《風(fēng)電變槳控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究》由會(huì)員分享,可在線閱讀,更多相關(guān)《風(fēng)電變槳控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究(3頁珍藏版)》請?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、風(fēng)電變槳控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(jī)容量越來越高。對(duì)于大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)而言,如何提前對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測以減少慣性所帶來的影響,彌補(bǔ)變槳機(jī)構(gòu)執(zhí)行引起的時(shí)滯性顯得非常重要。嘗試?yán)猛馔品ㄔO(shè)計(jì)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(yàn)證了該變槳控制器對(duì)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(jī)的、波動(dòng)的且不受人所控制,因此當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率過高時(shí),需要通過變槳機(jī)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(jī)非線性、強(qiáng)耦合和時(shí)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(duì)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(jì)了一種大型獨(dú)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(duì)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)中的參數(shù)訓(xùn)練以達(dá)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(jī)偏航角度、漿距角等參數(shù)納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模分析然后控制變槳機(jī)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(duì)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(jìn)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(diǎn)。例如智能算法中各項(xiàng)權(quán)值參數(shù)由人工依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)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(diǎn)[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(jì)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(jìn)行超前預(yù)測控制,同時(shí)又可以采集過去
4、時(shí)間點(diǎn)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(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組輸出功率的超前控制。文中對(duì)輸出功率曲線進(jìn)行k次采樣獲得k個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)(xk,yk),然后對(duì)采樣得到的k個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)應(yīng)用公式(1),得到功率的擬合曲線Ln(x),取x=t+1時(shí),Ln(x)即為下一秒處的功率預(yù)測值(其中t為當(dāng)前時(shí)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(jī)輸出的功率經(jīng)過插值外推和信號(hào)變換重新接入變槳信號(hào),從而形成負(fù)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(duì)輸出功率曲線進(jìn)行了濾波以消除小范圍的突變干擾。在濾波過后,對(duì)曲線以1s時(shí)間間隔設(shè)置8個(gè)延時(shí)模塊進(jìn)行等間距采樣,取得4組采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)。最終得到發(fā)電機(jī)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(jī)于2s處時(shí)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(shí)際曲線一秒后的變化趨向,其波峰和波谷在時(shí)間橫軸上都超前于實(shí)際輸出功率曲線,并且當(dāng)實(shí)際曲線穩(wěn)定時(shí)預(yù)測曲線亦能夠趨于穩(wěn)定。
3.2功率控制改善效果驗(yàn)證
按圖2流程圖中所示利用插值外推信號(hào)作為功率負(fù)反饋曲線,在Simulink中1.5MW風(fēng)電模型上驗(yàn)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(jìn)行變槳控制后的輸出功率曲線。因?yàn)闆]有利用功率變換器消除隨機(jī)風(fēng)帶來的影響,所以輸出功率仍然存在著高頻波動(dòng),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(dòng),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(gè)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(jìn)行變槳控制的思路。在MATLAB中以1.5MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)為仿真對(duì)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(jī)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(gè)時(shí)間點(diǎn)的采樣值,而非僅僅通過當(dāng)前點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行預(yù)測控制。通過實(shí)驗(yàn)可以看出在風(fēng)速大幅度波動(dòng)時(shí),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(diǎn)減小風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率曲線的超調(diào)量。