变桨距液压控制系统（共7篇）
变桨距液压控制系统 篇1
0 引言
液压变桨距系统作为现代大型变速恒频风电机组控制系统的核心部件之一,对风电机组的安全稳定运行起着至关重要的作用[1,2,3]。然而,由于风速的随机性和不确定性,加之风电机组结构复杂以及运行环境恶劣,使液压变桨距系统成为风电机组中故障率较高的机械部件之一[4,5]。因此,对液压变桨距系统进行早期故障检测,可以有效地避免重大事故的发生,降低运行维护成本,提高运行的可靠性。
现有的故障检测技术大致可以分为基于数据的故障检测方法和基于解析模型的故障检测方法。目前,液压变桨距系统的故障检测大多采用基于数据的方法,如Andrew Kusiak建立了一个基于数据挖掘技术的预测模型来预测节距角故障[6];文献[7]采用新息灰预测算法对变桨距系统驱动器进行故障预测;文献[8]利用子空间算法对叶片根部力矩传感器故障进行了研究。基于数据的故障检测主要利用系统输入、输出等运行参数,使得其在噪声、输入等发生改变时有可能造成大的误报警,而且单一故障可能引发系统许多信号超过阈值,故障区分比较困难。
风电机组的工作环境决定了液压变桨距系统的运行参数必然受环境因素的影响非常大。同时,只检测出系统发生了故障是不够的,还需要进一步确定发生故障的部件,以便故障容错系统对其进行补偿或者维修人员对其进行维修。因此,本文将基于解析模型中的状态估计(state estimation approach,SEA)思想应用于液压变桨距系统的故障检测。状态估计根据系统的物理特性构建系统数学模型,重构被控过程状态,所利用的参数均为系统的模型参数而非实际运行参数,这就有效地降低了环境因素和输入变化对模型造成的影响。状态估计的最大优势在于可以充分利用系统内部的深层信息,有利于系统的故障分离,从而能够有效地反映系统的故障本质特征。
鉴于以上分析,本文采用基于解析模型中的状态估计方法进行液压变桨距系统故障检测的研究。首先,建立了风电机组液压变桨距系统的模型及其状态观测器;随之设计了用于故障检测的残差估计函数及自适应阈值;最后通过实例仿真验证了本文提出的液压变桨距系统故障检测方法的有效性。
1 液压变桨距控制系统模型
液压变桨距系统主要的组成部件有电液比例换向阀、液压缸和曲柄连杆机构。桨叶通过曲柄连杆机构与液压缸相连接,节距角的变化同液压缸位移基本成正比。液压缸的位移由电液比例换向阀进行精确控制。风速小于额定风速时,电液比例换向阀维持桨叶节距角为0°;风速大于额定风速时,控制器通过控制换向阀输出流量的方向和大小,进而控制桨叶的节距角,使输出功率保持恒定[9]。液压变桨距系统及其控制器系统结构如图1所示。
根据图1所示液压变桨距系统框图,选择状态变量x=[y1,xv1,β1,y2,xv2,β2,y3,xv3,β3,ωr,ωg,θ,Tg]T,输入变量u=[i,Tr,Tgr]T,yi,xvi和βi(i=1,2,3)分别表示风电机组三个液压变桨距执行机构的液压缸活塞位移、电液比例换向阀阀芯位移和桨叶的节距角;ωr和ωg分别表示风轮转速和发电机转速;θ为传动轴的扭角;Tr表示叶轮的气动转矩;Tgr和Tg分别表示发电机额定转矩和发电机转矩;i为比例电磁铁的输入电流。则可建立液压变桨距系统的数学模型的状态空间表达式如下:
式中:
x为n维状态向量;u为r维输入(控制)向量;y为m维输出向量;A为n×n阶系统矩阵;B为n×r阶输入矩阵;C为m×n阶输出矩阵;D为m×r阶直连矩阵。
图1中所示液压变桨距系统框图中各环节的数学模型[10]及式(1)、式(2)各矩阵中参数的物理意义见附录A。
2 液压变桨距系统状态观测器设计
基于状态估计方法的故障检测包括残差产生和残差估计两个阶段。为了解决系统模型的不确定性问题,本文采用状态观测器来产生液压变桨距系统的残差,并进行状态估计。
由式(1)、式(2)可得,风电机组液压变桨距系统闭环状态观测器的状态空间表达式如下:
即
式中:L为反馈矩阵。
根据构造状态观测器的基本原则,由式(5)可知,状态观测器满足了以液压变桨距系统的输入u和输出y为其输入量,同时,还需对液压变桨距系统的完全能观测性进行验证,验证过程如下。
构造nm×n阶能观测性矩阵V0为:
根据线性定常系统状态能观性的充分必要条件,rank(V0)=13=n,即能观性矩阵的秩等于状态变量的个数,液压变桨距系统是完全能观测的,可以构造状态观测器。
状态观测器的设计关键在于观测器的反馈矩阵L的确定,可根据对偶原理求得,求解过程如下。
风电机组液压变桨距系统是完全能观测的,根据现代控制理论可知,其对偶系统
是完全能控的,这时采用状态反馈矩阵LT,有
得到闭环后的状态空间方程为:
可得反馈矩阵LT的解为:
解得液压变桨距系统状态观测器的反馈矩阵L为:
式中:f0*(A)为将期望的特征多项式f0*(s)中的s换成A后的特征多项式。
3 考虑风电机组故障的动态建模
液压变桨距系统发生故障时,会引起系统模型结构和参数的变化。矩阵A11,A22,A33是系统矩阵A的子矩阵,分别表示三个液压变桨距执行机构的模型参数。如当叶片2的液压变桨距执行机构发生了故障,则矩阵A22中的参数必然会发生变化。若发生变化的参数在系统矩阵A中位于第i行第j列,则可将其变化量表示为IiΔaij;同样,如节距角传感器发生了故障,则输出矩阵C中的参数必然发生变化。若变化的参数位于矩阵C中的第m行第n列,则可将其变化量表示为ImΔcmn,结合前面建立的风电机组的液压变桨距系统数学模型,含有可能故障的液压变桨距系统的状态空间方程可描述为:
式中:为状态向量的第j个状态变量;Ii为与状态向量行数相同的列向量,其中除第i个元素为1外,其余元素均为零,表示系统矩阵A相应位置的参数发生了变化;Im为与输出矢量行数相同的列向量,其中除第m个元素为1外,其余元素均为零,表示输出矩阵C相应位置的参数发生了变化;d为系统的干扰输入向量。
4 残差估计函数及自适应阈值设计
4.1 残差估计函数
残差是系统的实际输出与状态观测器输出的差值,反映实际系统与系统数学模型之间不一致程度的一个量。液压变桨距系统的残差r(t)主要由系统的干扰和故障确定,其表达式为
式中:为液压变桨距系统实际测量值;为液压变桨距系统状态观测器测量值的估计值。
从式(12)、式(13)所描述的液压变桨距实际系统中可以看出,液压变桨距系统中的干扰因素会对液压变桨距系统输出产生影响。为了克服干扰的影响,引入残差的均方根(RMS)作为残差估计函数,表达式为:
液压变桨距系统无故障时,残差估计函数的变化反映了系统中干扰因素对液压变桨距系统输出的影响,此时残差估计函数的度量值应明显低于设定的阈值;液压变桨距系统故障时,残差估计函数会发生明显的变化,其度量值会大于无故障时的情景,其值大于阈值时,就可以认为液压变桨距系统发生了故障。
4.2 自适应阈值设计
残差估计的目的是在避免误报警的前提下,判断系统是否发生了故障。为了实现此目的,引入阈值作为判断故障发生与否的依据。传统的阈值通常被选为一个恒定的常数,当残差超过阈值时就可以诊断系统发生了故障。然而,风电机组作为受外界干扰影响较大的系统,如果阈值选择较小,就会引起误报警;阈值选择较大,小的故障很难被检测到。因此,引入阈值随残差变化的自适应阈值来进行故障检测,可以有效地避免上述问题,其基本原理如图2所示。
假设故障发生在tF,对于恒定阈值,将会在tFA产生误报警,而且发生在tF的故障无法被检测到;相反,若采用随残差变化的自适应阈值,不但可以避免误报警,而且能够检测到tF时刻发生的故障。
本文将统计学中参数置信区间的思想应用于自适应阈值的设计,残差的均值和方差求取方法分别为:
置信度为1-α的均值的置信区间可表示为:
式中:α为置信水平;z为与置信水平相关的系数。在实际应用中,置信度1-α通常选为95%~99%。本文取置信度为96%,则z为2.06,由式(18)求得阈值为:
可得到液压变桨距系统故障检测的决策逻辑为:
至此,给出基于状态估计法的液压变桨距系统故障检测的基本思想:利用状态观测器重构液压变桨距系统模型被控过程状态,并将其与实际液压变桨距系统并行运行,通过状态观测器输出与实际系统输出进行比较,构成残差序列,再以残差的RMS作为残差估计函数,从残差序列中把故障检测出来,并做进一步的分离、估计与决策,原理如图3所示。
5 仿真分析
通过在MATLAB/Simulink平台上分别仿真液压变桨距执行机构的电液比例换向阀故障、液压缸故障和节距角传感器故障来验证基于状态估计法的故障检测方法的有效性。仿真中采用的风电机组主要参数为:额定功率为4.8 MW,风轮半径为57.5m,额定转速为162rad/s,额定风速为12 m/s,切出风速为25m/s,空气密度为1.225kg/m3,风电机组转动惯量为5.5×107kg·m2,齿轮比为195,桨叶节距角变化范围为0°~90°。图4为仿真所用的实际采样风速。
1)液压变桨距执行机构故障仿真
液压变桨距执行机构故障仿真如附录B图B1和图B2所示。由图B1(a)可以看出,60s之后3个叶片节距角残差的RMS与之前相比有了显著的变化,并且第2个叶片节距角残差的RMS超过了阈值,表明风电机组发生了故障。但3个叶片节距角残差的RMS的变化不同步,说明齿轮箱、发电机和控制器结构正常,故障应该发生在变桨距执行机构。图B1(b)为液压缸活塞位移的仿真结果,由液压缸活塞位移的变化可以判定故障发生在叶片2的变桨距执行机构。同时,比较图B1(b)和图B1(c),显然可以看出叶片2变桨距执行机构的电液比例换向阀发生了故障。由于液压缸的活塞位移受电液比例换向阀阀芯位移控制,从而导致叶片2变桨距执行机构的液压缸位移也超过了阈值。至此可判断故障发生在叶片2变桨距执行机构的电液比例换向阀。
附录B图B2为液压缸故障的仿真结果。因叶片节距角与其液压缸活塞位移基本成正比,故两者残差的RMS的变化趋势(波形)也基本一致,这一点从图B2(a)和B2(b)可以看出。图B2(c)中3个电液比例换向阀的阀芯位移残差的RMS一直未超过阈值,说明相比于电液比例换向阀故障对液压缸活塞位移的影响,液压缸故障对电液比例换向阀的影响比较小。
附录B图B1和图B2的仿真结果也表明,风电机组的一个部件发生故障后,其他部件的特征参数也不可避免地受到影响,上面的仿真结果表明基于状态估计法的故障检测方法降低了误报警率。
2)节距角传感器故障仿真
节距角传感器的故障仿真如附录B图B3(b)所示,显然可以断定是叶片2节距角传感器发生了故障。因节距角传感器与变桨距执行机构故障均会导致节距角测量值发生变化,为便于故障分离,此处将图B3(b)传感器故障时节距角测量值残差的RMS的变化与图B3(a)所示液压缸故障时节距角测量值残差的RMS的变化进行对比分析,很容易看出这两种故障导致的节距角的测量值的变化趋势(波形)不同。液压缸故障时,图B3(a)中节距角测量值残差的RMS的变化趋势与图B2(a)中节距角残差的RMS的变化趋势是一致的,并且都会对未故障部件的残差造成影响。但是叶片2节距角传感器故障时,对其他两个叶片节距角测量值残差的RMS几乎没有影响,由此可以很容易地通过节距角测量值残差的变化趋势判定故障发生在哪个部件。
6 结论
1)采用状态观测器来产生液压变桨距系统的残差能够解决初始状态对系统输出的影响、系统模型的不确定性及系统稳定性等问题。
2)结合自适应阈值的基于状态估计法的故障检测方法,减少了干扰对风电机组液压变桨距系统故障检测的影响。
3)残差的均方根测量的是一段时间间隔内信号的平均能量,故将其作为残差估计函数,减小了因随机风速变化、噪声等原因造成的故障特征指标的变化,降低了误报警率。
4)风电机组液压变桨距系统某一部件发生故障,会对其他部件的特征参数造成影响,但影响程度因部件而异。
5)节距角传感器和液压缸故障对节距角测量值残差的RMS变化趋势(波形)造成的影响不同,据此可判断故障发生在液压变桨距系统的哪个部件。
附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。
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风力发电机组变桨距PID控制 篇2
关键词：变桨距控制,PID控制,MATLAB仿真
1、引言
目前中国风力发电发展主要有三个突出的特点:一是风力发电发展规模迅速扩大, 形成了巨大的市场空间;二是国产机组缺乏竞争力, 进口机组以压倒性的优势占领了我国风力发电装机的主要份额;三是风力发电核心技术的掌控方面亟待进一步突破。目前世界上流行的风力发电技术, 我国只掌握了定桨距失速调节型风力发电机技术, 由此开发出了以现场总线控制为核心的定桨距失速调节控制器。而对变桨距控制技术的掌握情况还比较薄弱。文章针对风力发电机组的变桨距部分设计了PID控制器, 并对系统进行了仿真与研究。
2、风力发电机组的组成
风力发电机组的样式虽然很多, 但其原理和结构大同小异, 主要由以下几部分组成:风轮、传动机构 (主轴、增速箱等) 、发电机、机座和塔架、调速器、调向器及制动器等。
3、风力发电机组的主要控制方法
目前, 世界风电市场上风力发电机组的控制技术有定桨距失速调节技术、变桨距调节技术、主动失速调节技术、变速恒频技术4种。
3.1 定桨距失速调节技术
优点:控制简单, 当风速变化引起的输出功率的变化只通过桨叶的被动失速调节而控制系统不作任何控制, 使控制系统大为减化。
缺点:功率输出不稳定, 机组的整体效率较低;阻尼较低, 振动幅度较大, 易疲劳损坏;桨叶、轮载、塔架等部件受力较大;安装时需要优化安装角。
定桨距失速调节技术很少用在兆瓦级以上的大型风力发电机的控制上, 但是这种依靠失速而保持发电机输出功率恒定的思想值得借鉴。
3.2 变桨距调节技术
优点:桨叶受力较小, 桨叶傲的较为轻巧:能获取更多风能;提供了气动刹车;减少了作用在机组上极限载荷。
缺点:结构比较复杂, 故障率相对较高。
3.3 主动失速调节技术
其特点是:减小了空气密度、叶片表面污染和翼型变化对功率的影响;叶片可顺桨, 刹车平稳、冲击小、极限载荷小{无需灵敏的调节速度, 风能利用效率高, 输出功率易于控制。
3.4 变速恒频技术
优点:可最大限度的吸收风能, 系统效率高;能吸收阵风能量;可使变桨距调节简单化, 风机运行的柔性更好;减少运行噪声;可灵活调节系统的有功和无功功率;采用先进的PWM控制技术, 可抑制谐波, 减小开关损耗。
缺点:控制系统较为复杂。
4、变桨距控制系统设计
4.1 变桨距风力发电机组建模
变桨距风力发电机组主要分为四个子系统:风轮、传动系统、异步发电机模型和变桨距机构, 如图1所示。
4.2 PID在变桨距控制系统中的应用
在控制系统中, 调节器最常用的控制规律是PID控制。所谓PID控制, 就是指根据系统偏差e (t) =r (t) -c (t) 的比例 (P) 、积分 (I) 、微分 (D) 环节, 通过线性组合构成控制量对控制对象进行的控制。实际的运行经验和理论分析都表明, PID控制器具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点, 因此在变桨距控制系统中使用的比较广泛。常规PID控制系统原理框图如图2所示:
PID调节器的控制规律为:
式中, Kp为比例系数, Ti为积分时间常数, Td为微分时间常数。
5、变桨距控制系统仿真结果
本文以1.3MW变桨距风力发电机组为研究对象, 发电机采用三相异步电机, 各参数如表1所示:
输入上述相关参数后, 分别对不同的风速 (13.5m/s、14m/s、15m/s、16m/s、17m/s) 进行了仿真。
6、仿真结果分析
风速在额定风速 (13.5) 时, 桨距角基本上稳定在初始值零度左右, 发电机输出功率能够稳定在1.3左右, 当风速为14、15、16、17高于额定风速时, 如果当发电机输出功率降低到额定功率以下时, 则通过减小桨叶的桨距角, 使桨叶上的能量损失减小, 转子转速上升, 发电机的输出功率也增加;如果发电机输出功率高于额定功率时, 则通过增大桨叶的桨距角, 使桨叶上的能量损失增大, 转子转速下降, 发电机的输出功率减小。这样通过变桨距控制, 使功率始终维持在额定功率 (1.3) 附近。
PID控制器是控制系统中应用最为广泛的一种控制规律。于是PID控制器也在变桨距中得到了广泛的应用。PID调节器的作用是最终消除误差, 将PID控制器应用到风力发电机组变桨距控制器中。从仿真结果中看出, 在高于额定风速段, 在不同的风况下桨距角会随之变化, 误差积分与绝对误差积分两个指标在不同的风况下的值变化不大, 风力发电机的输出功率曲线输出的比较平稳, 但是响应曲线在初始阶段的有较大的震荡波动, 而且在高风速段的响应时间较短。证明了基于PID控制的变桨距控制系统能达到一个较好的控制效果。
7、结束语
风能利用已经是这个世纪能源利用的一大趋势。目前风力发电机组的桨距控制方法主要可以分为定桨距控制和变桨距控制。定桨距控制时桨叶固定在轮毂上, 风力机只能通过风机叶片本身的气动特性来调节输出功率的大小;然而变桨距控制时由于桨叶是通过轴承安装在轮毂上的, 桨叶可以轴向转动, 因此可以借助先进控制技术调节桨距角实现目标功率输出。本文虽然在理论上得到不错的仿真效果, 但系统本身与实际风力发电系统相比还比较简单, 有许多未知的因素未考虑进去, 如本文中风速模块使用的常数模块, 而在实际中风速是个不确定的变量;本文中传动系统只用了一个传动齿轮比来代替考虑的是理想状态, 而在实际传动系统中是个很复杂的系统。所以如何建立更为准确的系统模型, 还需要进一步的研究。
参考文献
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变桨距液压控制系统 篇3
关键词：双馈风电机组,建模,变桨距
目前,绝大多数兆瓦级以上变速恒频风电机组多采用双馈异步发电机,双馈发电机定子侧接入电网,转子绕组由频率、幅值和相位可调的电源供给低频交流励磁电流。双馈发电机因其即具有异步发电机的原理,又具有同步发电机的工作特性,已经成为世界风电与控制领域的研究热点之一。双馈风电机组在低风速时通过调节转子转速使机组运行于最优功率系数附近;高风速时通过变桨距技术,限制输出功率在额定功率附近。
1 双馈风电机组模型
为对变桨距控制系统进行建模与仿真,必须具备完整的双馈风电机组模型,双馈风电机组模型如下。
1.1 风力机模型
其中,Pw为风机所捕获的机械功率(W),,ρ为空气密度(kg/m3),R为风力机半径(m),V为风速(m/s),α为风向角,θ为偏航角,cp(β,λ)为风能利用系数。
1.2 传动系统模型
1.3发电机模型
式中,u表示电压,φ表示磁链,i表示电流,Ls表示定子电感,Lr为转子子,下标s
表示定子侧,下标r表示转子侧。
则定子输出功率方程为
1.4 变桨距控制系统建模
随着风速的增大,风轮转速逐渐上升,当风速高于额定风速后,风轮转速受到限制,因此只需要通过调节桨距角就能改变Cp,从而将风机捕获机械功率限制在额定值附近。变桨距控制系统框图如下。
2仿真结果分析
风力发电模拟系统主要参数如下:空气密度设置为P=1.25kg/m3,发电机部分,额定功率为1000KW,额定工作电压U=690V,发电机转动惯量Jg=63.87Kg.m2,电网频率f=50Hz。
当风速超出额定风速(1 1.4m/s)时,变桨距控制系统投入工作,通过调节桨距角改变值,限制风电机组出力在额定值附近。设置初始风速为10m/s,待系统稳定后,分别调节风速值为12m/s、13m/s与14m/s,最后再将风速值调节至12m/s。观察定子功率以及桨距角变化如图2与3所示。
由上图可以看出,当风速超出额定风速以后,变桨距控制系统开始工作,逐渐调节桨距角,使功率限制在额定功率附近。由于桨距角调节是一个过程,所以在风速变化初期,由于桨距角还没有调节至参考值附近,所以定子有功功率会首先出现抖动,然后平滑过渡至额定功率附近。而且,风速下降后,变桨距控制系统仍能将桨距角调回。
3结论
变桨距控制是双馈风电机组一个重要环节,对变桨距控制系统的研究变得十分必要。本文基于LabVIEW平台,在双馈风电机组的程序的基础之上,搭建变桨距控制系统的简单模型,最终通过实验证明所建模型的正确性,为进一步开发验证算法提供了技术支持。
参考文献
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变桨距液压控制系统 篇4
本文分析了风速特性、空气动力学理论, 提出了基于前馈补偿理论的独立变桨距控制方法, 通过仿真分析, 结果表明:使用此独立变桨控制策略不但能够使风机的输出功率稳定在额定功率附近, 而且能够降低机组载荷, 减小桨叶振荡。
1 独立变桨距控制基本原理
1.1 风速特性
风切变效应是指当风速稳定时, 随着高度的增加风速会不断增大。风切变效应公式为:
塔影效应是指因为风机塔架对气流的阻挡, 周围气流速度减小。当塔影效应存在时, 垂直于风轮所在平面并且在塔影坐标系下某点的速度为:
式 (2) 中:v为风轮面气流速度; (xt, yt) 为塔架坐标系下2个水平方向的坐标;Rt为塔架半径;Y为塔径修正因子;ht为塔架某点高度。
1.2 空气动力学理论
在风的作用下, 风轮旋转将风能转化为机械能, 由传动系统带动发电机运行再将机械能转化为电能输出。风机输出功率和气动转矩分别为:
式 (3) (4) 中:R为风轮半径;ρ为空气密度;λ为叶尖速比;β为桨叶桨距角;Cp为风能利用系数;v为风轮实际风速。
此外, 桨叶的轴向气动力是桨叶产生拍打振荡的主要原因。
2 基于前馈补偿的独立变桨距控制策略
基于桨叶方位角信号和基于桨叶加速度信号是2种基础的独立变桨距控制方法。
2.1 基于方位角权系数分配的控制策略
基于方位角权系数分配的独立变桨距控制策略是通过方位角传感器来测量信号的控制方法。在正常工作时, 桨叶的所处位置可以根据方位角θ来确定。权系数根据各桨叶受风的大小来分配。原则为:在稳定风机输出功率的前提下得出统一变桨距相对应的值, 再通过权系数对各个桨叶桨距角的变化量进行调整。受风越大, 所对应的权系数就越大, 而桨距角变化值也越大;反之, 则越小。
独立变桨距桨距角变化量调整的最大范围为:
式 (5) 中:β (Vmax) 为最大风速下的桨距角;β (Vmin) 为最小风速下的桨距角。
各桨距角相对于统一变桨桨距角给定值调整量为:
式 (6) 中:Ki为权系数, 与方位角θ有关。
权系数根据规律来选取:
每个桨距角给定控制量为:
式 (7) (8) 中:θi为每个桨叶的方位角;β为统一变桨给定桨距角值。
2.2 基于加速度权系数分配的控制策略
基于加速度权系数分配的独立变桨距控制策略是利用加速度传感器测量信号的控制方法, 可以直接检测风机桨叶受力状况。根据各桨叶的受力情况分配相应的权系数, 受力越大, 分配的权系数就越大, 桨距角的变化量也就越大;反之, 则越小。权系数的分配方法和控制思路与基于方位角加速度权系数分配的独立变桨控制策略类似, Ki为各桨叶对应的权系数, 为加速度信号。
2.3 前馈补偿控制
前馈补偿的理论不但能够抑制扰动所引起的静态偏差和动态偏差, 而且能够被用于随动系统给定信号之中, 前馈补偿的目标是加强系统的跟随性能。其原理为:在已知外部作用的前提条件下, 施加相反于外部作用的控制量, 目的是不让被控制量受到变化, 即在控制量与外部作用的共同作用下降低偏差。
按照输入补偿的控制系统如图1所示。
在上述系统中, 如果E (s) =R (s) -C (s) =0, 则为完全跟随, 即完全补偿, 可得到:
独立变桨距的电动执行机构可等效为一阶惯性环节:
式 (10) 中:tβ为桨距角响应时间常数;uβ为桨距角控制给定值;β为实际桨距角。
基于前馈补偿的风力机组独立变桨距控制系统如图2所示。
3 仿真结果分析
风机模型的参数使用2 MW风机的主要参数来仿真。主要参数如表1所示。
3.1 仿真曲线分析
3.1.1 方位角权系数独立变桨距控制仿真
图3为在随机风速下桨距角的变化曲线。由此可知, 随着风速的变化, 独立变桨距控制策略根据所测量桨叶方位角的变化来分配权系数, 使得桨距角随着风速的不断变化而变化。
图4为输出功率的仿真。相对于统一变桨距控制, 独立变桨距控制输出功率的幅值变化频率与幅度更低, 曲线更平滑, 对于维持风力发电机组输出功率有更好的稳定性。
3.1.2 加速度权系数独立变桨距控制仿真
图5为在随机风速下桨距角的变化曲线。由图5可以看出, 随着风速的变化, 独立变桨距控制策略根据所测量各桨叶加速度 (受力) 的变化来分配权系数, 使得桨距角随着风速的不断变化而变化。
图6为输出功率曲线。由图6可知, 使用独立变桨距控制的频率和幅度更低, 响应速度也更快, 随着时间的增加, 控制器精度不断提升, 表现出更好的稳定性。
3.2 两种控制策略比较
通过仿真得出结果, 即2种独立变桨距控制策略都具有良好的控制性能, 在满足输出功率稳定性的同时实现各桨叶的平稳变化, 能进一步减小桨叶的拍打振荡, 减轻风力发电机组疲劳载荷。但是, 基于前馈补偿的加速度权系数控制策略对于不断变化的风速应对能力更强, 相应速度更快。
作为权系数反馈量的方位角和加速度, 其测量都需要用传感器来实现。通常, 风机上都会有测量桨叶方位角的转速传感器, 易于装配且成本不高;而加速度传感器要在各个叶片多处安装来保证其精确测量, 致使其成本增大并且安装较困难。从难度和成本上看, 前者更为简单实用。
从变桨距执行机构来看, 基于方位角的控制策略更加依赖转速的调节, 有其固定的调桨幅度;基于加速度的控制策略由于还会受到湍流效应等因素的影响, 使其变桨变化范围与频率更大, 对其执行机构的要求会更高。
总之, 基于前馈补偿的加速度权系数控制策略的控制性能比基于前馈补偿的方位角权系数控制策略会更好一些, 对风速的应对能力相对更强, 不过其要求更多、更精确的传感器来保证精度, 对变桨距执行机构的要求也更高。这样成本就会很高。所以, 在实际工程中2种控制策略的应用需要视情况具体分析。
4 结论
为了实现大型风力发电机组的独立变桨距控制, 使用方位角和加速度权系数两种基础的独立变桨距控制方法对每个桨叶桨距角进行控制。再根据前馈补偿的控制原理, 提出基于前馈补偿的独立变桨距控制方法。2种策略策略都具有更好的控制性能, 在满足输出功率稳定性的同时实现各桨叶的平稳变化, 能进一步减小桨叶的拍打振荡, 减轻风力发电机组疲劳载荷。基于前馈补偿的加速度权系数控制策略对于不断变化的风速应对能力更强, 响应速度更快;基于前馈补偿的方位角权系数控制策略控制方法简单易行成本低, 具有很好的工程应用价值。
摘要：由于风速的随机性、时变性和风力发电系统的非线性等特点, 根据对风速特性、桨叶空气动力学理论的分析, 提出了基于前馈补偿的独立变桨距控制策略, 分别采用方位角和加速度权系数分配对各个桨叶单独进行控制, 然后根据前馈补偿理论分别对2种控制方法进行补偿。通过建模仿真和比较2种方法, 结果表明:2种控制策略都能在稳定输出功率的同时降低桨叶的拍打振荡和不平衡载荷, 减轻风机的疲劳载荷。前者简单易行、成本低, 具有很好的工程应用价值;后者对风速应对能力更强, 响应速度更快。
关键词：独立变桨距控制,前馈补偿,方位角权系数,加速度权系数
参考文献
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变桨距液压控制系统 篇5
随着风电的发展,一些电网中风电比例不断增加,因此,提高电网对风电的接纳能力变得越来越重要[1]。电网扰动期间,风电电源和电网进行协调配合,是提高风电接纳能力的重要手段之一[2]。一些风电发达国家和地区已出台了相关规范,例如:德国要求电网频率较高时降低风电出力;英国要求在电网频率偏离时,风电参与调频;丹麦要求大规模风电场参与调频和系统保护(system protection)[3]。中国规定在电网紧急情况下,风电场应根据电网调度部门指令控制其有功输出[4]。这需要风电机组响应电网扰动,按电网要求调节有功输出,实现网源协调。丹麦、荷兰等风电发达国家的经验表明,电网扰动时,风电电源应按系统保护或频率控制调节(frequency-controlled regulation)模式快速、大范围地调节有功输出[3]。
研究表明,通过直接转速控制[5]、增加频率控制环的转速控制[6]等方法,释放或存储风电机组转子的部分动能,能在一定程度上调节有功输出,但其持续调节能力和调节范围有限。另有研究引入转速延时恢复、转速保护等功能单元[7],提升机组持续响应频率扰动的能力,但系统复杂程度较高。鉴于转速控制的不足,研究者对比分析了变桨距控制、转速控制参与有功调节的能力,得出了变桨距控制能持续、大范围响应电网频率扰动的结论[8]。但当前变桨距方面的研究主要集中在降低风电对电网的影响[9,10]和载荷优化[11,12,13]等方面,而很少从电网安全稳定的角度研究机组的变桨距控制策略[8]。
本文在分析电网扰动时风电有功控制机理的基础上,着力研究支持电网安全稳定控制的风电机组变桨距控制策略及其与现有变桨距控制系统的集成,强调新策略对现有系统的继承和兼容,使新策略不但适用于新机型,还能用于已有机组的改造。
1 风电集群参与电网安全稳定控制机理
1.1 控制机制
文献[14]给出了中国大规模风电集群控制框架。基于该框架,电网扰动时风电集群参与电网安全稳定控制的机制如图1所示。
控制主站决定集群参与安全稳定控制的时机,选定参与控制的子站,并给出与电网协调的安全稳定策略,形成控制命令,下发到各控制子站。
控制子站分解来自主站的控制任务,选定切除的执行站及馈线。对不需要切除的执行站,确定其紧急出力模式、控制容量,并将控制命令发送到执行站。
需要切除的执行站在收到上级控制指令时,进行风电机组停机、馈线切除等操作。不需要切除的执行站分解来自控制子站的控制任务,选定参与安全稳定控制的机组及其运行模式,并对选定的机组进行运行参数设置和控制命令分发。
在外部控制命令和运行参数的作用下,参与安全稳定控制的机组切换到合适的控制模式,基于变桨距控制、转速控制等手段快速调节自身输出功率。
1.2 控制模式
根据丹麦、荷兰等国家的研究,风电机组应主要基于以下2种运行方式参与电网安全稳定控制[3,15]。
1)系统保护
系统保护由控制主站向场站控制执行站传递系统保护信号,快速下行调节(简称下调)机组输出功率。下调应以预定的速度进行,要求能在30 s内将输出功率从满负荷状态下调到完全停止状态[16]。功率最大下行量可以设定,只要系统保护信号有效且功率下调量还未达到最大值,功率下调将继续进行。系统保护信号停止时,功率下调应结束,机组保持当前的输出功率。
系统保护可以人工复位,复位时,机组返回到与当前工况和运行策略相符的调节状态。
2)频率控制调节
附录A给出的是一种较先进的频率控制调节方式[5]。控制主站根据需要给出频率控制调节信号,参与频率控制的机组受此信号触发,首先下调输出功率到机组最大可能出力Ppossible的50%;然后根据并网点频率调节输出功率。其中,Ppossible由式(1)确定[10]。
式中:Prate为机组额定功率;A为风轮扫风面积;ρ为空气密度;Vw为实时风速;Vn为额定风速;Cp为风能利用系数。
频率控制调节信号停止时,机组停止频率控制调节,返回到与当前工况和运行策略相符的调节状态。
在这种模式中,功率调节速度可预设为θPrate,θ的取值范围为0.01～0.1。在基于频率调节输出功率阶段,期望的出力Pg为:
Pg=αPpossible (2)
式中:α为功率调节因子;f为电网频率;fa+和fa-分别为调节范围上、下限频率;fd+和fd-分别为调节死区上、下限频率。
设电网正常时机组以最大风能捕获方式运行,以此为例,研究系统保护、频率控制调节的变桨距控制方法及其与原有变桨距系统的集成。
2 改进变桨距控制有限状态机
有限状态机是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型,能够确保系统在可控且可预知的情况下工作。传统的变桨距控制有限状态机如附录B图B1所示。下面考察保护控制和频率控制调节与传统状态机的集成。
由1.2节可知,系统保护可以分解为:①出力快速下调的保护性功率下调状态(以指定的速度下调输出功率)及保持当前功率状态(使输出功率稳定在进入该状态时的水平);②频率控制调节状态,该状态包含2个子状态,一个是按指定速度将输出功率Po调整至0.5Ppossible的功率减半状态,另一个是按频率调节功率状态,使输出功率满足式(2)和式(3);③自由发电状态(电网正常时,机组按传统的变桨距策略运行)。
电网扰动意味着电网存在安全稳定风险,需要以较高的优先级响应;而系统保护通常在扰动较严重时启用,应具有更高的优先级。所以,综合起来看,上述状态的优先级从高到低应该是:①保护性功率下调,保持当前功率;②频率控制调节(功率减半, 按频率调节功率);③自由发电。
对1.2节描述的信号进行综合,可概括为:系统保护信号PS、系统保护人工复位信号RM及频率控制调节信号FC。其值为1代表启用相应功能,为0代表不启用。
由于电网扰动时变桨距控制逻辑较复杂,常规的有限状态机难以对其清晰建模。层次状态机为有复杂内部细节的状态设立多个子状态,多个子状态构成低层次的有限状态机(描述低层次的逻辑,能简化逻辑描述)。引入层次状态机,设计能响应电网扰动的变桨距控制状态机如图2所示,状态转换条件在表1中给出。
电网扰动时,只影响机组有功出力策略,因此,用图2整体置换附录B图B1的并网发电状态,就得到网源协调环境下的变桨距控制综合状态机,即改进的变桨距控制状态机,其控制逻辑可概括如下。
变桨距系统逐级进阶启动,其启动路径为:紧急顺桨→初始化→叶片就绪→风轮加速;风轮停转→叶片就绪→风轮加速。
无论变桨距控制处于何种状态,只要出现紧急事件,均直接切换到紧急顺桨状态,保证机组安全。
手动开环状态、手动闭环状态提供系统调试和测试方面的支持,通过与紧急顺桨状态接口,实现调试控制逻辑与运行控制逻辑的集成。
在机组并网发电中,变桨距控制总体逻辑是:电网正常时,工作于自由发电状态;需要系统保护时,进入系统保护相关状态;需要频率控制调节但不需要系统保护时,进入频率控制调节相关状态。另外,在机组发电过程中,出现紧急事件时,切换到紧急顺桨状态;风轮转速小于并网转速时,切换到风轮加速状态;主控发出停机命令时,切换到风轮停转状态。
3 改进的变桨距控制策略
下面以大型直驱机组为例,说明电网故障时变桨距控制策略及其与常规变桨距控制策略的综合。
3.1 常规变桨距控制系统及控制策略
传统上,大型直驱机组变桨距控制策略多为转速环控制[17],其典型实现方式如附录C图C1所示。
图2中的自由发电状态采用传统变桨距体系和策略,而其他状态的变桨距策略应与之相容。
3.2 电网扰动时的变桨距控制方法
参与电网安全稳定控制时,要求机组输出功率在整个可用风速区间内可调,为此,采用数值计算方法,动态确定电网扰动时的紧急参考桨距角βemg。
3.2.1 紧急桨距角确定方法
为叙述方便,设机组的输出功率Po与机械功率Pm相等。风电机组的机械功率Pm为[17]:
Pm=0.5ρ AV3wCp (4)
式中:R为风轮半径;λ为叶尖速比;β为桨距角;ωr为风轮转速。
设变桨距程序执行周期为T,确定下一周期的βemg的算法步骤如下。
步骤1:确定机组目标功率为Pa,并令
Pm=Pa (8)
步骤2:根据机组转速、风速、机械功率间的关系,由Pm和Vw确定风轮参考转速ωrref。
步骤3:基于参考转速、测量风速,由式(7)确定λ。
步骤4:联立式(4)和式(8),基于当前风速,计算Cp值。
步骤5:将λ代入式(6),取β∈[0°,86°],以0.1°为步长,计算不同β取值时的η-1值,并记录其对应关系
步骤6:分别将λ及各
步骤7:搜索与步骤4中Cp值最接近的Cpk,则该Cpk对应的βk即为所求的βemg。
下面进一步给出目标功率Pa的确定方法。
3.2.2 目标功率的确定
1)保持当前功率状态
假设撤出保护性功率下调状态时机组的输出功率为Pb,从理论上说,应该维持这一功率不变,但实际上受制于最大可能出力,因此
Pa=min(Pb,Ppossible) (9)
2)频率控制调节状态
如1.2节所述,该状态下每秒功率变化θPrate,如果机组当前出力为Pn(测量值),对于功率减半子状态,有
Pa=max(Pn-θTPrate,0.5Ppossible) (10)
对于按频率调节功率子状态,则有
3)保护性功率下调状态
设该状态预设的功率下调速度为θdPrate、最大功率下行量为ΔP,则下一周期的目标功率为:
Pa=max(Pn-θdTPrate,Pn-ΔP,0) (12)
需要注意的是,由于要求30 s内能将机组从满负荷状态下调到完全停止状态,因此,θd不应小于0.035。
3.2.3 变桨速度限制
为了沿用已有变桨执行系统和保证机组安全,变桨速度应为:
式中:βn为前桨距角(测量值);σmax为风电机组允许的最大变桨速度(典型值为6(°)/s)。
3.3 变桨距控制策略综合设计
将电网正常时和扰动时的变桨距控制策略进行综合,得到改进的变桨距控制策略如图3所示。 图中:1表示保护性功率下调状态;2表示保持当前功率状态;3表示功率减半状态;4表示按频率调节功率状态;5表示自由发电状态;Tservo为执行系统延时;PI表示比例—积分控制。
图3的基本思路是基于图2进行状态指示,根据状态指示选择确定参考桨距角的方法:自由发电状态采用常规方法确定参考桨距角βref;其余状态采用本文给出的方法计算βemg。桨距角选择模块进一步根据机组状态选择实际执行的桨距角β*。
可见,改进后的变桨距控制策略对变桨距执行系统无额外要求,仅需要另外集成控制信号、状态机和紧急桨距角计算部分。
4 仿真与分析
4.1 状态机测试
图2给出的状态机是建立在控制信号无差错的假设上,但实际运行中因为故障或干扰,可能出现控制信号差错,例如:在频率控制状态下,RM为1,因此需要考察状态机对这类病态信号是否具有容错能力。
基于MATLAB2010b的Stateflow构建的状态机测试系统见附录D图D1,测试结果见附录D表D1。
测试结果表明,在确定的控制信号组合下,确定的前驱状态总是切换到唯一的后继状态,具有确定性;控制信号符合表1条件时,存在状态转换,转换关系符合图2状态机;控制信号不被表1条件覆盖时,状态不转换,这表明状态机不响应病态信号,具有容错能力。
可见,所设计的层次状态机除了在功能上符合要求外,还具有对控制信号的容错能力,具有较高的可靠性。
4.2 变桨距算法测试
本文着重考察给出的变桨距算法在电网扰动时对机械功率的调节能力。基于MATLAB2010b构建的测试风电机组模型如附录E图E1所示。
先考察系统保护情形。令θd=0.04,ΔP=0.6Prate,4 s时变桨距控制由自由发电状态进入保护性功率下调状态,直到12 s再进入保持当前功率状态。风速固定情况下的仿真结果如图4(a)所示;风速为某风电场实际风速时的仿真结果如图4(b)所示。
图4(a)中,在自由发电状态时,桨距角保持0°不变,输出功率与最大可能出力相同;在保护性功率下调状态时,桨距角逐步增大,输出功率以每秒0.04(标幺值)的速度持续下降;保持当前功率状态时,桨距角不变,输出功率恒定。可见,风速固定时,通过变桨距控制,能按照系统保护需求,持续保持或持续向下调节输出功率。
图4(b)中桨距角的变化与图4(a)有较强的相似性,但随着风速的起伏,桨距角有附加起伏;而输出功率变化规律与图4(a)相同。这表明,给出的变桨距控制策略可以动态改变输出功率调整幅度,消除风速波动的影响,按系统保护的需要提供输出功率。
接下来,以电网频率偏高为例,考察频率控制调节情形。取fa+=51.00 Hz,fa-=49.00 Hz,fd-=49.85 Hz,fd+=50.15 Hz,θ=0.05。风速固定时的仿真结果如图5(a)所示;风速为某风电场实际风速时的仿真结果如图5(b)所示。
图5(a)中,电网频率在50.00～50.15 Hz之间时,桨距角不受频率影响,输出功率为0.5Ppossible。频率在50.15～50.30 Hz之间时,桨距角变小,输出功率以每秒0.05(标幺值)的速度向0.5调整。在频率大于50.30 Hz的情况下,频率增大,桨距角增大,输出功率降低。按照经验,输出功率符合式(2)和式(3)。可见,通过变桨距控制,持续向上、向下调节输出功率,可以使之符合按频率调节功率的要求。
对比图5(b)与图5(a)可见,风速波动时桨距角与频率的关系与风速固定时十分类似。但风速波动时,桨距角有附加变化,附加变化量与风速的关系表现出较强的动态性,而随着桨距角的调整,图5(b)的输出功率符合式(2)和式(3)。可见,按给定算法动态确定的桨距角,能适应风速波动,动态改变输出功率调整量,使之符合按频率调节功率的要求。
综合来看,给出的变桨距控制算法能长时间持续调大、调小及抑制输出功率,而常用的转速控制[5,6]对输出功率的调整难以单方向持续。因此,给出变桨距算法能更长时间、更大幅度地调整输出功率,持续响应电网扰动。
5 结语
风电比例较高的电网发生扰动时,需要风电电源按系统保护或频率控制调节模式出力。本文研究了这2种出力模式对应的变桨距控制策略及其与现有系统兼容性集成。针对网源协调的有功需求,改进了变桨距控制状态机;给出了电网扰动时参考桨距角的确定方法,并与现有变桨距系统进行了综合。本文提出的方案拟在合作企业新型机组中应用。
摘要：分析了电网扰动时的风电有功控制实现机理;以最大限度沿用已有变桨距系统软硬件为原则,设计了支持系统保护、频率控制调节的变桨距控制策略及其与已有变桨距系统的集成。重点基于层次化状态机技术,对电网正常和电网扰动时的变桨距控制逻辑进行分治与协调,改进了变桨距控制状态机;立足于现行主流变桨距系统,提出了一种紧急桨距角计算方法,动态确定机组参考桨距角。仿真结果表明:给出的状态机具有较高的可靠性;给出的变桨距控制策略能按系统保护、频率控制调节的要求长时间、大幅度地调节输出功率。
变桨距液压控制系统 篇6
风力发电机组的变桨距系统是一个强耦合、高阶非线性的系统[1]。风力发电系统参数复杂, 实际运行过程中会遇到阵风、渐变风和负载变化等情况, 如何保证在参数不能精确可知的情况下使设计的控制器不仅算法简单, 而且具有较强的鲁棒性和良好的动态性能是风力发电机组变桨距控制研究中一个值得关注的问题。智能控制是解决这一控制难题的有利工具, 文献[2]提出了基于模糊控制的变速变桨运行控制方法。仿真结果表明, 所提出的不依赖于风速测量和精确系统数学模型的控制策略, 可以很好地稳定风电机组输出功率。文献[3]设计了模糊RBF神经网络控制器, 并将其应用于大型变速变桨风力发电机组的变桨距控制中。文献[4]提出了一种基于准滑动模态控制变桨距控制器, 有效消除抖振现象, 取得了较好的控制效果。此外, 模糊自适应、神经网络自适应等多种先进控制策略及其结合控制也在变桨距控制中得到了广泛应用[5]。
自适应神经模糊推理系统 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS) 将模糊控制和人工神经网络有机地结合起来, 使其既具有模糊控制不要求掌握被控对象精确模型及强鲁棒性的优点, 又具有神经网络自学习及高控制精度的优点。本文提出了采用ANFIS控制策略进行风力发电机组变桨距控制, 使风机输出功率稳定在额定值附近, 实验结果表明, 其具有较强的鲁棒性和动态性能, 控制效果比较理想。
1 ANFIS基本原理
自适应神经模糊推理系统是一种由神经网络和模糊推理系统结合的智能控制算法, 融合了神经网络的自学习能力和模糊控制的推理能力[6]。
ANFIS结构框图如图1所示。
设系统为两输入单输出系统, 采用一阶Sugeno模型, 则有两条模糊控制规则:
规则1:if x is A1and y is B1, then f1=p1x+q1y+r1;
规则2:if x is A2and y is B2, then f2=p2x+q2y+r2;
由图1可知, ANFIS共分为5层:
第1层:模糊化层, 输出对应模糊集的隶属度。
式中x和y为节点的输入;Ai和Bi为与输入相关的模糊变量;μ为隶属度函数;O1i为第1层的第i个节点的输出。
第2层:计算模糊规则激励强度, 即为相应输入信号的乘积, 图中用∏表示。
式中O2i为第2层的第i个节点的输出。
第3层:激励强度归一化计算。
式中O3i为第3层第i个节点的输出。
第4层:计算对应每条规则产生的输出信号。
式中O4i为第3层第i个节点的输出。
第5层:计算总输出。
式中O5i为第3层第i个节点的输出。
ANFIS的结构是一个多层前馈网络, 各层之间的连接权值可以通过给定的样本数据来进行自适应调节[7]。通常参数学习都是采用反向传播算法, 为了使其具有更快的训练速度, 本文中参数学习采用混合学习算法。
当前向传递时, 给系统输入一组样本数据, 通过各节点的函数计算出每层各节点的输出, 然后通过线性最小二乘估计对模糊规则后件的结论参数进行辨识, 计算每组输入数据的输出误差;当反向传递时, 用最速梯度下降法将误差从输出节点反向传递到输入节点, 并对模糊规则的前件参数 (也就是隶属度函数形状参数) 进行调整。依次反复循环, 直到输出满足误差标准或达到迭代次数为止。
2 基于ANFIS的变桨距控制
2.1 风机模型
风力发电系统的叶片将风能转化为风机动能的过程是一个复杂的气动力问题。风力发电机组的输出功率主要受三个因素的影响, 可利用风能、发电机的输出功率曲线和发电机对风速变化的响应能力分析。采用叶素理论建立风机的数学模型。
风轮从风能中捕获的功率可以根据下式计算:
式中Pr为风机吸收功率;Cp为风能利用系数;β为桨距角;λ为叶尖速比;ρ为空气密度;R为风轮半径;Vw为风速。
式中ω为风轮转速。
风能利用系数Cp受叶尖速比λ和桨距角β的影响, 精确计算需要空气动力学和有限元分析方面的知识。本文采用以下函数计算:
由上式可知, 稳定运行时, 对于固定的桨距角β, 存在最佳叶尖速比λopt和最大风能利用系数Cpmax保持不变;当风轮转速达到最大值后, 相对于风速的变化, 也必存在最佳桨距角βopt使风能利用系数Cp最大, 即在高于额定风速时, 系统采用变桨距调节, 同时协调控制发电机电磁转矩, 将风机转速及系统输出功率维持在额定值附近。
2.2 基于ANFIS的桨距角控制
当风速高于额定风速时, 风力发电机组的输出功率高于额定输出功率, 受机械强度、发电机容量和变频器容量等因素的限制, 需要降低风轮对风能的捕获, 保护风力发电机组的机械结构不受损伤。由风力机空气动力学特性的分析可知, 通过对桨叶桨距角的控制可以减少风轮捕获的风能。此处, 以风力机的额定转速与其实际转速的误差作为输入信号起动变桨距控制器, 进而将桨距角指令值反映为桨叶位置的变化, 以此使风力机的输出功率稳定在额定功率附近。
变桨距操作机构通常有电动变桨距和液压变桨距, 本文采用电动变桨距, 即通过对电动机的伺服控制来调节桨距角的变化, 图2为本文采用的桨距角控制框图。
由于风力机的桨叶转动惯量很大, 本文对桨距角控制系统进行了简化处理, 即采用一阶惯性环节来表示。将实测的发电机转速与发电机的实际转速比较, 得到的误差信号输入控制器中, 输出桨距角变化的参考值。将该参考值与实际桨距角比较, 通过桨距角控制器对桨距角进行调节, 其中, βmax为桨距角的最大调节值, βmin为桨距角的最小调节值, 从而保证桨距角在其之间变化。
3 仿真分析
为验证该方法的有效性, 采用MATLAB 7.0的Simulink进行仿真分析。
选取1 000个采样点的数据 (采样时间为5 ms) 作为训练样本数据。ANFIS训练采用混合算法, 初始步长取0.05, 递减速率取0.6, 递增速率取1.1, 若均方根误差达到0.000 3或训练次数达到5 000次, 则训练结束。
设风力发电机组的额定功率为800 k W, 额定风速为12 m/s, 风机额定转速为25 r/min。仿真中采用随机风速, 如图3所示。
图4为桨距角的变化曲线, 可以看出, 当风速随机变化时, 桨距角跟随风速变化而变化。
图5为风机转速波动曲线, 可以看出, 风机转速稳定在额定转速25 r/min附近。图6为输出功率波动曲线, 输出功率也保持在额定值800 k W。
4 结束语
提出了将自适应神经模糊推理系统应用于风力发电机组变桨距的控制方法, 自适应神经模糊推理系统不需要知道系统精确的数学模型, 它兼并了模糊控制的推理能力和神经网络不断学习的能力。通过仿真可知, 该方法改善了风力发电机组变桨距控制的动态性能, 具有较强的鲁棒性和自适应调节能力。
参考文献
[1]廖明夫, R.Gasch, J.Twele.风力发电技术[M].西安:西北工业大学出版社, 2009.
[2]韦徵, 陈冉.基于功率变化和模糊控制的风力发电机组变速变桨距控制[J].中国电机工程学报, 2011, 31 (17) :121-125.
[3]韩旭杉, 陈翡.基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制[J].电气传动, 2011, 41 (2) :36-39.
[4]张雷.滑模变结构控制在风力发电机组变桨控制中的应用[J].电气应用, 2009, 28 (4) :78-81.
[5]Bati A F, Leabi S K.NN Self-tuning Pitch Angle Controller of Wind Power Generation Unit[J].Power Systems Conference and Exposition, 2006, 29:2019-2029.
[6]张钧, 何正友, 谭熙静.一种基于ANFIS的配电网故障分类方法及其适应性分析[J].电力系统保护与控制, 2011, 39 (4) :23-29.
变桨距液压控制系统 篇7
关键词：风力发电机组,神经网络,变桨距系统,PID算法
0 引言
随着世界各国工业的发展, 人们对电力的需求日益增加。使用石油、煤炭等不可再生能源, 一方面给环境带来严重污染, 另一方面这些资源的储量也在不断下降, 这迫使人们开发新的能源。风能作为一种清洁的可再生能源, 越来越受到重视, 已不再是无足轻重的板凳队员, 而是最具有商业发展前景的新兴能源产业。
变桨距风力机根据发电机输出功率改变桨叶节距角, 使输出功率维持在额定值左右。变桨距控制与定桨距相比, 不仅可更大程度地获取风能, 而且可使功率输出平稳, 已成为当今国际风力机的主流产品。变桨距机构根据驱动性质可分为电动机驱动方式和液压驱动2种方式, 在大中型并网型风力发电机组中, 液压驱动方式体积小更为常用。
由于风能的随机性、不确定性及气动效应等引起的负载扰动, 变桨距开关的频繁动作, 液压驱动大质量叶轮负载的惯性环节, 使得变桨距控制系统具有非线性、时变性、外界干扰大, 滞后性等技术特点, 采用先进的控制理论如滑模变结构、变论域自适应模糊等尝试来解决这些问题已有应用[1]。首先介绍液压变距机构动作过程及数学模型、然后针对PID变距控制结构, 应用BP神经网络算法进行PID参数调节, 然后进行仿真[2,3]。
1 液压变桨距机构数学模型
变桨驱动系统由缸内放置位移传感器的电液比例阀控位移系统组成, 主要的控制阀采用四通换向比例阀。如图1所示, PID控制器输出经过放大器把信号变为10V内的模拟量, 输出到比例阀。电量信号的大小强弱决定比例阀阀位开度, 从而调节油路流量。电量信号的正负决定油路方向。油液到达液压缸推动活塞杆前进或者后退, 活塞杆通过曲柄机构在-2°～90°之间转动。
在做基本分析时, 放大器、比例阀都可以视为比例环节;液压缸为纯惯性负载, 动态特性为比例积分和二介振荡特性环节, 变距液压执行机构结构框图如图1所示, 其传递函数为:
undefined
undefined
无论油液为何种运动形式, 变距液压执行机构系统组成都可以用图1中的系统方块图表示[4]。
2 神经网络模型参考自适应控制器设计
模型参考自适应控制的原理是利用一个可调系统的各种信息, 度量或测量出某种性能指标, 把它与参考模型的性能所期望的性能指标相比较;用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机律调节可调系统, 以削弱可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差, 最后达到使被控获得好的性能指标的目的[5]。BP神经网络模型参考自适应PID控制结构如图2所示。图中NNI为BP神经网络辨识器, PID所需要的三参数Kp, Ki, Kd由BP神经网络调整输出;r为输入序列, 且r有界;u为控制输出序列;yout为对象输出序列;yref为参考模型输出序列;e1为对象输出与参考模型输出之间的误差;e2为辨识器与对象输出之间的误差。
在图2中参考模型要求是稳定和完全可控的, yout即为被控对象的期望输出。控制的目的是确定控制序列u (k) 达到:
E (k) =lim‖yref (k) -yout (k) ‖ ≤ε k=1, 2, …
式中:E (k) ——在k采样点的控制误差;
ε ——期望误差值, ε>0。
即当k≥k0时, 系统的输出yout (k) 能跟踪模型参考的输出yref (k) , yout渐渐趋近于yout, 从而获得期望的控制输出。
2.1 参考模型的选择
参考模型选择为一阶惯性系统, 其传递函数可描述为:
undefined
式中:r (s) ——参考模型输入;
yref ——参考模型的输出。
yref (t) = (1-e-t/Tref) r (t)
其中:Tref——时间常数, 通过选择Tref的值, 可以获得所需要指数形式的曲线。
2.2 BP神经网络结构
采用三层3-8-3结构的神经网络, 其结构如图3所示。
图3中M=3, Q=8, L=3, 输入节点对应桨距调节误差即参考模型输出与实际输出的差值, 并进行归一化处理。输出节点对应PID控制器的3个可调参数Kp, Ki, Kd, 输出层活化函数取非负的Sigmoid函数, 隐含层的活化函数取非负正负对称的Sigmoid函数。由图3可见BP神经网络输入层的输入为:
Oundefined=xk-j=e1 (k-j)
j=0, 1, …, M-1 (M=3)
Oundefined≡1
隐含层的输入输出为:
undefined
O (2) i (k) =f[net (2) i (k) ]=tanh (net (2) i (k) )
(i=0, 1, …, Q-1)
Oundefined (k) ≡1
式中:wundefined——隐含层加权系数;
wundefined——阈值θi。
输出层的输入输出为:
undefined
undefined
当:l=0, 1, …, L-1时, 则:
Oundefined (k) =Kp;
Oundefined (k) =Ki;
Oundefined (k) =Kd。
式中:wundefined——隐含层加权系数;
wundefined——阈值θl。
取性能指标函数为:
undefined
依据最速下降法修正网络的加权系数, 按对加权系数的负梯度方向搜索调整, 并附加一加速收敛全局极小的惯性项, 则有:
undefined
式中:η——学习速率;
α——惯性系数。
因此BP神经网络输出层加权系数的计算公式为:
wundefined (k+1) =wundefined (k) +ηδ (3) lOundefined (k) + (αΔwundefined (k)
undefined
undefined
隐含层加权系数的计算公式为:
wundefined (k+1) =wundefined (k) +ηδ (2) iOundefined (k) + (αΔwundefined (k)
undefined
由于∂y (k+1) /∂u (k) 未知, 近似用符号函数sgn (∂y (k+1) /∂u (k) ) 取代, 由此带来的计算不精确通过调节学习速率η补偿。
神经网络辨识器NNI采用先离线后在线的辨识, 即当神经网络辨识模型与被控对象模型接近到一定程度后, 再通过在线辨识对网络参数进行微调, 学习算法同上在此不再详细说明。
3 仿真结果
应用MATLAB软件对上述模型参考自适应神经网络控制伺服系统进行仿真。根据实际经验[6], 液压变桨距机构可以用一个三阶传递函数模型表示:
G (s) =kess (s2+ξωns+ω2n)
设定采样时间为1ms, 对被控对象进行离散化处理, 以正弦信号作为给定输入, 即假定系统给定输入节距θ为实时变化角度, 仿真结果 (图4) 为神经网络模型参考自适应控制时的响应曲线及误差曲线, 图5为采用传统的PID控制的响应曲线及误差, 通过对两幅图的比较不难看出, 神经网络控制器可以参照模型通过学习调整权值迅速逼近期望输出, 动态跟随性能好, 调节误差小;而传统PID控制在跟踪中存在较大的误差。
4 总结
基于液压驱动式变距机构模型, 设计出了闭环系统输入输出神经网络模型参考控制系统, 理论分析和仿真结果表明, 采用模型参考自适应控制方法能系统实际输出能很好的跟踪模型输出, 说明了神经网络模型参考控制策略在液压变桨系统控制中是有效的。
参考文献
[1]杨金明, 吴捷.风力发电系统中控制技术的最新进展[J].中国电力, 2003 (8) :65-67.
[2]陶永华.新型PID控制及其应用[M].北京:机械工业出版社, 2003.
[3]刘金琨.智能控制[M].北京:电子工业出版社, 2007.
[4]关景泰.机电液控制技术[M].上海:同济大学, 2003. (Guan JT.The control technology of mechanical electrical and hydraulic[M].Shanghai:Tongji University Press, 2003.)
[5]徐湘元.自适应控制理论与应用[M].北京:电子工业出版社.