统动力学因素。采用模糊逻辑 控制器调整有功功率和定子电压，使变化最小。有效电压调整参考了无功功率。 文献 6 0 】不考虑电机动态特性，在变速变桨风力机中通过变桨控制来调节风机 速度。据此，将控制目标定为设计一个鲁棒控制器，将转速作为可能的参数扰动 和电机转矩的参考输出。鲁棒桨距角控制器由名义控制器和鲁棒补偿器组成。名 义控制器决定系统速度跟踪性能，鲁棒补偿器处理相应的干扰。当初始条件为零 时，速度跟踪误差很小。初始条件非零时，在很短的暂态过程之后，可以使速度 跟踪误差很快恢复到允许范围内。 文献 6 1 1 将增益调度控制策略用于具有电池能量存储的风力机中平滑风速变 化时产生的功率波动。控制器通过变桨控制平滑低频元件产生的功率波动，通过 控制电池平滑高频元件的波动。 文献【6 2 通过变桨控制使电机在切入风速和额定风速之间的功率输出波动平 滑。风力机输出参考值，与变桨控制器命令信号一致，通过风速的指数移动平均 决定。这样，振动元件的输出就可以减小，则电机输出平滑。 文献 6 3 中的控制输入通过最小偏差控制决定。参数的变化通过在线辨识，控 制输入通过最小偏差控制补偿来减小输出误差，控制器能够补偿参数变化的影响。 文献 6 4 1 d 0 描述，如果风力机的输出功率误差和最大功率输出有差异，经过反