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1、風(fēng)電變槳控制系統(tǒng)設(shè)計研究 摘要:隨著現(xiàn)代風(fēng)電技術(shù)的發(fā)展，風(fēng)電的裝機容量越來越高。對于大型風(fēng)力發(fā)電機而言，如何提前對風(fēng)電功率進行預(yù)測以減少慣性所帶來的影響，彌補變槳機構(gòu)執(zhí)行引起的時滯性顯得非常重要。嘗試利用外推法設(shè)計了一種無模型風(fēng)電變槳控制器，在MATLAB中風(fēng)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型上模擬了變槳控制，驗證了該變槳控制器對穩(wěn)定輸出功率的改善作用。 關(guān)鍵詞:風(fēng)力發(fā)電;變槳控制;外推法 0引言 由于風(fēng)是隨機的、波動的且不受人所控制，因此當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機輸出功率過高時，需要通過變槳機構(gòu)穩(wěn)定輸出功率?，F(xiàn)階段，風(fēng)電變槳控制主要通過PID（proportionintegra

2、ldifferential）控制與智能算法的結(jié)合來改善由風(fēng)機非線性、強耦合和時滯性所導(dǎo)致的控制效果差的問題。國內(nèi)外學(xué)者們都對PID與不同智能算法的結(jié)合展開了深入的研究。程申［1］結(jié)合了模糊自適應(yīng)算法與PID控制器，然后設(shè)計了一種大型獨立變槳系統(tǒng)。董偉等［2］提出了一種基于人工智能算法的混合模型，應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法對神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)中的參數(shù)訓(xùn)練以達到最優(yōu)控制效果。宿鳳明等［3-6］應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將風(fēng)力發(fā)電機偏航角度、漿距角等參數(shù)納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模分析然后控制變槳機構(gòu)。劉武周等［7］提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測模型用于變槳控制。趙坤等［8］將氣象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿S圖像，然后通過

3、FILTERSIM算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)提取其特征并應(yīng)用于風(fēng)電功率控制。趙連娟等［9-10］將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論相結(jié)合，改進了風(fēng)電功率預(yù)測的精度。雖然PID與智能算法的結(jié)合能在某些情況下取得良好的控制效果，但是也有其缺點。例如智能算法中各項權(quán)值參數(shù)由人工依據(jù)經(jīng)驗進行試湊使得這種方法不具有普適性［11-13］，以及任何一種智能算法都有著容易陷入局部最優(yōu)的缺點［14-16］。為此，本文另辟蹊徑，嘗試通過外推法代替PID控制來設(shè)計一種新的變槳控制系統(tǒng)。 1拉格朗日外推法 拉格朗日外推法是一種經(jīng)典的數(shù)學(xué)方法。選擇這種方法的原因在于它既可以像PID那樣進行超前預(yù)測控制，同時又可以采集過去

4、時間點的數(shù)據(jù)然后適應(yīng)系統(tǒng)非線性。 2基于外推法的功率預(yù)測與變槳控制 本文結(jié)合了外推法與變槳控制實現(xiàn)風(fēng)電機組輸出功率的超前控制。文中對輸出功率曲線進行k次采樣獲得k個點的坐標（xk，yk），然后對采樣得到的k個點的坐標應(yīng)用公式（1），得到功率的擬合曲線Ln（x），取x=t+1時，Ln（x）即為下一秒處的功率預(yù)測值（其中t為當(dāng)前時刻值）。再結(jié)合功率輸出與變槳角度成反比的控制特性，按照得到的功率擬合曲線Ln（x）呈反比控制槳距角。圖2為變槳控制系統(tǒng)流程圖，從發(fā)電機輸出的功率經(jīng)過插值外推和信號變換重新接入變槳信號，從而形成負反饋來控制輸出功率穩(wěn)定在額定功率值附近。

5、3風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)仿真 3.1功率插值外推建模 利用Simulink搭建1.5MW風(fēng)電仿真模型，功率插值外推與變槳控制環(huán)節(jié)總體建模圖如圖3所示。首先對輸出功率曲線進行了濾波以消除小范圍的突變干擾。在濾波過后，對曲線以1s時間間隔設(shè)置8個延時模塊進行等間距采樣，取得4組采樣點的數(shù)據(jù)。最終得到發(fā)電機輸出功率預(yù)測曲線圖如圖4所示。圖4中曲線可由6s處的分界線分為兩塊區(qū)域，其中0～6s處為失效區(qū)，由于發(fā)電機于2s處時開始處于正常發(fā)電狀態(tài)，而采樣從2s開始每隔1s采集一組數(shù)據(jù)，因而6s之前預(yù)測模塊由于沒有采集滿4組數(shù)據(jù)，無法得到正確的結(jié)果。而在6s之后的工作區(qū)中利用外推法得到的曲線可

6、以很好地預(yù)測實際曲線一秒后的變化趨向，其波峰和波谷在時間橫軸上都超前于實際輸出功率曲線，并且當(dāng)實際曲線穩(wěn)定時預(yù)測曲線亦能夠趨于穩(wěn)定。 3.2功率控制改善效果驗證 按圖2流程圖中所示利用插值外推信號作為功率負反饋曲線，在Simulink中1.5MW風(fēng)電模型上驗證得到功率控制改善效果如圖5所示。圖5中，功率曲線1為無任何變槳控制的輸出功率曲線，曲線2為利用外推法進行變槳控制后的輸出功率曲線。因為沒有利用功率變換器消除隨機風(fēng)帶來的影響，所以輸出功率仍然存在著高頻波動，但是功率曲線在低頻段的變化已經(jīng)通過變槳得到了改善，曲線1完全根據(jù)風(fēng)速變化趨勢波動，超調(diào)量較大，在10～15s間

7、的曲線，輸出功率無法穩(wěn)定在1.5MW附近。而曲線2超調(diào)量較小，在多個波峰波谷間沒有陷入局部最優(yōu)，并且在10～15s間的曲線，輸出功率可以穩(wěn)定在1.5MW附近。 4總結(jié) 本文提出了利用外推法代替PID進行變槳控制的思路。在MATLAB中以1.5MW風(fēng)力發(fā)電機為仿真對象，通過采集4組數(shù)據(jù)然后插值外推法，優(yōu)化及穩(wěn)定了發(fā)電機輸出功率曲線。與傳統(tǒng)PID相比，這是一種有著簡單算法結(jié)構(gòu)的無模型控制方法，并且輸出值基于過去多個時間點的采樣值，而非僅僅通過當(dāng)前點的導(dǎo)數(shù)進行預(yù)測控制。通過實驗可以看出在風(fēng)速大幅度波動時，這種變槳控制方法同樣能夠像PID控制器那樣在風(fēng)速突變點減小風(fēng)力發(fā)電機輸出功率曲線的超調(diào)量。