电动变桨距:伺服控制

2024-05-17

电动变桨距:伺服控制（共7篇）

电动变桨距:伺服控制篇1

1 引言

世界各国都在大力发展可再生能源,其中发展最迅速的就是风力发电。国内外,兆瓦级以上的风力机组一般采用电动变桨距控制技术。变桨伺服系统具有多变量、非线性、强耦合等特点,准确数学模型难以建立,而且变桨系统应具有位置无超调、稳态精度高、抗负载扰动能力强和动态响应速度快等特点,传统的PID控制方法难以调和系统响应速度和系统精度之间的矛盾[1],针对以上两点,本文采用自抗扰控制器对电动变桨伺服控制系统进行了详细研究。自抗扰控制器为系统安排了“过渡过程”,解决了PID控制无法调和响应速度和响应精度之间矛盾的难题;同时还使用了扩张状态观测器,对系统的未建模动态,系统扰动进行了综合估计,克服了无法建立系统精确模型的缺点[1]。文中将自抗扰控制应用于异步电机伺服控制系统的电流环和速度环中。仿真结果表明,在交流电动变桨伺服系统中采用自抗扰控制,不仅可以保证伺服系统有较强的抗扰性能,同时实现了快速无超调的准确定位。

2 自抗扰控制器的组成原理

PID控制器在实际系统中的主导地位是不可忽视的。在文献[2]中提出应该从PID控制器的角度出发,利用其优点克服其缺点,克服PID“缺点”的具体办法是:(1)安排合适的“过渡过程”;(2)合理提取“微分”-“跟踪微分器”(Tracking Differentiator,TD);(3)探讨合适的组合方法-“非线性组合”(NF);(4)探讨“扰动估计”办法-“扩张状态观测器”(Extended State Observer,ESO)。研究和发展新的可以应用于实际控制系统的控制方法,按照这样的思想提出了自抗扰控制器。

自抗扰控制器是由微分跟踪器、扩张状态观测器、非线性组合三部分组成。微分跟踪器的功能是安排过渡过程;扩张状态观测器通过系统输入输出来估计系统状态和系统的总扰动;非线性组合利用安排的过渡过程与状态估计之间误差的非线性组合及扰动估计量来生成控制信号。

自抗扰控制器的结构框图如图1所示。

自抗扰控制器克服了经典PID直接求取给定信号和输出信号之间的误差的缺点,而是选择跟踪输入信号和输入信号的n阶导数,输出信号及输出信号的n阶导数,对它们之间的误差进行调整,调整律改用非线性组合的方式,这样可以利用一些非线性函数的好的特性。由于此方法不完全依赖于系统的数学模型,选择在反馈端使用扩张状态观测器对系统的状态和总扰动进行估计,最后对扰动进行补偿。

3 电动变桨伺服系统控制结构

电动变桨系统采用三相交流异步电动机作为执行机构。伺服系统采用位置环、速度环、电流环的三闭环控制方式。在伺服控制系统中,电流环要求有良好的跟随性能,因此采用自抗扰控制提高其抗扰性能;速度环采用自抗扰控制,在满足电动变桨伺服系统稳态精度要求的前提下,提高系统的动态响应速度,并且对系统的参数变化及非线性具有很强的自适应能力和鲁棒性。电动变桨伺服控制系统如图2所示。

4 电动变桨伺服系统自抗扰控制器设计

4.1 电动变桨伺服系统电流环自抗扰控制器设计

转子磁链定向条件下,异步电机的电压方程为[4]:

由此可得,

可见,转子磁链ψr仅由定子电流励磁分量isd产生,与转矩分量isq无关,定子电流的励磁分量与转矩分量是解耦的。而定子电压方程中存在isd与isq的交叉耦合,给控制带来了一定难度。传统的PI调节器的做法是忽略此交叉耦合项,通过调节控制器的参数来抑制耦合项的影响。

为了解决转子磁场定向矢量控制定子电压方程中耦合项的影响,获得更好的动态性能和鲁棒性,电流环采用自抗扰控制器。利用ADRC的特点,系统中的交叉耦合项可归于模型扰动,可采用ESO进行观测和补偿。

基于式(2)所示的励磁电流方程设计ESO,其模型方程为:

同样的,基于式(2)所示的转矩电流方程设计相应的ESO,其模型如下

电流环自抗扰控制器的结构如图3所示。

4.2 电动变桨伺服系统速度环自抗扰控制器设计

由异步电机的运动方程得:

转子磁链定向条件下,

负载转矩T1和转动惯量J随工况不同会发生变化,形成模型扰动,利用ADRC的特点,对于转动惯量变化引起的系统的模型误差和外加扰动,统一采用ESO进行观测和补偿。其模型如下:

速度环自抗扰控制器的结构如图4所示。

5 电动变桨伺服系统控制仿真

本文通过MATLAB进行仿真,来检验自抗扰控制器的性能。电动变桨距执行电机选择异步电机,具体参数为:额定功率4k W,额定电压400V,额定转速1430rpm,定子绕组1.763,定子漏感0.0139H,转子绕组1.80,转子漏感0.00573H,互感0.192H。变桨执行电机阻力矩11.26N·m,桨叶正常变桨速度为7.5°/s。仿真实验中,给定位置即为桨叶的给定节距角,大小为15°。电机带载(Tm=8N·m)起动,进入稳定后,转矩Tm在1s时由8N·m升到12N·m。

仿真结果如下所示。图5为定子a相电流,图6(a)、(b)分别为采用PI、自抗扰控制调节器时的转矩输出曲线,图7(a)、(b)分别为采用PI、自抗扰控制调节器时的速度输出曲线,图8(a)、(b)分别为外环采用PI、自抗扰控制调节器时的位置跟踪曲线。

6 结论

从Matlab仿真结果中可以看到整个电动机的定子电流、角度、转速和转矩的变化过程。如图6(b)所示,输出转矩脉动小,电机起动迅速,电机从起动时间仅需要200ms;如图7(b)所示变桨速度曲线平滑且达到了7.5°/s的设计要求;如图8(b)所示,变桨伺服系统运行平稳,变桨位置跟踪准确无超调。与电动变桨PID控制仿真结果相比,电流环、速度环采用自抗扰控制器不但可以有效提高系统的抗扰性能,而且可以在保证位置在无超调的情况下快速跟踪上给定值,具有良好的动态控制性能。由此证明了该伺服控制方案的可行性。

摘要：针对变桨伺服系统非线性、多变量、数学模型难以建立的特性,在电流环和速度环设计了自抗扰控制器,有效解决了传统PI调节器的快速性与超调之间的矛盾。仿真结果表明,电动变桨伺服系统采用以上控制方法,可以保证伺服系统有较强的抗扰性能,同时实现了无超调、响应快,具有良好的动态控制性能。

关键词：电动变桨,伺服系统,自抗扰控制器

参考文献

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[9]解仑,王志良,郝青辉等.基于矢量控制和智能控制的交流伺服控制系统[J.]北京科技大学学报,2002,21(8):409-412.

电动变桨距:伺服控制篇2

变桨距机构是变速恒频风电机组的核心部件之一。变桨距是指借助控制技术和动力系统, 改变安装在大型风力发电机轮毂上的叶片的桨距角大小, 从而改变叶片的气动特性, 使桨叶和整机的受力状况大为改善, 在紧急情况下还可以实现气动刹车的功能。国外大型风力发电机组尤其是MW级以上的风电机组一般采用电动变桨距控制技术。我国风力发电事业正处于快速发展阶段, MW级风电机组的电动变桨距控制系统尚处于试验、改进阶段。结合国内外MW级风力发电机组的发展现状, 对MW级风电机组的电动变桨距系统进行简要分析。

1 变桨距系统概述

1.1 风机的2种变桨距机构

根据变桨执行机构的动力形式不同, 大型MW级风电机组变桨距系统的驱动方式主要有液压和电动2种方式[3]。液压执行机构具有转矩大、无需变速机构且技术成熟等优点, Vestas, Gamesa等公司的风力发电机采用了液压变桨距技术[4]。但液压传动结构复杂, 存在泄漏、渗油的隐患, 且液压油受温度影响大, 影响液压的刚度、液压阻尼比等。近年来, 随着电力电子技术、电机设计和控制理论等的发展, 电动执行机构以适应能力强、响应快、精度高、结构简单、无泄漏、无污染和维护方便等优点得到了广泛的应用, GE Wind, Enercon, Repower, Nordex等公司的风力发电机都是采用了电动变桨技术[4]。

1.2 风机变桨的工作原理

变桨距调节型风力发电机组是指通过变桨驱动装置, 带动安装在轮毂上的叶片转动, 改变叶片桨距角的大小, 从而改变风力发电机组获得的空气动力转矩。其工作过程为:当风电机组达到运行条件时, 控制系统命令变桨系统将叶片桨距角调到一定的角度, 当风轮转速达到一定时, 再将叶片桨距角调节到0°附近, 直到风力机达到额定转速并网发电;在运行过程中, 当风速低于额定风速时, 发电机输出功率小于额定功率, 桨距角保持位置不变, 不作任何调节;当风速超过额定风速时, 发电机输出功率超过额定功率, 系统根据输出功率的变化调整叶片桨距角的大小, 使发电机的输出功率保持在额定功率, 保证风力发电机安全、稳定的工作。

2 电动变桨距系统

目前, 大型风电机组普遍采用具有独立变桨驱动系统的三桨叶结构[5]。电动变桨距系统由3套独立的变桨装置组成, 变桨系统如图1所示, 图1中只给出一个桨叶的变桨执行机构, 其他2个桨叶与此相同。变桨系统由控制器、伺服电机、伺服电机驱动器、后备电源、制动电阻、减速机构、电机编码器、叶片角度编码器以及限位开关等部分组成。其中后备电源可以采用铅酸蓄电池串联或超级电容串并联来实现。当变桨系统收到来自主控变桨命令时, 伺服电动机带动减速机构的输出轴小齿轮旋转, 小齿轮与桨叶回转支承的内环相啮合, 从而带动回转支承的内环与叶片一起旋转, 实现了改变叶片桨距角的目的。根据电机编码器与叶片角度编码器的角度反馈值实现桨距角的闭环控制, 从而完成3个桨叶的定位和同步控制。

目前应用于风电机组的电动变桨距系统方案主要有直流伺服电机驱动与交流伺服电机驱动2种方案。采用直流电机方案时, 图1所示的伺服电机驱动器与伺服电机分别为直流伺服驱动器和直流伺服电机;采用交流电机方案时, 伺服电机驱动器与伺服电机分别为交流伺服驱动器和交流伺服电机。

2.1 直流电动变桨

电动变桨距系统采用直流伺服电机方案时, 采用的直流伺服电机主要有串激直流电机与永磁直流电机2种。

串激直流电机的励磁绕组与定子电枢绕组之间通过电刷和换向器相串联, 励磁电流与电枢电流相同, 它的原理如图2所示。

其数学模型如下:

式中:K1, K2为系数;T为输出扭矩;n为速度。由式 (1) 可得:

由式 (1, 2) 可以看出串激电机定子的磁通量随着励磁电流的增大而增大, 转矩近似与电枢电流的平方成正比, 在电压不变的情况下, 转速随转矩或电流的增加而迅速下降。串激直流电机适合应用在大转矩应用场合, 但是电机的转速变化率大, 速度得不到精确的控制[6]。采用直流串激电机方案的电动变桨系统得到了较为一定的应用, 其中SSB, MOOG2大公司的电动变桨产品中都有此种方案。

由于电枢和励磁回路串联, 2个绕组中电流方向相同, 不能用改变电流方向的方法来进行电机制动或反向运行。电机的正向制动或改变电机运行方向, 电枢绕组或串励绕组的极性必须反向。可以通过在串励绕组中使用整流桥, 改变电枢与励磁绕组的电流方向, 来实现电机机械的四象限运行。增加整流装置后的原理如图3所示, 通过电枢绕组或串励绕组的极性反向改变电机运行方向的原理如下:当电源输入为上正下负时, 电枢、励磁电流流向分别为IA1-A2, ID1-D2;当电源输入变为上负下正时, 电枢、励磁电流流向分别为IA2-A1, ID1-D2, 其中电源端子1, 2接直流伺服驱动器的输出。

永磁直流电机由永磁体代替电励磁, 无换向器和电刷, 其数学模型简单。永磁直流电机的电压与速度关系曲线线性度好, 电流与转矩成线性关系。永磁直流电机的正反向运行只需改变电枢绕组施加电压的极性。由于定子磁场是恒定的, 所以这类电机对电压变化的响应非常快。

直流电机的工作电压等级相对较低, 在电动变桨距系统采用直流电机的方案中, 在出现进线主电源掉电和直流伺服驱动器故障的情况下, 可以通过后备电源的接入实现顺桨, 并通过触发限位开关实现电源的切断。但是直流电机存在结构复杂、体积重量大、维护难的问题。

2.2 交流电动变桨

随着电力电子技术、微处理器、电机控制技术的迅速发展, 以交流伺服电机为执行电动机的交流伺服系统具有可与直流伺服系统相媲美的性能, 并能够充分发挥交流电动机的优势, 现代伺服系统驱动控制也逐渐朝着交流伺服电机驱动控制的方向发展。电动变桨距系统采用交流伺服电机方案时, 采用的交流伺服电机主要有感应异步电机与永磁同步电机 (PMSM) 2种。

感应异步电动机制造容易, 价格低廉, 不需要特殊维护。但电机运行时转子发热比较严重, 同时转子电阻随温度而变化将影响磁场定向的准确性。PMSM采用永磁体代替普通同步电机的励磁绕组, 从而省去了励磁线圈、滑环及电刷。PMSM的定子结构与普通的感应电机相同, 由三相绕组及铁芯构成。与感应电动机相比, PMSM不需要励磁电流, 可以显著提高功率因数, 而且在稳定运行时没有转子电阻损耗[6]。以二极式PMSM为例, PMSM的等效结构坐标图如图4所示。

在交流电机的矢量控制中, 建立在d-q坐标系下的PMSM数学模型[7], 其电压方程:

磁链方程:

对于表面式永磁同步电机, Ld=Lq=L, 所以PMSM转矩方程:

机械运动方程:

以上各式中的ud, uq, id, iq分别为d-q轴的电压和电流;Ld, Lq分别为d-q轴电感;r为定子电阻;P为电机的极对数;ψf为永磁体与定子交链的磁链;Te为电磁转矩;TL为负载转矩;J为转动惯量;ω为转子电角速度。由式 (5) 可见, 在PMSM矢量控制中, 只要能很好地控制定子电流的励磁电流分量id, 保持d轴磁链ψd幅值恒定, 则转矩只受定子电流的转矩电流分量iq控制, 电机的电磁转矩与转矩电流分量iq成正比。通过这样的矢量控制, PMSM就能获得与直流电动机调压调速近似的性能。

常用的交流电机工作电压相对较高, 在后备电源的选择上比采用直流电机方案难度大, 可以采用特殊设计的低压大电流交流伺服电机。相比直流伺服电机, 交流伺服电机具有体积小、重量轻、结构简单、大转矩输出等优点。

2.3 2种方案比较

(1) 和直流伺服电机相比, 交流伺服电机具有体积小、重量轻、结构简单、功率密度大、维护方便等优点。随着风力发电机单机容量的持续增大, 对电动变桨距系统的容量提出了更高的要求, 采用交流电机具有一定的优势。 (2) 和交流伺服系统相比, 在伺服电机驱动器出现故障时, 直流伺服电机的电枢两端接入后备电源后可以完成顺桨动作, 保证风力发电机3个桨叶的有效顺桨。交流伺服驱动器一旦出现故障, 与之相连的交流电机不能通过接入后备电源的方式完成对桨叶的顺桨工作。所以伺服驱动器故障的情况下, 采用直流电机的方案有一定的优势, 但是3套伺服驱动器同时坏掉的机率较小, 应从整体上统一考虑。 (3) 直流伺服电机的数学模型简单, 其电枢电压与速度、转矩与电流的线性度较好, 运动控制相对简单, 目前直流伺服驱动器电路较多的采用H桥式拓扑。交流伺服电机内部电磁关系复杂, 但是通过现代电机控制理论来驱动交流伺服电机, 能够实现比直流伺服系统性能更佳的交流伺服系统。交流伺服驱动器的电路须采用三相全桥的拓扑结构。

综上所述, 交流伺服系统在具有直流伺服系统众多优点的基础上, 还在价格成本、运行稳定性、可维护性等诸多方面具有相当的优势。随着全球风电技术的迅猛发展, 风力发电机单机容量的持续增大, 风电机组对电动变桨距系统的容量、可靠性等方面提出了更高的要求。相比直流伺服系统, 电动变桨距系统采用交流伺服系统作为其执行机构具有较大的优势。

3 结束语

电动变桨系统具有造价低廉、适用性广、结构简单和便于维护的优点, 为绝大多数风机制造商所广泛采用, 电动变桨技术已经成为风力发电机变桨技术的主流。随着风力发电机组单机容量的不断增大, 电动变桨距系统采用交流伺服电机的方案将是一种趋势。

参考文献

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风力发电机组变桨距PID控制篇3

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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电动变桨距:伺服控制篇4

1 风力发电机的气动特性

风力发电机组通过叶片捕获风能, 将风能转换为作用在轮毂上的机械转矩。风力发电机组的特性通常用风能转换效率Cp-尖速比λ曲线来表示, 图1是一条典型的Cp-λ曲线。

尖速比可表示为

式中:风力发电机组的机械转速 (rad/s) ;

叶片半径 (m) ;

来流的线性风速 (m/s) 。

根据风机叶片的空气动力特性, 风能转换效率Cp是尖速比λ和桨矩β的函数, 即。典型Cp与λ和β的关系可用图2来表示。

由图2中可见, 对于同一个CP值风力发电机组可能运行在A和B两个点, 它们分别对应于风力发电机组的高风速运行区和低风速运行区, 当风速发生变化时风力发电机组的运行点将要发生变化。

2 变桨距风力发电机组的运行状态

由于变桨距系统的响应速度受到限制, 对快速变化的风速, 通过改变节距来控制输出功率的效果并不理想。因此, 为了优化功率曲线, 最新设计的变桨风力发电机组在进行功率控制的过程中, 其功率反馈信号不再作为直接控制桨叶节距的变量。变桨距系统由风速低频分量和发电机转速控制, 风速的高频分量产生的机械能波动, 通过迅速改变发电机的转速来进行平衡, 即通过转子电流控制器对发电机转差率进行控制, 当风速高于额定风速时, 允许发电机转速升高, 将瞬变的风能以风轮动能的形式储存起来;转速降低时, 再将动能释放出来, 使功率曲线达到理想的状态。

3 风力发电机组的功率控制

为了有效地控制高速变化的风速引起的功率波动, 新型的变桨距风力发电机组采用了RCC (Rotor Current Control) 技术, 即发电机转子电流控制技术。通过对发电机转子电流的控制来迅速改变发电机的转差率, 从而改变风轮转速, 吸收由于瞬变风速引起的功率波动如图3所示。

3.1 功率控制系统

功率控制系统如图4所示, 它由两个控制环节组成。外环通过测量转速产生功率参考曲线。内环是一个功率伺服环, 它通过转子电流控制器 (RCC) 对发电机转差率进行控制, 使发电机功率跟踪功率给定值。如果功率低于额定功率值, 这一控制环将通过改变转差率, 进而改变桨叶节距角, 使风轮获得最大功率。

3.2 转子电流控制器原理

转子电流控制器由快速数字式PI控制器和一个等效变阻器构成。它根据给定的电流值, 通过改变转子电路和电阻来改变发电机的转差率。在额定功率时, 发电机的转差率能够从1%到10% (1515到1650r/min) 变化, 相应的转子平均电阻从0到100%变化。当功率变化即转子电流变化时, PI调节器迅速调整转子电阻, 使转子电流跟踪给定值, 如果从主控制器传出的电流给定值是恒定的, 它将保持转子电流恒定, 从而使功率输出保持不变。

从电磁转矩的关系式来说明转子电阻与发电机转差率的关系。发电机的电磁转矩为:

式中只要不变, 电磁转矩Te就可以不变, 发电机的功率可保持不变。当风速变大时, 风轮及发电机上的转速上升, 即发电机的转差率S增大, 只要改变发电机的转子电阻即可保持输出功率不变。RCC控制单元有效地减少了变桨距机构的动作频率及动作幅度, 使得发电机的输出功率保持平衡, 实现了变桨距风力发电机组在额定风速以上的额定功率输出, 有效地减少了风力发电机因风速的变化而造成的对电网的不良影响。

4 变桨距风力发电机组控制系统的模型建立

变桨距风力发电机组的桨叶静止时节距角为90°, 当风速达到起动风速时桨叶向0°方向转动, 直到气流对桨叶产生一定的攻角后风轮才起动。当风速达到或超过额定风速后, 风力发电机组进入额定功率状态, 将转速控制切换为功率控制, 变距系统开始根据发电机的功率信号进行控制。功率反馈信号与额定功率进行比较, 功率超过额定功率时, 桨叶节距向迎风面积减少的方向转动一个角度, 反之则向迎风面积增大的方向转动一个角度。

1) 桨距角控制功率的参照量 (Pref) 模型:以发电机的额定功率作为控制系统功率输入的参照量, 由实际值与其进行比较, 根据所得值的大小可以判断功率输出是否稳定, 从而可以通过改变桨距角进行功率调节。

2) 桨距角控制比例积分环节模型:由比例积分控制器将功率比较的差值转换成角度参量。

3) 滤波器模型及参数:滤波器对比例积分器输出的波形进行修整, 以便出现谐波分量对系统造成不良影响。

4) 桨距角调整限制环节模型:由桨距角输出反馈值和经滤波器滤波后的输入值进行比较后, 输入微分限制和微分器环节进行整合后输出。再与桨距角给定值进行比较, 输入桨距角限制环节, 输出桨距角。

以上是对完整的风力发电控制系统模型的建立过程, 通过以上模型可以对风力发电机组进行相应的转速控制和功率控制, 使风力发电系统运行在安全稳定的状态。

5 变桨距控制系统模拟仿真分析

通过控制桨距角的大小的改变就可以控制叶片吸收风功率的多少, 桨距角的调节可以使发电机输出功率平稳。

风力发电机组启动时风力发电机组开始自动运行于风轮叶尖本来值90°, 即桨矩角初始值为90°, 在机组起动的过程中逐渐变小, 这样叶片吸收风能逐渐增大, 叶片的转速也逐渐加快, 最后在1.4s时桨矩角变为0, 且保持不变, 此时叶片吸收风能达到了最大如图5所示。

6 结论

通过PSCAD/EMTDC电力系统模拟仿真软件, 建立了变桨距风力发电机组控制系统模型, 对变桨距风力发电机组控制系统进行了仿真, 由于风能的不规则特性, 对风力发电系统输出功率的稳定有很大的影响, 也使功率曲线的优化产生了一定的困难。通过利用变桨距控制系统, 根据风速的大小来调整桨叶节距, 使系统输出功率稳定, 并使输出功率曲线得到了优化, 提高了风力发电系统运行的可靠性。

摘要：在对风力发电机组运行控制分析的基础上, 针对变桨距风力发电机组功率控制问题, 对变桨距风力发电机组控制系统建立了模型, 并对变桨距控制系统进行了模拟仿真分析, 得出改变桨距角的大小就可以控制叶片吸收风功率的多少, 调节桨距角可以使发电机输出功率平稳。

关键词：风力发电机组,变桨距控制,功率调节

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电动变桨距:伺服控制篇5

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

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电动变桨距:伺服控制篇6

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]。

$Ρ_{p o s s i b l e} = {\begin{cases} 0.5 ρ A V_{w}^{3} C_{p} V_{w} < V_{n} \\ Ρ_{r a t e} V_{w} \geq V_{n} \end{cases} (1)$

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)

$α = {\begin{cases} 1 - \frac{f - f_{d +}}{f_{a +} - f_{d +}} f > f_{d +} \\ 1 + \frac{f - f_{d -}}{f_{a -} - f_{d -}} f < f_{d -} \end{cases} (3)$

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)

$C_{p} = 0.517 (\frac{116}{η} - 0.4 β - 5) e^{- \frac{21}{η}} + 0.006 8 λ (5)$

$\frac{1}{η} = \frac{1}{λ + 0.08 β} - \frac{0.035}{β^{3} + 1} (6)$

$λ = \frac{ω_{r} R}{V_{w}} (7)$

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 $((η^{- 1})_{k}, β_{k})$ 。

步骤6:分别将λ及各 $((η^{- 1})_{k}, β_{k})$ 代入式(5),计算得到Cpk,并记录(Cpk,βk)的对应关系。

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

$Ρ_{a} = {\begin{cases} \max (Ρ_{n} - θ Τ Ρ_{r a t e}, Ρ_{g}) f > f_{d +} \\ \min (Ρ_{n} + θ Τ Ρ_{r a t e}, Ρ_{g}, Ρ_{p o s s i b l e}) f < f_{d -} \end{cases} (11)$

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:

$σ_{r e f} = \min (σ_{\max}, | \frac{β_{e m g} - β_{n}}{Τ} |) (13)$

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。

电动变桨距:伺服控制篇7

关键词：载荷,独立变桨距,泛模型自适应控制,GH bladed

为了提高风力发电的效率,降低风力发电的成本,风机的单机容量越来越大。这也使得风机的体积和重量不断增加,风切效应对风机的影响愈来愈明显,桨叶受到的不平衡气动载荷也就越大,并且风机越大越严重。由此造成的风机控制运行不稳定及使用寿命缩短等情况,反过来又增加了风电成本。而传统的统一变桨距控制无法解决这个问题,于是笔者提出了独立变桨距控制策略。

目前大型风力发电机的独立变桨距控制研究还只是停留在实验验证阶段,尤其是我国对风机控制的研究起步较晚,很多核心技术还未掌握。由于风力发电机是一个高度非线性化系统,很难建立准确、稳定的数学模型。而泛模型自适应控制策略正好提供了一个很好的解决方案,因为这种方法不依赖于受控对象的模型,具有良好的抗干扰性和抗鲁棒性[1]。同时,泛模型自适应是一种从系统的输入输出量和泛模型出发,设计出来的控制器是一种集模型识别与反馈控制于一体的自适应控制器[2]。笔者将把这种控制方法应用到独立变桨距控制以实现减小桨叶不平衡载荷的目的。

1 风力发电机独立变桨距控制

当前,风机控制的发展趋势是变桨距控制。这是因为变桨距控制不仅能实现额定风速以下最大风能的捕捉,还能实现额定风速以上输出功率的稳定。此外,对减小风机受到的气动载荷也能起到一定的缓解作用。

以往变桨距控制的重点在于保证最佳输出功率质量,很少关注风机的载荷问题。统一变桨距控制的目标仅仅是提高风功率的优化,而不考虑外部复杂风况、风切效应和塔影效应对风机产生的不平衡载荷。图1是传统变桨距控制框图。于是提出了独立变桨距控制方法,即对每个桨叶分别进行控制,以到达减小不平衡载荷的目的,从而保证风机的安全运行,减小维修概率,提高风机的整体寿命。独立变桨距控制是以各个桨叶所受到的力(或力矩)为输入,根据桨距角与这些相关力矩的关系来分别确定每个桨距角的最佳值。这里考虑的载荷直接或者间接来源于叶片,叶片根部载荷是气动载荷的关键点[3]。这些力矩是很复杂的,这里只考虑水平和垂直方向上的力矩。图2是叶片在旋转过程中所受力矩的一个参考坐标系,图3是轮毂固定坐标系。MYT是绕水平轴上的弯矩,MZT为绕垂直轴上的弯矩。

因为这两个弯矩在方向上是相互垂直的,故可以认为是相互独立的,可以通过两个控制器进行相互独立的控制[3],也可以利用坐标变换理论[4],把这两个方向的力矩和参考桨距角联系起来。首先由3个叶根弯矩MYT1、MYT2、MYT3变换为轮毂中心的两个方向MZN、MYN。如下式:

$(\begin{array}{l} Μ_{Ζ Ν} \\ Μ_{Y Ν} \end{array}) = \frac{2}{3} [\begin{array}{l} c o s (θ) c o s (θ + 2 π / 3) c o s (θ + 4 π / 3) \\ s i n (θ) s i n (θ + 2 π / 3) s i n (θ + 4 π / 3) \end{array}] [\begin{array}{l} Μ_{Y Τ 1} \\ Μ_{Y Τ 2} \\ Μ_{Y Τ 3} \end{array}]$

(1)

由于两个方向的力矩相互垂直,可以独立控制。两个方向力矩控制器的输出经坐标反变换得到3个独立的桨叶角需求,如下式:

$[\begin{array}{l} β_{1} \\ β_{2} \\ β_{3} \end{array}] = [\begin{matrix} c o s (θ) & s i n (θ) \\ c o s (θ + 2 π / 3) & s i n (θ + 2 π / 3) \\ c o s (θ + 4 π / 3) & s i n (θ + 4 π / 3) \end{matrix}] [\begin{array}{l} Μ_{Ζ} \\ Μ_{Y} \end{array}]$

(2)

β1、β2、β3分别为3个桨叶的桨距角需求,MY、MZ为控制器的输出,θ为方位角,通过检测装置可以测得。

综合以上的理论,提出一种基于桨叶根部弯矩(载荷)的独立变桨距控制方法,其控制框图如图4所示。

在控制输出后为了防止输出值过大或过小,加一个边界控制器可以有效地将输出值限制在一个可控范围内。

2 独立变桨距的控制算法

2.1 泛模型的基本理论

由于风机受到的气动载荷是很复杂的,对风机的影响也是最大的。风力的风轮(桨叶)则是把风能转化为机械能的中介,转换过程是一个很复杂的非线性过程,无法建立准确的数学模型更谈不上在模型基础上控制它。故将采用泛模型自适应控制策略。它是根据系统的输入和输出建立的一种动态模型。

一般的离散时间动态非线性系统S可以表示为:

y(k)=f[Y $_{k - 1}^{k - n}$ ,u(k-1),U $_{k - z}^{k - m}$ ,k] (3)

Y $_{k - 1}^{k - n}$ ={y(k-1),y(k-2),…,y(k-n)} (4)

U $_{k - 2}^{k - m}$ ={u(k-2),u(k-3),…,u(k-m)} (5)

其中y(k)为一维系统输出,{u(k-1),y(k)}、{u(k-2),y(k-1)}为系统S相邻的两组观测状态,m、n表示系统S的阶数。

另外,只要是工程上可以实现的系统都可以按照输入输出等价原则线性化[5]。公式为:

y(k)=y(k-1)+φ(k)[u(k-1)-u(k-2)] (6)

φ(k)=φ[u(k-2),y(k-1);u(k-1),y(k)] (7)

Δy(k+1)=φ(k)Δu(k) (8)

式(8)所示的具有时变参数且形式为线性的模型称之为泛模型[6]。在泛模型中,y(k)、u(k)和φ(k)分别为系统输出、控制量和特征参量。其中特征参量是一个时变参数,它与采样时刻k为止的系统输入输出有关。既能代表受控对象的模型参数,又是它的结构特征,故受控对象发生了变化,其可用φ(k)的变化来描述。基于泛模型的动态线性化过程是一个复杂的非线性转化为一个带有时变参数线性系统的过程,从理论上满足自适应控制器的设计条件[7]。

2.2 特征量估计器与自适应控制器设计

一般情况下,在线参数的估计算法采用以下形式:

$\hat{φ} (k) = f [\hat{φ} (k - 1), D (k), k]$ (9)

其中 $\hat{φ}$ (k)为参数φ(k)的在线估计值,f为该参数的估计算法。而时变参数的估计算法亦可由下式来表示:

$\begin{array}{l} \hat{φ} (k) = \hat{φ} (k - 1) + \frac{η_{k} Δ u (k - 1)}{μ + | Δ u (k - 1) |^{2}} [Δ y (k) \hat{φ} (k - 1) \cdot \\ Δ u (k - 1)] (10) \end{array}$

$\hat{φ} (k) = \hat{φ} (1)$ ,如果 $\hat{φ} (k) \leq ε$ 或|Δp(k-1)≤ε|

为了考虑算法的通用性,在式(10)中加上了ηk,ε是一个无穷小的正数,μ是加权因子,这样亦是参数变化的修正因子,可以使得算法更具有鲁棒性。

泛模型自适应控制器,是以系统的输入和输出数据为基础,利用泛模型,不依赖受控对象的数学模型,设计出来的控制器是一种集模型识别和反馈控制于一体的自适应控制器[2]。它的控制规律如下:

$\begin{array}{l} u (k) = u (k - 1) + \frac{λ_{k}}{e + ∥ \hat{φ} (k) ∥^{2}} \hat{φ} (k) {A [y_{0} - y (k)] + \\ D (Y_{k - 1}^{k - n}, U_{k - 1}^{k - m}, θ, k)} (11) \end{array}$