外文翻译译文-小间距的模糊逻辑控制系统控制的风力涡轮机

中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 1 页 共 9 页小间距的模糊逻辑控制系统控制的风力涡轮机F. Scherillo*,L.Izzo*,D.P.Coiro* and D. Lauria*航空航天工程系，“费德里克二世”那不勒斯大学，意大利， scherillunina.it*电机工程学系，“费德里克二世”那不勒斯大学，意大利davide.lauriaunina.it摘要：本文对一个由变桨距控制的风力涡轮机组系统进行描述和分析。这个变桨距控制系统的一个主要目标是控制风力发电机组在高风速区域内生产的电力在额定功率范围内。在湍流环境下，因为风速的波动性强，因此对电力生产的控制变得困难。该设计是基于模糊逻辑控制系统而设计和研究的一台 60 千瓦小型风力发电机组。建立一个风力发电机组的空气动力学模型，来模拟机组在不同强度风速情况下风电机组的一些特性。将采用模糊逻辑控制设计的系统与采用 PID 控制设计的系统在模拟中得到的结果进行比较。关键词：功率系数；电力生产；模糊逻辑；特性1 引言在现代风能转换系统中，控制起着关键作用。电力生产需要被限制在为了防止超载的范围内。此外，精心设计的控制系统降低了机械和空气动力载荷增加生命的安装。运用不同的功率限制策略来避免电力系统的超载。变速变桨距控制策略是最常见的选择之一，由于增加在低风速时的风能捕获能力保持生产上功率的评估值。在这个方案中涡轮系统工作在一个固定值下，额定风速以及高于额定风速时可变螺距。由于在非线性的桨距控制的风力涡轮机中，传统的 PID 控制器并不是一个合适的选择。经典增益调度技术可以适用于非线性问题，但它需要一个精确的风力涡轮机1的数学模型。中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 2 页 共 9 页在最近几年中已经将模糊逻辑控制器运用于变速变桨距风力发电机。而且模糊逻辑非常适用于非线性控制系统2。此外，也不需要了详细的系统数学模型，只需要使用系统操作和行为的总体知识，参数的设计也可以更容易地进行3。本文提出了一种由模糊逻辑控制系统设计的 60 千瓦变速变桨距风力涡轮机的运作说明。已开发利用的开源气动弹性涡轮由美国国家可再生能源实验室开发，代码为FAST4。较其效果，使用的模糊逻辑控制比使用了简单的 PID 控制器更有优势。模糊控制显示了更好的功率振荡行为，和达到最大转子速度时不超过每分钟 85 转的效果（相对于额定的每分钟 81 转的涡轮机）。2 EOL-CK60 风力机该控制系统被运用于设计一台 60 千瓦的小型风力涡轮机。涡轮机的主要特性总结于表一。涡轮机的电源转换器连接到电网。被设置为一个电压型的电源转换器的过电压保护。其转速对应于每分钟 90 转。为了防止过电压保护，控制系统要求停止羽化涡轮叶片转速在 88 转。叶片桨距是同步的，它是由一个单一的执行机构来控制。制动的最大速度为 30 度/秒，最小速度为 1 度/秒。而致动器的操作由 PLC 控制。 PLC 采样频率一直保持在 100 赫兹左右。涡轮机的偏航是由两个电机驱动并且控制机舱之间的对准误差，反馈风力的方向和风力减弱程度。该样机已经配备了一个线性的涡轮机原型电位器，以监测的叶片变桨位置。该涡轮转速和电力生产被逆变器控制。测风塔安装在靠近涡轮机侧，以用来检测风速和风向。表一 涡轮机特性额定功率（kW） 60叶片数目 3半径（m） 8.24额定转速 80额定风速（米/秒） 10功率调节 桨距控制变速切入风速（米/秒） 3切出风速（米/秒） 20中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 3 页 共 9 页图 1 60 千瓦风力发电机组样机3 控制策略根据风力机的致动原理，风能机只能利用一部分的风能，可以用下面的公式表示：PCAVP321其中，P 是所提取的功率， 是空气密度，V 为风速， A 是涡轮面积， 为PC风能利用系数。图 2 功率系数中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 4 页 共 9 页如图 2 所示。对于一个给定的转子和对于一个给定的叶片桨距角的功率系数的叶尖速比取决于（TSR）： VRTS其中 是转子的转速和 R 是涡轮半径。常见的变速控制策略的，是按照额定转速下的最大 CP 来设计的，根据逆变器的要求，给定一个转子的速度，通过电流的施加使涡轮机的转矩和发电机的转矩平衡。当风轮机在额定转速以上时是必要限制到额定功率生产。在该条件下，图 3 是通过理想的条件下，变桨距系统控制的涡轮机输出功率曲线。为了遵循功率曲线在变桨控制被激活时，一旦转子的转速达到额定转速，将修改涡轮机的功率系数，以保持恒定的电力生产。图 4 为在不同风速下对应的转子转速与涡轮机转矩的关系曲线。转子的速度和它的衍生物为控制系统的控制变量和输出变量的变桨速度。作为输出变量的变桨速度的选择是由于将安装在原型上的线性电位器决定的。图 3 风轮机功率曲线中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 5 页 共 9 页图 4 控制策略4 建模风力涡轮机模型已经可以使用 Simulink 环境的快速实现。FAST（疲劳，空气动力学，结构和湍流）的代码，是一个全面的的气动弹性模拟器，能够预测极端和疲劳载荷情况下叶片、水平轴风力发电机的运行情况。已开发的动态模型，以模拟的方式进行湍流风涡轮运行情况的模拟，采用PID 和模糊控制的策略，在 simulink 中建立的模型图如图 5：图 5 发电机仿真模型转矩通过一个输入曲线控制，在模拟中实现每个转子的转动。发电机的转矩是有限定的，当风轮机的转速低于切入速度，而高于额定旋转速度是，额定转矩为 0。图 3 中描述了这一情况。由于 PLC 的定时，在响应时会有延迟，又因为致动系统齿轮的间隙，所以要特别注意采样周期的准确性。所有的风力涡轮机的空气动力学的几何和惯性在输入文件中提供。输出的代码提供了几个参数，如载荷，中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 6 页 共 9 页转速，电力生产，桨距角和速度。通过 CEI EN61400-1 准则输入湍流风，一个典型的风输入文件对应的平均风速 12 米/秒和湍流强度为 18，如图 6 所示。图 6 湍流风输入例图5 模糊逻辑控制系统设计经典的模糊逻辑控制系统，控制（FLC）已遵循步骤 6 7：（1 ）模糊化：朝向确定的操作输入和输出隶属函数；（2）建立规则；（3 ）去模糊化操作方向，将模糊规则的结果转换成输出信号6。该风力涡轮机转子的转速（ ）和它的衍生物已被选择作为输入参数。输入隶属函数，观察不同的湍流强度和平均风速下涡轮运行情况。风力涡轮机的转速范围被认为是0，120m/s，衍生物的范围为-15，15转/秒。该风力机的转子速度将选定为每分钟 80 转。如下面图所示。图 7和图 8 5 个隶属函数已被用于为输入。图 7 转速隶属函数中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 7 页 共 9 页图 8 衍生转速隶属函数的6 结果与讨论测试不同的动荡和风力强度，在转速和电力生产变异方面，模糊控制似乎给出了良好的效果。在图 11 中给出了一个典型的模拟结果。图 11 模拟输出示例为了比较所获得的结果，使用一个经典的控制方法的齐格勒 - 尼科尔斯规则的，确定比例，积分和微分系数，设计一个 PID 控制器。PID 方案代表传统和简单的技术以实现控制动作。然而，这个方案有一定的局限。PID 控制器较模糊控制技术方面的能力下降，尤其面对高非线性行为风力发电机组，并在许多操作系统的情况下，其力度可能会没有那么好。PID 控制器获得的结果被用来作为参考，以提高控制模型的控制效果。变桨控制子系统还包括桨距调节器和旋转速度收购延迟的简单模型。PID 控制器和模糊控制器之间的比较图如图 12 所示：中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 8 页 共 9 页图 12 模糊控制与 PID 控制效果比较图该图显示了在转速方面，PID 控制器与模糊控制器的很大变化。收益调度应用 PID 控制减少振荡，在此情况下接近模糊控制结果。然而，模糊控制更适合，并不需要精确的数学建模。在模拟过程中，监测变桨致动器的工作。如图 13 所示，即使涡轮机符合设计要求，致动器也要留有裕量。为了减少致动器的疲劳，一个简单的思维被应用。如果涡轮机周围工作的目标转速为每分钟 80 转，如果所请求的控制动作带来的间距朝向失速的标称条件为 0，则该请求可以忽略，因为标称的转动速度已经达到。该设想需要以上前提，如果没有，那么模糊控制将不会有什么变化。7 结论本文对桨距控制风力涡轮机的一个可行的和简单的控制策略进行了研究。基于模糊逻辑理论，它允许以灵活的方式与一个不复杂的细节度的造型处理非线性和复杂系统的控制。相对于其他的常规方法设计的控制系统，这是一个很大的优势。该设计通过选择三角形的隶属函数和 25 模糊规则进行。而确定了相对标准的PID 控制器较迷糊控制器在实际生活中更容易实现。参考文献1 Bianchi F. D., De Battista H., Mantz R. J. : “Wind Turbine Control System”, Eds. Springler 2007.2 Jauch C. : ”Wind Turbine Pitch Angle Controllers for Grid Frequency Stabilisation”,European Wind Energy Conference 2006, Athens, Greece, February 27 March 3, 2006.3 Cronin J. T., Srensen P., Jensen B. B. : A Fuzzy Logic Pitch Angle Controller for Power System Stabilization Wind Energy (Published online 12 July 2006 in Wiley Interscience).4 Jonkman J. M., Buhl M. L. Jr. : FAST Users Guide Technical Report NREL/EL-500-38230 中 北 大 学 2013 届 毕 业 论 文第 9 页 共 9 页August 2005.5 T.Burton,N.Jenkins, D.Sharpe, E.Bossanyi Wind Energy Handbook Eds. John Wiley & Sons 2001.6 MusyafaA., Harika A., Negara I. M. Y., Robandi I.: Pitch angle control of variable low rated speed wind turbine using fuzzy logic controller, International Journal of Engineering & Technology IJET-IJENS Vol: 10 No: 05.7 Putrus G., Narayana M., Jova