風電機組轉矩的非線性控制范文

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《電工電能新技術雜志》2015年第十二期

摘要:

風電機組發電機轉矩控制不僅直接決定機組的最大功率追蹤效果，而且對傳動系統疲勞載荷有明顯影響。風電機組發電過程時刻受到風速的擾動，而且機組傳動系統具有明顯的非線性特性。本文設計了一種非線性轉矩控制器，在計算出最優轉速后，對風電機組轉矩進行控制跟蹤最優轉速。在考慮機組傳動系統柔性的情況下，實現最大功率追蹤的同時可減小傳動系統疲勞載荷。在FAST軟件中針對5MW風電機組仿真，結果表明該方法能夠很好地追蹤最大功率，且相對傳統PI控制輸出的功率更加穩定平滑，對傳動系統載荷有一定的改善。

關鍵詞:

風力發電;非線性控制;轉矩控制

1引言

隨著風力發電技術的迅速發展，風電機組的單機容量不斷增加，對控制技術也提出了更高的要求。風電機組的控制系統在實現最大風能追蹤、平穩發電運行的基礎上，還需盡可能抑制輸出功率波動，優化機組承受的載荷，這樣就對風電機組的控制系統提出了更高的要求［1-3］。最大功率追蹤(MPPT)是變速變槳風電機組控制的主要任務之一，常用的MPPT方法有葉尖速比控制、功率反饋和爬山法［4］。文獻［5］將葉尖速比控制算法與功率反饋法相結合，采用一種簡單有效的方法獲取定子給定最佳功率與轉速關系曲線，避免了復雜的運算;文獻［6］對傳統的登山搜索控制算法進行改進，將原算法中的計算參數由風力機輸出的機械功率轉化為發電機輸出的電磁功率，并與基于定子磁鏈定向的矢量控制相結合。在傳動系統的載荷控制方面，傳統的方法是在PI控制的基礎上，利用帶通濾波器產生的阻尼轉矩與原發電機轉矩參考值相加，增加系統阻尼，進而抑制傳動系統的扭振，減小載荷［7］;但是當模型存在不確定性時，系統的穩定性和其他性能會受到影響［8］。而以上所有的方法都是基于傳動系統的線性化模型，其模型的建立忽略了傳動系統的非線形，難以真實地反映風電機組傳動系統的動態響應，存在一定的局限性。本文針對雙饋風電機組的最大功率問題和傳動系統載荷問題，在額定風速以下，利用非線性控制(NC)，通過及時跟蹤最優轉矩，從而減小功率波動，提高輸出電能質量，相對減小傳動系統扭轉載荷。

2風速對轉矩控制的影響

風電機組的發電過程是一個復雜的非線性過程，受到風速和發電機轉矩控制的直接影響，其過程如圖1所示。其中，v為風速;Ta為風輪氣動轉矩;ωr為風輪角速度;ωg為發電機角速度;Te為發電機轉矩;Pe為發電機輸出功率。風速變化具有強烈的隨機性、時變性和不確定性的特點，傳動系統的非線性特征主要體現在參數不確定性和無法準確建模的動態部分。通過式(1)和式(2)可以得出風輪轉矩，然后通過傳動系統的模型就可以得到最終的控制量Tg，所以在整個過程中最開始的風速是十分重要的。如果通過歷史的Tg和ωg數據對Ta和ωr預測，進而對風速預測，然后根據圖1所示的關系對發電機轉矩進行控制，這樣對最大功率追蹤和載荷控制問題是十分有意義的。

3風電機組傳動系統建模

雙饋風電機組的傳動系統由風輪、低速軸、齒輪箱、柔性聯軸器和發電機轉子等構成。本文研究的風電機組傳動系統考慮傳動系統的柔性、綜合剛度和阻尼等情況，采用兩質量塊模型，具體模型如圖2所示。

4基于卡爾曼濾波的風速的預測

風速是決定最優風輪轉速ωropt的重要變量之一。由于受到風輪的影響，風電機組中風速測量精度有限且存在明顯滯后，本文控制中采用在線動態預測的方法作為參考。通過卡爾曼濾波和牛頓迭代法來預測風速，卡爾曼濾波器的輸入為發電機轉矩和風輪轉速，預測輸出狀態量為風輪轉矩和風輪轉速。

5基于風速預測的發電機轉矩的非線性控制

本文研究的區域在低風速區域，不考慮對槳距角度和偏航角進行控制，實際操作上將槳距角和偏航角設置在最優的0°位置，具體的控制框圖如圖3所示。在式(16)中已經介紹了ωropt計算，這里不再贅述。下面主要進行控制量Te導數的求解。

6案例仿真計算與結果分析

在風電場進行風電機組控制策略試驗風險較大，成本很高，而且無法實現在相同工況下兩種方法對比，因此本文采用風電機組載荷計算軟件進行案例仿真計算驗證控制策略的性能。利用美國可再生能源實驗室開發的FAST仿真軟件對一5MW雙饋風電機組進行仿真，機組的部分參數如表1所示。表1機組的部分參數不同控制策略下風輪轉速和最優風輪轉速的轉速差如圖5所示。其中NC表示非線性控制器，PI表示傳統PI控制器。不難看出，在非線性控制器作用下，最優風輪轉速的追蹤要好于傳統的PI控制。非線性控制器和傳統PI控制器控制下的發電機轉矩如圖6所示。可以看出，非線性控制器控制下的發電機轉矩波動較小。發電機轉矩數據統計結果如表2所示。可以看出，兩種控制策略的最大值、最小值和平均值相差不大，但是非線性控制器的標準差卻只有PI控制器的80.6%，說明發電機的轉矩波動減弱。兩種控制策略下發電機的輸出功率如圖7所示。可以看出，在本文控制器作用下，功率的波動相對平穩。發電機功率數據統計結果如表3所示。可以看出，在本文控制器的作用下，輸出功率波動幅度減小，標準差只有PI控制器的74.7%。

7結論

針對風速變化的隨機性、不確定性及其對風電機組轉矩控制和輸出功率的直接影響，本文設計了一種基于卡爾曼濾波和牛頓迭代的風速預測方法，并以此為基礎，考慮風電機組傳動系統的非線性，提出了一種發電機轉矩非線性控制器，該控制器可以更好地跟蹤最優轉速。5MW風電機組在FAST環境的計算結果表明，該控制策略能夠使輸出功率更加穩定平滑，提高輸出功率品質，并且在一定程度上減小了傳動系統的疲勞載荷。

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作者：王曉東 李懷卿 劉穎明 謝洪放 單位：沈陽工業大學電氣工程學院