风力发电机最大功率模型补偿控制

风力发电机最大功率模型补偿控制

摘要：近年来，随着我国能源机构改革的不断深化，新能源在电力系统中的占比正在不断提升，其中较为重要的部分则是风力发电机组。为实现并网发电，风力发电机组通常以电力电子装置并入电网当中，但由于风力发电机组受环境影响较大，出力不稳定，且很难进行有效预测，其发展受到了一定程度的限制，如何通过优化控制策略解决上述问题，仍需要进一步分析研究。关键词：风力发电机；优化控制；控制方法引言直接驱动永磁同步风力发电系统的内参数摄动使其成为一个非线性、多变量、强干扰的复杂系统，给整个系统的控制带来了一定的挑战。随着现代控制理论的发展，越来越多的先进控制算法被应用于风力发电控制系统中。基于鲁棒控制的变桨距控制系统，并通过仿真和对比试验验证了鲁棒控制器的有效性。针对建模误差、多变量系统控制耦合和外部激励等因素的影响，提出了一种线性自抗扰控制策略不依赖于控件对象。将自抗扰控制策略与史密斯预测技术相结合，提出了输出预测自抗扰控制的复合策略，解决了时滞的影响。综上，大多数风电机组滑膜控制研究侧重于发电效率的提高，但是常忽略了风电机组最大功率跟踪过程中由控制策略变化而导致的系统稳定性问题，易在控制过程中增加系统疲劳载荷，降低风电机组的运行寿命。1新型风力发电机（1）无刷双馈异步发电机。无刷双馈异步发电机没有集电环装置，去除了电刷，这一优化措施让风力发电机的运行具备更高的可靠性，解决了标准型双馈电机存在的问题。同时，无刷双馈异步发电机具备传统风力发电机（绕线型异步发电机、笼型异步发电机、电励磁同步电机）的优势，能够跟踪最大风功率因数，实现风能的高效利用。（2）开关磁阻发电机。开关磁阻发电机具有较高的能量密度、非常强的过载能力、较好的动静态性能，且设计结构简单，具备较高的可靠性。（3）永磁同步发电机。永磁同步发电机仅安装了永磁体励磁，无须其他的励磁，大大减少了励磁损耗。同时，该新型发电机无须换向装置，这显著提高了设备的运行效率，延长了设备使用年限。（4）永磁无刷直流发电机。永磁无刷直流发电机中的枢绕组主要采用直流单波绕组，用二极管取代了电刷装置，与直流单波绕组共同构成了一个整体，可以借助内置式切向永磁体转子励磁，通过电子电路换组控制整个设备。（5）全永磁悬浮风力发电机。全永磁悬浮风力发电机主要由永磁体组成，无须控制系统，但其在运行时往往会出现输出特性偏软的不足。针对这一不足，可采用磁力转动技术与磁悬浮技术处理。2风力发电机最大功率模型补偿控制2.1调频系统概述调频系统由参数优化模块、频率控制器、桨叶距角控制单元、风电场控制系统和减载控制等多个部分所组成，以实现变频控制作用。具体来看，如发电机组工作频率变化值较大，则调频功能自动开启，并接收来自风电场控制系统的增发功率指令，获取实际的增发功率。同时，为确保在一次调频后即能实现风力发电机组的优化控制，参数优化模块内置了智能算法，其会以机械功率为变量，实时计算桨叶距角和转速的最优值，并将这两个结果输入到桨叶距角控制单元当中。风电机组的转速也会同时输入到频率控制模块中，其目的是调节输出功率的增发值。当风速已经超出区间III的临界值时，无备用的风力发电机组转速已经达到上限，此时必须通过控制桨叶距角来实现优化控制，以降低风能的输送量。在调频功能介入的初始阶段，风电机组的输出功率相对较高，其目的是降低频率的变化率，以及避免频率的偏差值过大。同时，通过控制单元对桨距角和转速的控制，发电机的机械功率也逐渐增大，实现最大风能跟踪控制，进而确保风力发电机组在新的工况下保持稳定。在这一过程中，除了发电机组输出功率外，其他参数并无明显变化。2.2模糊控制技术模糊控制技术主要是借助智能技术来控制风力发电机，其最显著的特征在于将专家的经验和理论知识表达当作控制的语言规范，而无须借助控制目标的精确数学模型，可以规避非线性因素的影响，被调整对象的参数具备很强的鲁棒性。在风力发电机控制过程中，利用模糊控制技术能够有效控制其转速、最大功耗、鲁棒性、最大风能采集等。例如，对于笼式异步发电机，通过应用模糊控制技术，合理设置模糊控制参数，能够提高跟踪装置的性能，更加高效地控制发电机的功率，并可以通过准确计算光负载流量，进一步优化发电机逆变器的效率；对于变速恒频无刷双风力发电机，通过利用自适应模糊控制模式，能够提升系统的抗干扰能力与鲁棒性，实现最大风能的捕捉，切实保障风力发电机的稳定可靠运行。2.3频率控制器参数的优化遗传算法属于并行搜索算法的一种，其算法流程与自然界的种群遗传规律较为相似。在遗传算法中，个体被称之为“染色体”，在迭代计算过程中的数据更新变化则称之为“遗传操作”，通过不断迭代计算，整体的系统将收敛到一组固定值，这组固定值称之为“最佳染色体”，也即对应频率控制器参数的优化值。此时遗传算法结束，使用该算法获得的数值进行优化即可。在应用遗传算法的过程中，其基本流程如下：①根据相应数据和未知量构建目标函数，将已知数据和未知量作为遗传算法的“染色体”，并考虑限定条件，将多个“染色体”统一构建为“初代种群”；②将“染色体”输入到系统频率响应综合模型中，以获得频率响应曲线，计算目标函数作为适应度；③留下满足约束条件的染色体，按照适应度的大小对其进行反复迭代计算，直至迭代计算结果收敛为止；④判断新的种群是否为末代种群，如不是则继续重复步骤③，直至新的种群属于末代种群后，输出相应数值，以达到优化参数的目的。2.4垂直风机所谓垂直风机，是指风机主轴是垂直于地面的。根据做功方式的差异，垂直风机又分为两种形式:第一种形式的垂直风机，称为S型风机;第二种形式的垂直风机，称为D型风机。S型风机，其风机叶片的形状为半圆柱形，叶片数量为两片，两个叶片交叉在一起。在有些情况下，叶片数量也会增加到三片或者四片。S型风机的特点是，初始转矩的数值较大，有利于高风速场合下的做功;但叶片的非对称性导致非对称气流的出现，会导致风机系统发生偏振，进而降低了对风能的有效利用。经实验测算，S型风机对于风能的利用率仅为7070。再加上一些其它的能量损耗，这个比例可能还要更低。这一低效的风能利用结果，使得S型风机没有成为风力发电系统的主流风机。结语总而言之，为确保实现对风力发电机组的优化控制，采用频率控制方法实现优化控制是一个较为可行的途径。对于频率控制而言，其关键在于减小频率变化和频率的偏差，并利用风电机组的快速功率调节能力加以实现。通过对风力发电机组频率的有效调节，有助于提升高比例新能源电力系统的运行稳定性，并为今后的电网升级改造提供理论支持。Reference[1]张祥宇,朱正振,付媛.风电并网系统的虚拟同步稳定分析与惯量优化控制[J].高电压技术,2020,46(8):2922-2932.[2]陈忠雷.含分布式风力发电的微电网系统优化控制[D].华北电力大学(北京),20