CN110030148A - 基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，包括：步骤1，引入动态区域来约束风力发电机组给定桨距角变化率的预设允许范围；步骤2，在所述预设允许范围内确定候选风力发电机组给定桨距角变化率的有限控制集；步骤3，通过所述有限控制集搜索最优风力发电机组给定桨距角变化率序列；步骤4，将所述最优风力发电机组给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出。本发明的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法对机组安全、稳定、高效运行具有十分重要的作用。

Description

基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法

技术领域

本发明涉及风电机组控制系统技术领域，特别涉及一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法。

背景技术

在现有技术中，变桨距控制多以风轮转速为输入，桨距角为输出的传统控制计算方法，即根据风轮的实时转速，通过比例积分控制算法得到桨距角，再由变桨执行机构实现桨距角的跟踪，控制叶片变桨旋转至得出的桨距角，进而实现对风轮转速的控制。随着风电机组单机容量的增大及风轮叶片的加长，导致风轮转动惯量增大及风轮转速控制滞后时间延长。传统的控制方法在风速快速变化的风况下，容易导致机组超速及极端载荷的发生。雷达测风(Lidar)设备的快速发展和成熟使得未来风信息的提前测量变成了现实，如何有效利用提前测量风信息提升机组控制性能引起了相关领域技术人员的密切关注。

发明内容

本发明提供了一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其目的是为了解决传统的控制方法在风速快速变化的风况下，容易导致机组超速及极端载荷的问题。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，包括：

步骤1，引入动态区域来约束风力发电机组给定桨距角变化率的预设允许范围；

步骤2，在所述预设允许范围内确定候选风力发电机组给定桨距角变化率的有限控制集；

步骤3，通过所述有限控制集搜索最优风力发电机组给定桨距角变化率序列；

步骤4，将所述最优风力发电机组给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出。

其中，所述步骤1中所述的预设允许范围为

其中，和对应所述风力发电机组给定桨距角变化率的最小值和最大值。

其中，所述步骤2包括：

将上述公式中的区域分为m个子区间，得到包含m个元素的有限控制集：

仅对第一个周期进行全局搜索，对剩余的n-1个周期采用邻域搜索技术，在第k个周期内那么在第k+1个周期的可用搜索域为：

其中，m_p≤m是邻域区间元素候选数目。

其中，所述步骤3包括：

确定周期为T和Δt；

获取提前测量的未来平均风速V₁，V₂，...，V_n；

预测所述步骤1和步骤2中每个所对应的叶轮转速，找到最优给定桨距角变化率序列。

其中，所述步骤3具体包括：

在特定时间T内，变速风力发电机组在额定风速以上风速区间运行的优化目标可以用以下数学表达式来表示：

其中，w¹和w²是权重因子，可以使用试错程序(trial and error procedures)来确定，ω_r是转子转速，ω^*是转子额定转速，是桨距角变化率；

将长周期T分为n段短周期Δt，变速风力发电机组在特定时间T内

其中，w¹ ₁，w¹ ₂，...，w¹ _n；w² ₁，w² ₂，...，w² _n；ω_r1，ω_r2，...，ω_rn；分别是短周期内的权重系数、叶轮平均转速以及桨距角变化率。

其中，所述方法还包括：

对风电机组对象进行建模，得到：

P_a＝T_aω_r＝0.5ρπR²V³C_p(λ，β)

其中，T_a为气动力矩，ω_r为转子转速，ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ，β)是风能捕获系数，J_R是转子-发电机组合惯性，T_g是发电机的转矩，N是变速箱的比数；

由上述两个公式可得，预测的叶轮转速ω_rk表示为：

ω_rk＝(ψV_k ³C_pk(λ_k，β_k)/(ω_rk-1)-NT_g)Δt/J_R+ω_rk-1

其中，λ_k≈ω_rk-1R/V_k，T_g是所需的发电机转矩，Δt表示短周期，J_R表示转子-发电机组合惯性，ψ＝0.5ρπR²。

本发明的上述方案有如下的有益效果：

本发明的上述实施例所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法对机组安全、稳定、高效运行具有十分重要的作用；执行上述搜索算法实现非线性预测控制，控制周期为Δt，以最优给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出，变桨控制通过调节桨叶的桨距角，改变气流对桨叶的攻角，进而控制风轮捕获的气动转矩和气动功率。

附图说明

图1为本发明的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明针对现有的控制方法在风速快速变化的风况下，容易导致机组超速及极端载荷的问题，提供了一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法。

如图1所示，本发明的实施例提供了一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，包括：

步骤1，引入动态区域来约束风力发电机组给定桨距角变化率的预设允许范围；

步骤2，在所述预设允许范围内确定候选风力发电机组给定桨距角变化率的有限控制集；

步骤3，通过所述有限控制集搜索最优风力发电机组给定桨距角变化率序列；

步骤4，将所述最优风力发电机组给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出。

本发明的上述实施例所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法对所述用于变速风力风力发电机组组在额定风速以上时运行时，保持额定转速运行的非线性预测控制方法做进一步描述；在特定时间T内，变速风力发电机组在额定风速以上风速区间运行的优化目标可以用以下数学表达式来表示：

其中，w¹和w²是权重因子，可以使用试错程序来确定，ω_r是转子转速，ω^*是转子额定转速，是桨距角变化率。

由于风速V是一个不断变化的量，且大型变速风力风力发电机组组叶轮有较大的转动惯性，要在一个很长的周期内维持C_p不变是不切实际的。为此，将长周期T分为n段短周期Δt，变速风力风力发电机组组在特定时间T内

其中，w¹ ₁w¹ ₂，...，w¹ _n；w² ₁w² ₂，...，w² _n；ω_r1，ω_r2，...，ω_rn；分别是短周期内的权重系数、叶轮平均转速以及桨距角变化率。

求取公式(2)的解即是寻找最优叶轮平均转速ω_rk(k＝1，2，...，n)以及最优桨距角变化率序列。

对变桨执行机构进行建模，得到：

其中，为桨距角变化率，β_kref为给定桨距角，β_k为实际桨距角，T_β为变桨执行机构的时间常数。

对风电机组对象进行建模，得到：

P_a＝T_aω_r＝0.5ρπR²V³C_p(λ，β) (4)

其中，T_a为气动力矩，ω_r为转子转速，ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ，β)是风能捕获系数，J_R是转子-风力发电机组组合惯性，T_g是风力发电机组的转矩，N是变速箱的比数。

由公式(4)和公式(5)可得，预测的叶轮转速ω_rk表示为：

ω_rk＝(ψV_k ³C_pk(λ_k，β_k)/(ω_rk-1)-NT_g)Δt/J_R+ω_rk-1 (6)

其中，λ_k≈ω_rk-1R/V_k，T_g是所需的风力发电机组转矩，Δt表示短周期，J_R表示转子-风力发电机组组合惯性，ψ＝0.5ρπR²。

C_p(λ，β)是风能捕获系数，由风电机组叶片气动属性决定。通常，可从叶片制造商获取由叶尖速比(TSR，tip speed ratio)λ和桨距角β决定的二维数据表。通过函数拟合，可得到与叶尖速比λ和桨距角β相关的非线性函数。例如，某厂家设计的叶片风能捕获系数表示为：

其中，c₁＝0.5176，c₂＝116，c₃＝0.4，c₄＝5，c₅＝21，c₆＝0.0068，b₁＝0.08，b₂＝0.035。

由公式(6)可知，最优叶轮转速ω_rk(k＝1，2，...，n)由风速序列V₁，V₂，...，V_n和桨距角序列β_k(k＝1，2，...，n)决定；由公式(3)可知，桨距角序列β_k(k＝1，2，...，n)由给定桨距角序列β_kref(k＝1，2，...，n)和桨距角变化率序列决定；由可知，给定桨距角序列β_kref(k＝1，2，...，n)由给定桨距角变化率序列决定。假设V₁，V₂，...，V_n是可利用先进测量设备测得的未来风速信息，那么，该优化问题的求解方法是寻找最优给定桨距角变化率序列

其中，所述步骤1中所述的预设允许范围为

其中，和对应所述风力发电机组给定桨距角变化率的最小值和最大值。

其中，所述步骤2包括：

将上述公式中的区域分为m个子区间，得到包含m个元素的有限控制集：

仅对第一个周期进行全局搜索，对剩余的n-1个周期采用邻域搜索技术，在第k个周期内那么在第k+1个周期的可用搜索域为：

其中，m_p≤m是邻域区间元素候选数目。

其中，所述步骤3包括：

确定周期为T和Δt；

获取提前测量的未来平均风速V₁，V₂，...，V_n；

利用ω_rk-1和公式(3)、公式(6)预测公式(9)-公式(10)中每个所对应的叶轮转速；

根据ω_rk(k＝1，2，...，n)和计算公式(2)，并找到对应于公式(2)中的最优给定桨距角变化率序列

最后，执行上述搜索算法实现非线性预测控制，控制周期为Δt，以最优给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出。

本发明的上述实施例所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法对机组安全、稳定、高效运行具有十分重要的作用；执行上述搜索算法实现非线性预测控制，控制周期为Δt，以最优给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出，变桨控制通过调节桨叶的桨距角，改变气流对桨叶的攻角，进而控制风轮捕获的气动转矩和气动功率。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其特征在于，包括：

步骤1，引入动态区域来约束风力发电机组给定桨距角变化率的预设允许范围；

步骤2，在所述预设允许范围内确定候选风力发电机组给定桨距角变化率的有限控制集；

步骤3，通过所述有限控制集搜索最优风力发电机组给定桨距角变化率序列；

步骤4，将所述最优风力发电机组给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出。

2.根据权利要求1所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其特征在于，所述步骤1中所述的预设允许范围为

其中，和对应所述风力发电机组给定桨距角变化率的最小值和最大值。

3.根据权利要求2所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其特征在于，所述步骤2包括：

将上述公式中的区域分为m个子区间，得到包含m个元素的有限控制集：

仅对第一个周期进行全局搜索，对剩余的n-1个周期采用邻域搜索技术，在第k个周期内那么在第k+1个周期的可用搜索域为：

其中，m_p≤m是邻域区间元素候选数目。

4.根据权利要求3所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其特征在于，所述步骤3包括：

确定周期为T和Δt；

获取提前测量的未来平均风速V₁,V₂,...,V_n；

预测所述步骤1和步骤2中每个所对应的叶轮转速，找到最优给定桨距角变化率序列。

5.根据权利要求4所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

在特定时间T内，变速风力发电机组在额定风速以上风速区间运行优化的目标可以用以下数学表达式来表示：

其中，w¹和w²是权重因子，可以使用试错程序(trial and error procedures)来确定，ω_r是转子转速，ω^*是转子额定转速，是桨距角变化率；

将长周期T分为n段短周期Δt，变速风力发电机组在特定时间T内

其中，w¹ ₁,w¹ ₂,...,w¹ _n；w² ₁,w² ₂,...,w² _n；ω_r1,ω_r2,...,ω_rn；分别是短周期内的权重系数、叶轮平均转速以及桨距角变化率。

6.根据权利要求5所述的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

对风电机组对象进行建模，得到：

P_a＝T_aω_r＝0.5ρπR²V³C_p(λ,β)

其中，T_a为气动力矩，ω_r为转子转速，ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ,β)是风能捕获系数，J_R是转子-发电机组合惯性，T_g是发电机的转矩，N是变速箱的比数；

由上述两个公式可得，预测的叶轮转速ω_rk表示为：

ω_rk＝(ψV_k ³C_pk(λ_k,β_k)/(ω_rk-1)-NT_g)Δt/J_R+ω_rk-1

其中，λ_k≈ω_rk-1R/V_k，T_g是所需的发电机转矩，Δt表示短周期，J_R表示转子-发电机组合惯性，ψ＝0.5ρπR²。