风力发电系统的鲁棒性智能控制技术

风力发电系统的鲁棒性智能控制技术

0风力发电系统的研发风能是低密度能源，具有不稳定性和随机性特点。高效的风力机生产和效率控制是风力机安全运行的关键。因此，我们必须设计适合屋顶装置、可靠性、高效率、控制性能的分布式发电系统和先进的控制技术，这是推广应用风力发电的关键。1失速风电机组20世纪80年代初,商品化风电机组的单机容量以55kW为主,80年代中期到90年代初发展到100kW~450kW为主,90年代中后期以500kW~1MW为主。单机容量1MW~3MW机组是目前国际主流风电机组,5MW风电机组已投入试运行。我国在“九五”期间重点对600kW三叶片、失速型、双速发电机的风电机组进行了研制,掌握了整体总装技术和叶片、电控、发电机、齿轮箱等设计制造技术,并初步掌握了总体设计技术,对变桨距600kW风电机组也研制了样机。“十五”期间,科技部对750kW的失速性风电机组的产品化和产业化进行攻关。2006年2月投入试运行的1.2MW直接驱动永磁风力发电机组机型,国产化率达到90%,完全具有国内自主知识产权,同时初步形成大型风电机组的自主设计能力以及叶片、电控系统、发电机等关键部件的设计和批量生产能力。2风力机的驱动方式2.1双馈发电机和功率转换系统在MW级变速双馈发电机风力发电机组中,采用多级齿轮箱驱动双馈发电机和功率转换系统,发电机定子通过地面变压器与电网连接,发电机转子与功率变换器连接,风力发电机组实行变速运行,功率变换器容量为机组容量的三分之一。2.2风力发电系统此结构采用一级齿轮箱驱动永磁风力发电机,发电机、齿轮箱、主轴和主轴轴承集成一体,风力发电机定子通过交-直-交功率变换器、升压变压器与电网连接。此结构由于齿轮箱成本低、永磁发电机效率高、发电量高,机组在同容量下比多级齿轮箱驱动结构成本低13%,在几种驱动链接结构中,发电成本最低。2.3发电系统结构此结构风力永磁发电机由发电机叶轮直接驱动,省去了容易出现故障的齿轮箱,发电系统结构同单级齿轮箱永磁发电机结构。由于发电机成本高,整个传输系统比基本驱动链系统成本高30%,但发电量也高,平衡起来,机组在同容量下,比基本驱动链接结构发电成本高6%,但免去齿轮箱,减少了维修成本。2.4发电机结构成本叶片通过紧耦合主轴和单级多输出轴齿轮箱,驱动多个永磁发电机。整个系统由发电机、齿轮箱、主轴、主轴轴承集成一体。每个发电机有独立的整流器,输出通过直流母线连接在一起,再通过网侧逆变装置连接到电网。多永磁电机结构成本与系统直径和发电机数量有关,直径增加,发电机数量增加,单个发电机转矩减小,齿轮箱大齿轮加大,齿轮箱成本增加。整个结构中,齿轮箱成本低,永磁电机和发电系统效率高、发电量高,机组在同容量下,比多级齿轮箱结构发电成本低11%。3减少风轮的能量功率调节是风力发电机组的关键技术之一。风力发电机组在超过额定风速(一般为12m/s~16m/s)以后,必须降低风轮的能量捕获,使功率输出保持在额定值附近,同时减少叶片承受载荷和整个风力机受到的冲击,保证风力机不受损害。功率调节方式主要有定桨距失速调节、变桨距调节、主动失速调节3种方式。3.1功率双侧限制定桨距是指风轮的桨叶与轮毂刚性联接,桨距角保持不变,随着风速增加攻角增大,分离区形成大的涡流,流动失去翼型效应,与未分离时相比,上下翼面压力差减小,致使阻力增加,升力减少,造成叶片失速,从而限制了功率的增加。因此,定桨距失速控制没有功率反馈系统和变桨距执行机构,因而整机结构简单、部件少、造价低,并具有较高的安全系数。但失速控制方式依赖于叶片独特的翼型结构,叶片本身结构较复杂,成型工艺难度较大,随着功率增大,叶片加长,所承受的气动推力大,使得叶片的刚度减弱,失速动态特性不易控制,所以很少应用在MW级以上的大型风力发电机组控制上。这种机组的输出功率随风速的变化而变化,通常难以保证在额定风速之前Cp较大,特别在低风速段,所以通常设计有两个不同功率、不同极对数的异步发电机,大功率高转速发电机工作在高风速区,小功率低转速发电机工作在低风速区,由此来调整Cp。3.2风机桨距调节机构变桨距风力发电机组的功率调节不完全依靠叶片的气动特性,要依靠叶片节距角(气流方向与叶片横截面的弦的夹角)的改变来进行调节。在额定风速以下时节距角处于零度附近,在额定风速以上时,变桨距机构发挥作用,调整叶片节距角,保证发电机的输出功率在允许范围内。风机正常工作时,主要采用功率控制,对于功率调节速度的反应取决于风机桨距调节系统的灵敏度。在实际应用中,风速的较小变化将造成风能较大的变化,风机输出功率处于不断变化中,桨距调节机构频繁动作。风机浆距调节机构对风速的反应有一定的时延,在阵风出现时,桨距调节机构如果来不及动作就会造成风机瞬时过载,不利于风机的运行。它的缺点是需要有一套比较复杂的变桨距调节机构,要求风力机的变桨距系统对阵风的响应速度足够快,才能减轻由于风的波动引起的功率脉动。3.3更高的气动效率这种调节方式是前两种功率调节方式的组合。在低风速时,采用变桨距调节,可达到更高的气动效率;当风机达到额定功率后,使桨距角向减小的方向转过一个角度,相应的攻角增大,使叶片的失速效应加深,从而限制风能的捕获。这种方式变桨距调节不需要很灵敏的调节速度,执行机构的功率相对较小。4风力发电技术根据发电机的运行特征和控制技术,风力发电技术可分为恒速恒频(ConstantSpeedConstantFrequency,简称CSCF)风力发电技术和变速恒频(VariableSpeedConstantFrequency,简称VSCF)风力发电技术。4.1曲线稳定区内运行恒速恒频发电系统中,多采用笼型异步电机作为并网运行的发电机。并网后在电机机械特性曲线的稳定区内运行。当风力机传给发电机的机械功率随风速而增加时,发电机的输出功率及反转矩也相应增大,当转子速度高于同步转速3%~5%时达到最大值,若超过这个转速,异步发电机进入不稳定区,反转矩减小,导致转速迅速升高,引起飞车,这是十分危险的。4.2恒速恒频发电变速恒频发电是一种新型的发电技术,非常适用于风力、水力等绿色能源开发领域,尤其是在风力发电方面,变速恒频体现出了显著的优越性和广阔的应用前景。(1)传统的恒速恒频发电方式由于只能固定运行在同步转速上,当风速改变时风力机就会偏离最佳运行转速,导致运行效率下降。采用变速恒频发电方式,就可按照捕获最大风能的要求,在风速变化的情况下实时调节风力机转速,使之始终运行在最佳转速上。(2)变速恒频发电可以在异步发电机的转子侧施加三相低频电流实现交流励磁,控制励磁电流的幅值、频率、相位,实现输出电能的恒频恒压。(3)采用变速恒频发电技术,可使发电机组与电网系统之间实现良好的柔性连接,比传统的恒频发电系统更易实现并网操作及运行。5智能控制部分风力发电系统的控制策略根据控制器的不同可分为两大类:以数学模型为基础的传统控制方法和模拟智能活动及其控制与信息传递过程的智能控制。由于空气动力学的不确定性和电力电子模型的复杂性,使风电机组成为一个复杂多变量非线性系统,具有不确定性和多干扰等特点,致使风力发电系统很难用数学模型来描述,所以传统控制方法在风力发电系统中不适用。由于智能控制可充分利用其非线性、变结构、自寻优等各种功能来克服系统的参数时变与非线性因素,因此各种智能控制方案于近年被开始应用于风电机组控制领域。5.1模糊控制适用的风力机系统模糊控制是一种典型的智能控制方法。其最大特点是将专家的经验和知识表示为语言规则用于控制,它不依赖于被控对象的精确数学模型,能克服非线性因素影响,对被调节对象的参数具有较强的鲁棒性。由于风力发电系统是一个随机性的非线性系统,因此模糊控制非常适合于风力机的控制。模糊控制在发电机转速跟踪、最大风能捕获、最大功率获取以及系统鲁棒性等方面取得了较好的控制效果,笼型异步发电机可采用模糊控制器跟踪发电机转速以实现最大空气动力效率、计算轻载时磁链以实现发电机-逆变器效率优化、实现发电机速度控制的鲁棒性,可根据功率偏差及其变化取得在额定风速以下运行时的最大功率。变速恒频无刷双馈风力发电系统采用自适应模糊控制,可实现较好的鲁棒性和抗干扰能力,并且利用模糊控制可实现最大风能捕获并改善系统稳定性。大部分文献采用的是简单模糊控制器,主要缺点是控制精度不高,会出现稳态误差,需要专家知识,缺乏自适应能力。5.2基于资料的双组分模型人工神经网络具有可任意逼近任何非线性模型的非线性映像能力,利用其自学习和自收敛性可作为自适应控制器。在风力发电系统中,神经网络可以用来根据以往观察风速资料预测风速变化等方面。变桨距风力发电系统中可采用神经网络控制器通过在线学习并修改Cp-特性曲线,实现风能的最大捕获并减小机械负载力矩,根据风速资料和风力发电机动态特性可建立神经网络参考自适应控制模型。基于资料的机器学习是现代智能技术中的重要方面,研究从观测资料出发寻找规律,利用这些规律对未来资料或无法观测的资料进行预测,对工业过程进行有效控制。这些学习方法包括模式识别、神经网络、支持向量机等。在风电系统中,可从运行机组获取大量重要资料,以对机组的动态特性和性能进行研究。因此,将上述基于资料驱动的机器学习方法与风能转换系统的控制相结合,是解决风机控制问题的重要途径之一。6风力发电系统为提高风力发电效率、降低成本、改善电能质量、减少噪声、实现稳定可靠运行,风力发电将向大容量、变转速、直驱化、无刷化、智能化以及微风发电等方向发展。(1)风机容量大这可以降低并网成本和单位功率造价,有利于提高风能利用效率。(2)采用可变间隔和可变频