风力发电机组变桨距控制方法研究

风力发电机组变桨距控制方法研究

第24卷 第5期 农 业 工 程 学 报 Vol.24 No.5 2008年 5月 Transactions of the CSAE May 2008 181

风力发电机组变桨距控制方法研究

邢 钢1，郭 威2

（1．天津工业大学计算机与自动化学院，天津 300160； 2．天津工业大学机械电子学院，天津 300160）

摘 要：由于风能的能量密度低、随机性和不稳定性等特点，给大型风力发电机组的控制技术问题带来困难。该文以国

产兆瓦级风力发电机组为依托，对大型风力发电机组变桨距控制技术进行研究。分析变桨距控制的基本规律，建立统一变桨和独立变桨距的设计方案和控制方法。提出一种应用于统一变桨距的模糊PID参数自整定控制器设计方案，并在MATLAB/Simulink中建立相应的仿真模块。仿真结果表明，模糊PID的统一变桨距系统能较好地实现大型风电机组对功率控制的要求。此外，利用神经网络技术，提出一种基于来流角预测的独立变桨距控制策略，并通过仿真证明其可有效地减小桨叶的气动疲劳载荷，且功率控制效果良好。通过比较发现，独立变桨距控制比统一变桨距控制的输出功率更加稳定。

关键词：风力发电机组；统一变桨距控制；独立变桨控制；模糊PID；神经网络

中图分类号：TK83；O232 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2008)-5-0181-06

邢 钢，郭 威. 风力发电机组变桨距控制方法研究[J]. 农业工程学报，2008，24(5)：181－186．

Xing Gang, Guo Wei. Method for collective pitch control of wind turbine generator system[J]. Transactions of the CSAE, 2008,24(5)：181－186.(in Chinese with English abstract)

0 引 言

变桨距系统作为大型风电机组控制系统的核心部分之一，对机组安全、稳定、高效的运行具有十分重要的作用。稳定的变桨距控制已成为当前大型风力发电机组控制技术研究的热点和难点之一。国外研制的大容量风电机组，已将模糊控制、专家系统和神经网络等智能控制技术应用于变桨距控制领域[1-3]，其技术日趋成熟。国内在变桨距技术方面相对起步较晚，一些研究将模糊控制和神经网络等技术应用于变桨距控制方法，并取得了一些成果[4-6]。本文主要讨论风力机功率控制方法，分别研究了模糊PID统一变桨距功率控制系统、基于来流角预测的独立变桨距功率控制策略；并将神经网络技术及其优秀“预测”功能[1, 2]应用于独立变桨距功率控制和相应的计算机仿真，并将二者的仿真结果进行比较，为中国大型风电机组变桨距控制系统国产化的研发提供一些设计思路和理论方法。

Pitch Control）。

统一变桨距控制是最先发展起来的变桨距控制方法，目前应用最为成熟。统一变桨距控制是指风力机所有叶片的节距角均同时改变相同的角度。

独立变桨距控制是在统一变桨距的基础上发展起来的新型变桨距控制理论和方法。独立变桨距控制是指风力机的每支叶片根据自己的控制规律独立地变化节距 角[7]。

2 统一变桨距功率控制与仿真

2.1 统一变桨距的模糊PID功率控制器设计

PID控制器是以其算法简单、鲁棒性好和可靠性高等优点，广泛应用于工业自动控制领域，但传统的PID算法难以胜任高性能的大型风力发电机组的变桨距控制。研究表明，基于模糊逻辑的参数自整定PID控制器不但可以解决线性控制问题，也能很好地适应非线性系统。

在功率控制过程中，要求模糊控制器根据功率偏差

调节比例系数KP、积分系数KI和微信号e及其变化率e

根据的PID算法中各环节作用和实际分系数KD的数值。

控制经验，可总结出参数整定规则，这些规则是制定模糊控制规则的依据和基础[8, 9]。

模糊控制规则是模糊控制的核心算法。本文采用二维模糊控制，其模糊条件语句为：

If E and EC then U. E——功率偏差；EC——功率偏差的变化率；U——桨距角变化量。

控制规则选取的基本原则是，当功率偏差较大时，以考虑快速消除偏差为主；当功率偏差较小时，主要考虑避免过大超调，保证系统稳定。Mamdani法是工程上最常用的模糊推理方法，本文采用此方法设计模糊控制器

1 变桨距控制原理及控制过程

变桨距控制（Active Pitch Control）技术简单来说，就是通过调节桨叶的节距角，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。目前，国内外风电变桨距控制主要有两种方法，即统一变桨距控制（Collective Pitch Control）和独立变桨距控制（Inpidual

收稿日期：2007-01-27 修订日期：2008-05-05 基金项目：国家863计划项目（2006AA05z429）

作者简介：邢 钢，副教授，研究方向：风力发电机设计与变桨距控制。天津 天津工业大学计算机与自动化学院，300160。 Email: xinggang2004@http://doc.guandang.net

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并采用最大隶属度法解模糊，最终确定PID参数整定的模糊控制查询表（略）。在Simulink中，可搭建的模糊PID控制器模块如图1所示。

图2 旋转桨叶的气流速度及气动力

Fig.2 Airflow speed and gas drive of circumrotate blade

2.3 风力机的功率与风能利用系数

风能利用系数Cp是指风力机从自然风能中吸收风能的大小程度，是衡量风力机运行效率最重要的指标之一， 每一台风力机的Cp曲线，都可表示成与尖速比λ和

图1 模糊PID控制器的Simulink模块

Fig.l Simulink module of fuzzy PID controller

本文采用以下两种风能利用系数（式节距角β的关系式。

（2）、（3））[13,14]，分别绘制其二维及三维曲线，如图3

和图4所示；并推导出本机组桨距角的基本控制规律：

1）对于任意节距角β，风能利用系数特性曲线存在最大值Cpmax；

2）在大型风力发电机组正常运行的尖速比λ范围内，节距角β=0°时，Cp基本上是最大值，（3≤λ≤8）

且随着β的增大，Cp明显逐渐减小。

Cp(β,λ)=0.22 [116 (

10.035

3)

+0.08β+1

2.2 风力机桨叶的气动力

设风轮旋转角速度为ωr，垂直风轮平面的无穷远处来流风速为V∞，则至风轮中心距离为r长度为dr的叶片元（或称叶素）的受力情况如图2所示

[11, 12]

。相对风速Vrel

是绝对风速V∞ (1 a)与叶片元旋转线速度ωr r (1+b)的向量和。Vrel与翼弦的夹角i称为攻角；翼弦与风轮旋转平面的夹角β称为节距角；Vrel与风轮平面的夹角I称为来流角，

I=i+β=arctan(V∞(1 a)/ωrr(1+b)) （1） 考虑涡流引起的速度变化时，a、b分别为轴向速度系数和周向速度系数；可由叶素理论导出[14]。本文采用简单风力机叶素理论，可不考虑涡流现象，即a、b取0；虽有一定误差，但可用于定性分析或简单模型的定量分析[13]。

0.4 β

C

p

10.035

12.5 +0.08 β+1

5] e

（2）

sin 0.00184 150.3

(β,λ)=(0.44

π λ 3

0.0167 β)

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