独立变桨距

独立变桨距（共7篇）

独立变桨距 篇1

摘要：采用泛模型的方法结合实际的相关参数对风机进行分析,同时利用GH bladed内部风机运行参数的在线识别和处理能力进而采取自适应的控制策略来实现独立变桨距控制。采用该方法的目的是减小风机的波动载荷,以典型的桨叶挥舞力与桨叶根部弯矩为例,通过GH bladed软件进行的仿真曲线可以明显看出,相对于统一变桨距,采用该方法,典型的载荷波动明显减小,从而提高了风机的运行安全。

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:

$\left(\begin{array}{l}\text{Μ}{}_{\text{Ζ}\text{Ν}}\\ \text{Μ}{}_{\text{Y}\text{Ν}}\end{array}\right)=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{l}cos(\text{θ})cos(\text{θ}+2\pi /3)cos(\text{θ}+4\pi /3)\\ sin(\text{θ})sin(\text{θ}+2\pi /3)sin(\text{θ}+4\pi /3)\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}\text{Μ}{}_{\text{Y}\text{Τ}1}\\ \text{Μ}{}_{\text{Y}\text{Τ}2}\\ \text{Μ}{}_{\text{Y}\text{Τ}3}\end{array}\right]$

(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:

$\left[\begin{array}{l}\text{β}{}_1\\ \text{β}{}_2\\ \text{β}{}_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}cos(\text{θ})& sin(\text{θ})\\ cos(\text{θ}+2\pi /3)& sin(\text{θ}+2\pi /3)\\ cos(\text{θ}+4\pi /3)& sin(\text{θ}+4\pi /3)\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}\text{Μ}{}_{\text{Ζ}}\\ \text{Μ}{}_{\text{Y}}\end{array}\right]$

(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${}_{\text{k}-1}^{\text{k}-\text{n}}$,u(k-1),U${}_{\text{k}-\text{z}}^{\text{k}-\text{m}}$,k] (3)

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

U${}_{\text{k}-2}^{\text{k}-\text{m}}$={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:

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

其中$\widehat{\text{φ}}$(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:

$\begin{array}{l}\widehat{\text{φ}}(\text{k})=\widehat{\text{φ}}(\text{k}-1)+\frac{\text{η}{}_{\text{k}}\Delta \text{u}(\text{k}-1)}{\text{μ}+|\Delta \text{u}(\text{k}-1)|{}^2}[\Delta \text{y}(\text{k})\widehat{\text{φ}}(\text{k}-1)\cdot \\ \Delta \text{u}(\text{k}-1)](10)\end{array}$

$\widehat{\text{φ}}(\text{k})=\widehat{\text{φ}}(1)$,如果$\widehat{\text{φ}}(\text{k})\le \text{ε}$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:

$\begin{array}{l}\text{u}(\text{k})=\text{u}(\text{k}-1)+\frac{\text{λ}{}_{\text{k}}}{e+\parallel \widehat{\text{φ}}(\text{k})\parallel {}^2}\widehat{\text{φ}}(\text{k})\{\text{A}[\text{y}{}_0-\text{y}(\text{k})]+\\ \text{D}(\text{Y}{}_{\text{k}-1}^{\text{k}-\text{n}},\text{U}{}_{\text{k}-1}^{\text{k}-\text{m}},\text{θ},\text{k})\}(11)\end{array}$

其中e为正常数,A和θ是基于泛模型的控制参量。

在控制过程中,控制和特征参量φ(k)的识别是在线进行的[8]。辨识后,得到估计值$\widehat{\text{φ}}$(k),应用控制规律进行反馈控制,控制结果将得到一组新的输入和输出数据。在新的数据基础上,再进行特征参量$\widehat{\text{φ}}(\text{k}+1)$辨识,如此反复,可以实现模型辨识和控制一体化[9]。

3 系统仿真与结果分析

笔者将采用GH bladed风电整合计算仿真软件。风机模型额定功率为2MW,采用变速变桨距运行方式;风机为上风向机,叶片数为3。其模型如图5所示,给定一个时域变化的风速文件,如图6所示。

图7是挥舞力矩的仿真曲线,图8是桨叶根部弯矩的仿真曲线。

对比曲线可以看出,相对于传统的统一变桨距控制策略,利用泛模型自适应控制方法的独立变桨距策略可以更加有效地减小桨叶受到一些典型力矩、挥舞力矩与桨叶根部弯矩,从而也降低了各个桨叶的受力波动情况。故此,增强了风机整体的稳定性和安全性。

4 结束语

未来风力发电机组朝着大型化的趋势发展,大型风机的控制问题越来越受到重视。大型风机受到的不平衡气动载荷也愈复杂,这将直接影响到风机的安全稳定性,影响正常的使用寿命。故此,降低风机所受到的不对称气动载荷是关键。采用更加有效、稳定的独立变桨距控制策略对今后风力发电机的发展有着至关重要的意义。

参考文献

[1]Hutchinson J M.Studying the Glass Transition by DSCand TMDSC[J].Theim Anal Cal,2003,11(2):123～124.

[2]韩志刚.关于建模与自适应控制一体化的途径[J].自动化学报,2004,30(3):380～389.

[3]Kausihan Selvam.Individual Pitch Control for Large ScaleWind Turbine[D].Netherland:ENC,2005.

[4]张铁柱,宋仁学,韩志刚.离散时间非线性系统线性化的泛模型方法[J].控制与决策,2002,17(2):241～251.

[5]张晨晖.基于泛模型的控制系统研究与应用[D].北京:华北电力大学,2008.

[6]孙静.无模型周期自适应控制方法与应用[D].青岛:青岛科技大学,2009.

[7]徐湘元.自适应控制理论与应用[M].北京:电子工业出版社,2007.

[8]陈雪.无模型自适应控制方法的改进设计与仿真[D].吉林:吉林大学,2009.

[9]王晓东.大型双馈风电机组动态载荷控制策略研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2011.

独立变桨距 篇2

由于风能是可再生能源, 所以风能发电必成为可持续发展道路。变桨控制已经逐渐成为风力发电技术的主流技术, 负责空气动力系统的桨距自动调节, 实现高风速段发电机的稳定输出。目前, 诞生了两种控制方法, 分别是统一变桨距控制和独立变桨距控制。事实上, 统一变桨距控制很难达到上述设计要求, 因为三个桨叶由同一个执行机构统一控制, 步调同一变化, 而在独立变桨距控制中, 三个桨叶分别由不同的执行机构控制, 彼此之间独立, 互不联系。当其中一个执行结构发生故障, 导致其所控制的桨叶不能实现变桨时, 另外两个桨叶却能在自己的执行机构控制下实现单独变桨, 也就是说整个风力发电机组可以继续带伤工作, 彼此之间相互独立, 互不影响。当风力机转到不同位置时, 尽管风速也随着时间不同而变化, 但是独立变桨距控制技术可根据不同叶片受力不同, 对每个桨叶进行独立控制, 使桨距角跟随风速而增大或减小, 从而减小桨叶的拍打振动, 最终使发电机的输出功率稳定在额定功率附近, 延长风力机的寿命。所以独立变桨距控制技术值得我们去研究。

论文研究的目地是使发电机的输出功率稳定在额定功率的条件下, 使系统能更快的响应输入的变化, 同时使输出的功率的变化频率和幅值更小。为了达到上述要求, 提出了基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制方法, 最后通过对一台额定输出功率为2MW的永磁同步发电进行建模仿真, 结果表明论文提出的控制方法是正确的, 而且是有效的, 因为不仅保证了发电机输出功率的稳定性, 还从另一方面减小了桨叶的振荡和机组的载荷, 故此方法是可行的。

1 风力发电系统建模

由于机械时间常数远远大于电磁时间常数, 所以在论文的研究过程中, 忽略了电磁时间常数, 即不考虑发电机的电磁动态响应过程。图1是永磁同步发电机发电和并网运行的结构框图, 其中发电机的转速通过机侧控制单元利用电磁转矩进行控制, 在额定风速以下时, 使发电机运行在最佳叶尖速比位置, 充分吸收风能, 当风速大于额定风速小于切出风速时, 发电机的转速由变桨距执行机构单元控制桨叶桨距角进行间接控制, 从而保持输出功率的恒定。就这样通过变桨距控制单元和机侧控制单元的共同作用, 即使风速不断变化时, 机组系统也能稳定工作。

1.1 风速特性分析

自然界的风是立体的, 而且无论是在时间上还是空间上, 它都是不断变化的, 这种变化随着高度的更加变化更明显, 因此当风能吹向风轮平面时, 各桨叶受到的风速风力是不相同的。随着风能发电技术的发展, 风力机变得越来越大型化, 桨叶从最初的数米增加到如今的数十米, 高度成为众多因素中影响风速的决定因素, 而其它一些随机干扰可能随着高度的增加而互相相互抵消减弱。风切效应和塔影效应是影响风速在竖直高度方向上变化主要原因。

当风速稳定时, 随着高度增加风速发生变化, 这就是风切效应。设地面风速为零风速, 则有风切经验公式为[2]:

式中, VH为距水平地面高H处的风速;VH0为距水平地面高H0处的风速;n为风切系数, 取决于地表的凹凸程度和空气稳定度。

当风能吹过塔架时, 塔架对流过它的气流具有一定的阻碍作用, 使沿风速方向上游和下游风速大小发生变化, 这就是塔影效应。风力机在塔影坐标系下垂直于风轮旋转面的某点的风速可以用下式表示:

1.2空气动力学分析

变桨距控制都是针对不断旋转的风轮叶片进行控制的, 而且当风速在额定风速以上时, 整个风轮的旋转速度基本是保持不变的, 所以在这里只分析当风轮起动后以某恒定速度稳定运行时叶片的受力状况, 桨叶受力如图2所示。

由叶素理论可得, 当风轮旋转以角速度ω旋转时, 在距离风轮中心r处取一长度为dr的叶素, 设其桨距角为β, 则作用在此叶素上的力d F可分解为沿风轮旋转切线方向的力d Fa和沿风轮轴向的力d Ft, 则叶素上的切向力和轴向力分别为:

式中, ρ为空气的密度;V为相对风速;d S为叶素元的桨叶面积;φ为来流角, 是风轮平面与相对风速V间的夹角, 等于叶素攻角与桨距角之和;CL和CD分别为桨叶阻力系数和桨叶升力系数, 它们只与桨叶的形状有关。

1.3 永磁同步电机模型

在转子旋转坐标系下, 永磁同步电机的数学模型经过坐标变换后, d轴、q轴之间的电流就不存在耦合关系了, 进而可以对id和iq进行独立控制。根据坐标变换理论与旋转的dq轴坐标系知识, 可得永磁同步电机的数学模型如下:

式中:id和iq分别为发电机的d轴和q轴电流;Ld和Lq分别为发电机的d轴和q轴电感;R为定子电阻;ωr为电磁角速度, ωr=Npωg;Np为发电机转子的极对数;λ为永磁体的磁链;ud和uq分别为ug的d轴和q轴分量。

假设直驱永磁同步电机dq轴电感是相等的, 则由电磁转矩表达式可得:

在风力发电系统中, 永磁同步电发电机与风力机不经过增速箱而直接连接。与所有电动机相类似, 永磁同步发电机的机械机构, 即传动部分动态模型可以用一个一阶微分方程表示:

式中, Tw是气动转矩;Te是电磁转矩;B是发电机的摩擦系数;ωg是发电机转子转速;J是风轮发电机整体转动惯量。

2 基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制

2.1 基于加速度权系数分配变桨距控制策略

目前风力发电独立变桨距技术主要有两种: (1) 基于桨叶加速度独立变桨; (2) 基于桨叶方位角独立变桨。利用加速度传感器最具明显优势的就是直接检测风机叶片的受力状况, 而基于此所建立起来的独立变桨距控制策略分为两个部分, 第一部分是功率控制器, 采用模糊控制器对系统进行控制, 可以得到系统的统一桨距角给定值。第二部分是加速度权系数独立变桨距控制器, 由权系数分配单元、前馈补偿和权系数调整运算单元组成。权系数分配单元得到优化设计的权系数, 权系数是依据桨叶受力情况进行分配的, 受力越大, 桨距角的变化量就越大, 权系也就越大, 反之受力越小, 桨距角的变化量就越小, 权系也就越小。整个控制思路是:当风速在额定风速以下时, 由于风速比较小, 桨叶桨距角都保持在3°左右, 最大吸收风能;当风速高于额定风速时, 首先要保证功率控制的要求, 通过模糊算法得出三个桨叶统一的桨叶节距角, 而后将桨叶加速度信号作为权系数重新调整各桨叶的桨距角。权系数分配独立变桨控制如框图3所示。

2.2 权系数分配运算单元

先通过模糊算法得到三个桨叶共同的桨叶节距角βref, 满足功率控制的要求, 再加上权系数给出的桨距角变化量后转化为每个桨叶独立的桨距角βi。各桨叶桨距角最大变化范围是:

式中, βVmax为当风速稳定在最大平均风速时对应的桨叶桨距角;βVmin为当风速稳定在最小平均风速时对应的桨叶桨距角。

设统一变化的桨叶桨距角为Δβ, 各桨叶对应的桨距角权系数分别是k1、k2、k3, 则可以通过数学表达式计算出各个桨叶单独变化时的桨距角变化量Δβ1、Δβ2、Δβ3。

各桨叶独立变化的桨距角为:

式中, βi为各桨叶单独变化时的桨距角;βref为统一给定的桨距角;ki为各桨叶对应的权系数, 这里即为加速度权系数;Δβi为各桨叶单独变化时桨距角的变化量。

为了保证独立变桨控制输出与统一变桨控制输出一样, 最终稳定在额定功率附近, 必须时刻使桨距角变化量满足权系数满足

2.3 前馈补偿控制

前馈补偿控制的基本原理:当已知或者通过测量知道外部作用的条件下, 施加一个与外部作用相反的控制量, 目地是为了不让被控量受到变化, 也就是说在外部作用和控制量的共同作用下, 使偏差减小。采用前馈补偿控制, 可以在保证系统稳定性的前提下使稳态误差减小, 加强系统的跟随性能。

设按输入补偿的控制系统如图4。

在上系统中, 若E (s) =R (s) -C (s) =0, 则完全跟随, 即完全补偿, 可得:

独立变桨距的电动执行机构是一种伺服跟随系统, 通过液压装置或电机驱动系统实现, 可以等效为一个一阶惯性环节:

式中:τβ为桨距角响应时间常数;β为实际桨距角;uβ为桨距角控制给定值。

在独立变桨距执行机构中加入按给定的前馈补偿如图5所示。

3 仿真结果及分析

为了验证论文提出的控制策略的正确性和有效性, 在Matlab/Simulink仿真系统中进行建模仿真, 系统采用的是一台额定输出功率为2Mw的永磁同步发电机参数, 主要技术参数如表l。

风电系统的运行状态主要由风速决定, 所以仿真中风速的建立是比较重要且必不可少的。论文研究中, 风速模型采用的是基于丹麦Risø国家实验室建立的凯马 (Kaimal) 频谱随机风速模型, 如图6所示, 随机风平均风速为14m/s, 变化幅度为15%。结果如下:

图7是基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制下, 风力发电机输出的机械转矩, 随着风速的不断变化, 各桨叶通过权系数分配调整自己的位置, 最终使输出到发电机的机械转矩基本稳定在恒定值附近, 使风电机组能够正常安全稳定地运行, 保证对电能质量的要求。

由图8可看出, 基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制下的功率输出相对加速度权系数独立变桨距同样都能稳定在额定功率附近, 但是前者波动幅度和频率更小, 对功率波动抑制的效果更好。随着时间的增加, 控制器精度不断增强, 表现出更好的稳定性。

图9是风力机桨叶跟随风速的变化情况, 由仿真图可知, 随着风速的变化, 控制器通过各桨叶轴向气动力的变化幅度分配各桨叶加速度权系数, 从而使桨叶调节桨距角的大小跟随风速的变化而变化, 实现独立变桨距控制。

4 结论

论文采用永磁同步电机作为发电机, 连接着风力机和电网侧, 在加速度权系数分配控制算法上进行前馈补偿, 通过比较得知, 论文提出的该控制算法是正确的, 具有可行性。在稳定发电机输出功率以及减小叶片载荷方面起到了很好的效果, 同时各桨叶也能很好的跟随风速的变化而不断变化, 桨叶拍打振荡减小, 具有很好的工程实用价值。但是, 该控制方法也有它的一些缺点, 因为加速度传感器必须安装在桨叶上, 这对大型风力发电机来说是一个很大的技术难题。

摘要：风能发电系统具有自然风速的随机性、时变性和系统的非线性等特点, 所以论文提出了基于前馈补偿加速度权系数的独立变桨距控制方法。采用加速度权系数分配对各个桨叶单独进行控制, 使每个桨叶跟随风速的变化而变化, 实现独立变桨距控制, 然后根据前馈补偿理论的知识对整个控制过程进行补偿。论文构建了直驱永磁同步发电系统独立变桨距的数学模型, 并在MATLAB/Simulink上进行建模仿真, 仿真结果表明论文提出的控制算法不仅具有强抗干扰、强鲁棒性以及响应速度快的优点, 而且还可以在稳定系统输出功率的同时, 实现各桨叶的平稳变化, 减轻风力发电机组疲劳载荷和摩擦。

独立变桨距 篇3

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

参考文献

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独立变桨距 篇4

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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独立变桨距 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

参考文献

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独立变桨距 篇6

风力发电机的机型很多, 目前在中国市场上的风力发电机主要有两种, 一种是定桨距风力发电机;一种是变桨距风力发电机。

定桨距风电机组的叶片与轮毂连接是固定的, 叶片的迎风角度不能改变。变桨距风电机组在叶片根部安装了变桨轴承, 叶片可以沿自身的轴心线旋转, 其迎风角可在一定范围内变化。与定桨距风电机组相比, 变桨距风电机组可在风速低于额定风速时, 通过调节发电机转子转速, 尽可能大地捕获风能;在风速高于额定风速时通过可自身转动的叶片充分捕获风能。这两种风电机组的结构除上述不同外还有其他一些不同点, 在此不一一叙述。

风电机组在某一地区的功率曲线怎样?发电能力如何?是电力企业和机组生产厂家共同关心的重要问题。为了解这方面的情况, 笔者最近赴某沿海地区满足IEC3条件的三类风场进行了调查, 在某风电厂搜集了几十台风电机组的有关数据, 重点对定桨距与变桨距两种风电机组的功率曲线和发电量进行了分析比较, 现将有关情况和数据报告如下。

2定桨距风电机组与变桨距风电机组理论功率曲线比较

定桨距风电机组, 一般在低风速段的风能利用系数高, 当风速接近额定点, 其风能利用系数开始下降。该风电机组的理论功率曲线见图1。

变桨距风电机组由于叶片迎风角可以控制, 即使风速超过额定点, 其功率仍然保持稳定, 并不随着风速的进一步加快而继续升高。该风电机组的理论功率曲线见图2。

3定桨距风电机组与变桨距风电机组实际功率曲线比较

将某风电厂多台1.0MW定桨距及1.5MW双馈异变变桨距风电机组的功率曲线图进行比较, 其中较为典型的功率曲线如图3、图4。图3为1MW定浆距风电机组的实际功率曲线, 其中G1曲线是该机组中低功率发电机在低风速时工作的功率曲线;G2曲线是该机组中高功率发电机在高风速时工作的功率曲线。

从图3、图4可以看出, 定桨距风电机组在低风速段的风能利用系数较高, 当接近风速额定点切换到高功率发电机工作后, 超过额定风速段的风能利用系数开始下降, 因为这时随着风速的升高, 功率上升已趋缓, 过了风速额定点后, 叶片已开始失速, 风速升高, 功率反而有所下降。而对于变桨距风电机组, 由于叶片桨距可以调节, 即使风速超过额定点, 其功率仍然较高, 功率曲线在风速额定点后也相对平稳。这就保证了较高的发电量产出, 减少了风电机组因风速的变化而造成对电网的不良影响。另外, 从图3、图4还可以看出, 变桨距风电机组与定桨距风电机组在相同的额定功率点, 变桨距风电机组额定风速比定桨距风电机组的额定风速要低。

4 定桨距风电机组与变桨距风电机组实际发电量比较

某风电厂1.0MW定桨距风电机组和1.5MW双馈异变变桨距风电机组2009年下半年的发电量等数据如下。

从表中各项数据看, 定桨距风电机组额定功率为1MW, 双馈异变变桨距风电机组额定功率为1.5MW, 其比值为1:1.5。定桨距风电机组故障停机时间较短, 实际发电时间较长, 半年发电总量为893323.6KW.h, 1.5MW双馈异变变桨距风电机组故障停机时间较长, 实际发电时间较短, 半年发电总量为1677789.40 KW.h, 其比值为1:1.88。考虑1MW定桨距风电机组无功损耗较少, 1.5MW双馈异变变桨距风电机组无功损耗较多, 将两者的半年发电总量风别减去自身的损耗, 其比值为1:1.87, 1.5MW双馈异变变桨距风电机组的比值仍然较大。考虑1.5MW双馈异变变桨距风电机组的额定功率比1.0MW定桨距风电机组的额定功率大, 为便于比较, 将两种风电机组的半年发电量风别除以其额定功率比值, 1.5MW双馈异变变桨距风电机组的发电量比值仍然高出25%以上。

5 结语

在某地对定桨距与变桨距两种风电机组从功率曲线和实际发电量等方面进行比较, 变桨距风电机组风能利用系数高, 可充分捕获风能;发电性能好, 其半年发电量要比定桨距风电机组高出许多。因此, 变桨距风电机组具有较大的优势, 势必成为风电市场的主流机型。

参考文献

独立变桨距 篇7

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

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