风力发电系统控制技术综述

风力发电系统控制技术综述一、引言在全球能源转型与“双碳”目标驱动下，风力发电作为清洁低碳的可再生能源技术，已成为电力系统绿色发展的核心支撑之一。风力发电系统的高效、安全运行高度依赖控制技术的创新与优化——其不仅决定风能到电能的转化效率，更关乎机组寿命、电网兼容性及极端工况下的可靠性。从早期定速恒频机组的简单控制，到现代变速恒频机组的多目标协同控制，控制技术的演进推动着风电产业从“量的增长”向“质的跃升”转型。本文系统梳理风力发电控制技术的发展脉络、关键技术路径及未来挑战，为行业技术研发与工程实践提供参考。二、风力发电控制技术的发展演进风力发电控制技术的发展与机组拓扑、电网需求深度耦合，大致经历三个阶段：（一）定速恒频时代：基于机械与简单电气控制早期风力机多采用“失速调节+异步发电机”的定速恒频拓扑，控制目标聚焦于机械保护与并网稳定性。通过叶片气动失速特性限制功率（风速过高时，气流分离导致升力下降），配合软启动装置（如串电阻、自耦变压器）降低并网冲击。此阶段控制策略简单，但风能利用率低（叶尖速比固定）、机械载荷波动大，仅适用于低风速、小容量机组。（二）变速恒频过渡：变桨与双馈技术的突破20世纪90年代后，变桨距控制与双馈感应发电机（DFIG）技术推动风电进入变速时代。变桨系统通过调整叶片桨距角，实现“风速跟踪—功率限制—停机保护”的多场景适配；双馈发电机则通过转子侧变流器调节转速，使风力机可在宽风速范围内（如切入风速至切出风速）维持最佳叶尖速比，风能利用率提升至40%以上。此阶段控制逻辑从“被动适应”转向“主动调节”，但变流器容量有限（通常为机组容量的30%），电网故障下的低电压穿越（LVRT）能力成为技术瓶颈。（三）全功率变换与多目标协同：现代控制的智能化转向近年，直驱永磁同步发电机（PMSG）+全功率变流器拓扑成为主流，控制技术向“多目标、高精度、智能化”升级。全功率变流器（容量100%机组功率）赋予机组更强的电网支撑能力（如LVRT、无功调节）；控制目标从单一的“功率最大化”拓展至“功率-载荷-电网”的多目标协同——通过主动变桨、个体变桨、扭矩前馈等策略，同时优化风能捕获、降低机械疲劳、提升并网质量。人工智能算法（如强化学习、模糊控制）的引入，进一步提升了复杂风况下的控制精度与自适应能力。三、关键控制技术路径解析（一）运行状态控制：从启动到停机的全流程适配风力机的运行状态分为启动、并网发电、停机三类，控制策略需匹配不同阶段的物理约束：启动控制：低风速时（如3~4m/s），变桨系统将桨距角调整至“最优启动角”（通常0°~5°），使气动转矩克服静摩擦；转速达到并网阈值后，变流器同步发电机与电网频率，实现平滑并网。并网发电控制：核心是功率-转速-桨距的动态耦合控制。双馈机组通过转子侧变流器调节电磁转矩，配合变桨系统维持转速在最优区间；直驱机组则通过全功率变流器独立控制电磁转矩与定子功率，响应速度更快。停机控制：分为正常停机（风速低于切入或高于切出）与紧急停机（故障或极端风况）。正常停机时，变桨系统将桨距角调至90°（顺桨），气动转矩迅速衰减；紧急停机需触发机械刹车，同时变流器快速卸荷，避免机组超速或电网冲击。（二）功率控制：最大化风能捕获与电网友好输出功率控制是风电控制的核心，分为最大功率跟踪（MPPT）与功率限制/平滑两个维度：MPPT策略：目标是在额定风速以下（如3~12m/s）使风能利用系数$C_p$最大化。经典方法包括：叶尖速比法（TSR）：通过风速传感器与转速反馈，实时调节转速使TSR=最优值（如10~12），但风速测量易受湍流干扰。功率信号反馈法（PSF）：直接以发电机功率为反馈量，通过功率-转速曲线查表或拟合，输出最优转矩指令，避免风速测量误差。爬山搜索法（HCS）：无模型自适应算法，通过小步长扰动转速，比较功率变化方向调整控制量，适用于复杂风况，但动态响应稍慢。智能算法优化：如模糊逻辑（根据风速、转速偏差模糊推理桨距角）、神经网络（训练功率-转速-桨距的映射关系），提升非稳态风况下的跟踪精度。功率限制与平滑：额定风速以上（如12~25m/s），通过变桨控制限制气动功率（将$C_p$降至0.1~0.2），使发电机输出功率稳定在额定值；同时，结合储能或风电场级协调，平滑功率波动（如通过超前-滞后补偿、低通滤波算法），满足电网对功率波动的要求（通常≤10%额定功率/分钟）。（三）载荷控制：降低机械应力与延长机组寿命风力机的机械载荷（如叶片疲劳、塔架振动）是制约机组寿命的关键因素。现代载荷控制技术通过主动调节气动载荷实现：主动变桨控制：传统统一变桨（三个叶片同步变桨）可抑制整体载荷，但无法消除叶片间的载荷差（如湍流导致的不对称来流）。个体变桨控制（每个叶片独立变桨，基于激光雷达或应变传感器反馈的载荷信号）可降低叶片根部弯矩达20%~30%，但需更高的控制带宽与硬件成本。主动失速控制：通过叶片表面的微型气动装置（如涡流发生器、主动襟翼），主动诱导气流分离，局部调整升力分布，抑制载荷波动。该技术尚处于试验阶段，但在极端风况下的载荷管理潜力显著。塔架振动抑制：通过转矩前馈（在变流器控制中引入塔架振动模态的补偿量）或主动质量阻尼器，抑制塔架的前后/左右振动，降低结构疲劳。（四）并网控制：提升电网兼容性与支撑能力风电并网控制的核心是满足电网导则（如LVRT、无功支撑、谐波抑制），并参与电网调频调压：低电压穿越（LVRT）：电网故障导致电压跌落时，机组需保持并网并提供无功支撑（如DFIG通过撬棒电路短接转子、全功率变流器注入无功），待电压恢复后快速恢复有功输出。现代控制策略结合虚拟惯量控制（模拟同步机惯量特性，通过电磁转矩-转速的动态耦合提供短时调频能力），提升电网稳定性。无功与电压控制：通过变流器的无功电流注入，参与电网电压调节。风电场级控制可协调多机无功输出，使并网点电压偏差≤±5%额定电压。谐波抑制：全功率变流器采用模型预测控制（MPC）或重复控制，降低输出电流的谐波畸变率（通常≤3%），满足IEEE519等标准。四、技术挑战与未来展望（一）当前面临的核心挑战1.复杂风况下的控制精度：湍流、风切变、尾流效应导致风况时变且空间分布不均，现有MPPT与载荷控制算法在极端风况下（如台风、雷暴）的鲁棒性不足。2.极端工况的可靠性：极端风速（如≥50m/s）、电网故障（如三相短路）下，机组的“安全-效率”平衡难度大，变桨系统、变流器的硬件冗余与控制策略的容错性需进一步优化。3.风电场级协同控制：大规模风电场内，机组间的尾流干扰导致整体风能利用率下降（可达10%~15%），现有控制多聚焦单机优化，缺乏多机协同的全局最优策略。4.智能化转型的技术壁垒：人工智能算法（如强化学习）的训练成本高、实时性差，数字孪生模型的精度与计算效率难以满足在线控制需求。（二）未来发展方向1.多物理场耦合的精准控制：融合计算流体力学（CFD）、结构力学与电磁学模型，构建“风-机-电”耦合的数字孪生系统，实现风况预测、载荷优化、功率控制的一体化决策。2.风电场级协同优化：基于分布式优化算法（如一致性算法），协调风电场内机组的桨距角、转速与无功输出，减少尾流损失，提升整体风能利用率。3.人工智能与边缘计算的深度融合：采用轻量化神经网络（如Transformer、MobileNet）与边缘计算单元，实现风况实时感知、控制策略在线学习与故障快速诊断，提升系统自适应能力。4.新型电力系统下的友好并网：结合虚拟同步机技术、多能互补（风电-光伏-储能协同），使风电具备“源-荷-储”友好互动能力，支撑新型电力系统的安全稳定运行。五、结语风力发电控制技术的演进始终围绕“效率、安全、兼容”三大目标展开，从机械控制到智能协同，从单机优化到系统级调控