漂浮式風(fēng)電機組的載荷優(yōu)化控制及其先進監(jiān)測技術(shù)研究

趙 麟，李盛善，朱 斌，王 磊

（電子科技大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院，四川 成都 611731）

漂浮式風(fēng)電機組的載荷優(yōu)化控制及其先進監(jiān)測技術(shù)研究

趙 麟，李盛善，朱 斌，王 磊

（電子科技大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院，四川 成都 611731）

針對大型漂浮式海上風(fēng)力發(fā)電機組運行過程中葉根處存在有較大的載荷和平臺搖動等問題，根據(jù)現(xiàn)有的漂浮式平臺模型、獨立變槳控制算法和控制策略，在輸出功率穩(wěn)定的情況下，在PI協(xié)同變槳的控制基礎(chǔ)加上，采用葉根處的載荷控制信號和平臺搖動角度的控制信號的方法來實現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機組的優(yōu)化控制。為驗證控制器的可行性，通過美國可再生能源實驗室的FAST和MCrunch軟件進行仿真，將結(jié)果與統(tǒng)一變槳的結(jié)果進行對比后，采用先進監(jiān)測與控制方法有效性，可為今后開展樣機控制器的測試提供一種思路。

海上風(fēng)力發(fā)電；漂浮式；獨立變槳；載荷優(yōu)化；單神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制器；監(jiān)測

0 引 言

隨著風(fēng)電技術(shù)逐漸由陸上延伸到海上，海上風(fēng)電在未來的風(fēng)電產(chǎn)業(yè)中將占據(jù)越來越重要的地位；但由于近海風(fēng)電場址資源所剩有限，且強風(fēng)往往出現(xiàn)在離岸較遠(yuǎn)的深海，因此歐美國家正在積極開展深海風(fēng)電技術(shù)的研究。隨著海水深度增加，定樁支撐結(jié)構(gòu)的海上風(fēng)電場建設(shè)成本急劇上升，這就將此研究限定在了近海風(fēng)場，使得漂浮式風(fēng)力發(fā)電技術(shù)[1]成為解決這一問題的有效途徑。

變槳控制策略總體上可分為“基于數(shù)學(xué)模型的控制方法”和“智能控制方法”兩大類?？紤]到風(fēng)電系統(tǒng)的不確定性 （包括動力學(xué)載荷的不確定性以及電力電子模型的復(fù)雜性），風(fēng)電機組是一個多變量非線性快變系統(tǒng)。文獻[2]提出使用基于神經(jīng)元PID的風(fēng)力發(fā)電機組獨立變槳控制，在載荷優(yōu)化方面取得了比較好的效果。文獻[3]采用卡爾曼濾波和LQG控制算法，通過雨流法同時應(yīng)用Palmgren-Miner規(guī)則，分析比較了協(xié)同變槳和獨立變槳的疲勞載荷。文獻[4]提出使用狀態(tài)空間控制器在高于額定風(fēng)速區(qū)間提高功率輸出質(zhì)量和減少漂浮式平臺移動。

目前大多數(shù)控制方法難以兼顧實時、自適應(yīng)、魯棒性等要求；因此，本文提出使用改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制器，通過獨立變槳控制方法實現(xiàn)葉根載荷和平臺搖動最小的效果。

1 深海漂浮式風(fēng)力發(fā)電機組模型

海上風(fēng)場具有高風(fēng)速、低風(fēng)切變、低湍流和高產(chǎn)出等優(yōu)點，海上風(fēng)力發(fā)電機組與陸上最大的區(qū)別是基礎(chǔ)平臺，因此在設(shè)計海上風(fēng)力發(fā)電控制系統(tǒng)設(shè)計除了考慮風(fēng)況外，還需要考慮海況。如圖1，風(fēng)電機組建模需要考慮轉(zhuǎn)子、驅(qū)動鏈、發(fā)電機、機艙、塔架和平臺的運動耦合，文獻[5]分析了漂浮式平臺的耦合關(guān)系，海上平臺需要增加艏搖、縱搖、橫搖、縱蕩、垂蕩和橫蕩等6個自由度。

圖1 漂浮式海上風(fēng)力發(fā)電機組模型

圖2 獨立變槳控制框圖

漂浮式平臺的坐標(biāo)系見圖2，（Xp，Yp）表示水平面，海上風(fēng)力發(fā)電機組平臺的轉(zhuǎn)動角度不會太大，因為角度過大將使系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此在使用FAST軟件仿真的時候，假設(shè)平臺旋轉(zhuǎn)的角度較小，通過加入正交旋轉(zhuǎn)的（θ1，θ2，θ3）實現(xiàn)從（Xp，Yp，Zp）到（x，y，z）的坐標(biāo)變換，得到兩個坐標(biāo)系的歐拉角變換，如式（1）所示。但是得到的坐標(biāo)系不是正交的，這樣無疑會影響動態(tài)響應(yīng)的準(zhǔn)確性，需要根據(jù)矩陣?yán)碚撝R進行修正，得到式（2）。

2 獨立變槳控制模型

風(fēng)速可分解為垂直方向和水平方向的速度，當(dāng)風(fēng)速通過三葉片水平軸風(fēng)力機的時候，風(fēng)速在風(fēng)輪掃描面上不均勻分布，將造成葉片上的速度矢量三角形不相等，使風(fēng)輪在旋轉(zhuǎn)過程中受到的氣動力中心處于變動狀態(tài)，從而使風(fēng)輪造成交變的載荷。為了減小葉根處的載荷，把葉根載荷信號（My1，My2，My3）引入到變槳控制中，通過將各個葉根載荷經(jīng)Park變換和濾波，作為改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制器的輸入信號，輸出的控制信號經(jīng)過反Park變換和協(xié)同變槳控制器輸出信號相加，從而實現(xiàn)獨立變槳減小葉根載荷[6-9]。葉根坐標(biāo)系見圖2，其中Park變換和反Park變換可表示為

其中θ表示葉片方位角。

對于漂浮式平臺的海上風(fēng)力發(fā)電機組，獨立變槳控制除了減小葉根處的載荷，還應(yīng)該考慮平臺搖動的控制，當(dāng)風(fēng)場的風(fēng)速超過額定風(fēng)速的時候，為了實現(xiàn)輸出功率穩(wěn)定，需要調(diào)節(jié)槳距角來減小風(fēng)能的吸收，當(dāng)進行采用協(xié)同變槳控制的時候，漂浮式平臺有一個向前的傾斜力，為了使風(fēng)機不偏離中心位置，可通過減小槳距角提供恢復(fù)力，但是這種控制方法對于輸出的電能質(zhì)量有影響。采用獨立變槳時，每個槳距角可以根據(jù)控制目標(biāo)獨立調(diào)節(jié)，這樣可以在協(xié)同變槳的控制基礎(chǔ)上增加一個不對稱的空氣力矩，從而減小了浮式平臺縱搖角度，并保證了輸出功率的穩(wěn)定。分別通過對采集艏搖和縱搖的角度值采用改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制器進行控制，控制器的輸出通過反Park變換將根據(jù)槳葉的位置分配到每個槳葉上。獨立變槳的控制結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3 變槳控制器的設(shè)計

3.1 控制目標(biāo)

風(fēng)力發(fā)電機組的控制主要分為在額定風(fēng)速下實現(xiàn)最大功率跟蹤（MPPT）和在額定風(fēng)速上實現(xiàn)功率輸出穩(wěn)定，包含了控制的兩個主要內(nèi)容，分別是跟蹤和整定，本文研究的是漂浮式海上風(fēng)力發(fā)電機組在額定風(fēng)速的功率整定。主要的控制目標(biāo)為：

1）通過統(tǒng)一變槳實現(xiàn)輸出功率穩(wěn)定。

2）通過葉根處的載荷信號和平臺搖動信號，實現(xiàn)獨立變槳控制算法，使葉根處的載荷和平臺搖動減小。

3.2 設(shè)計改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器

在協(xié)同變槳的控制基礎(chǔ)上增加浮式平臺的搖動信號，通過專家PID控制算法實現(xiàn)獨立變槳控制[10-13]。專家PID控制算法是智能控制的一個分支，不需要知道控制對象的精確數(shù)學(xué)模型，能夠克服控制器的非線性，但是很難兼顧自適應(yīng)性和魯棒性，并且PID的控制參數(shù)整定需要一定的時間。本文采用改進單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器，為解決強非線性、強耦合的漂浮式海上風(fēng)電機組的獨立變槳控制問題開辟了新途徑。

改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制器，具有結(jié)構(gòu)簡單、自適應(yīng)能力和自組織能力強的特點，算法描述如下：

式中x3（k）=e（k）-2e（k-1）+e（k-2），z（k）=e（k），x1（k）=e（k），x2（k）=e（k）-e（k-1），K為神經(jīng)元的比例系數(shù)，ηP，ηI，ηD分別為比例、積分和微分的學(xué)習(xí)速率。

4 測試系統(tǒng)

采用傳感器網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)電機組運行狀況參數(shù)進行采集，通過無線通信方式構(gòu)建風(fēng)電場的通信系統(tǒng)，遠(yuǎn)程傳輸給上位機，上位機對采集參數(shù)包括數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)存儲、故障診斷和報警進行分析和處理。

5 仿真模型與仿真結(jié)果分析

5.1 仿真工具和模型

算法的驗證采用可再生能源實驗室的FAST、Turbsim、Mcrunch軟件和Matlab/Simulink聯(lián)合仿真，F(xiàn)AST軟件提供了Matlab/Simulink接口，從而簡化了控制算法的實現(xiàn)和參數(shù)的整定。采用NREL開發(fā)的漂浮式海上風(fēng)力發(fā)電機組模型［14-16］，通過修改槳距控制子程序?qū)崿F(xiàn)風(fēng)電機組的載荷優(yōu)化，模型詳細(xì)參數(shù)如表1所示。

表1 NREL 5MW海上風(fēng)力機參數(shù)

5.2 仿真結(jié)果分析

圖3 風(fēng)速圖

圖4 波面高程

圖5 槳距角

圖6 輸出功率

圖7 葉根載荷

圖8 縱搖角度

圖9 艏搖角度

為了更好地評價改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)獨立變槳控制器在葉根處的載荷和平臺搖動方面的性能，通過在葉根處載荷、輸出功率、縱搖角度和艏搖角度與統(tǒng)一變槳進行比較?？刂扑惴炞C的海況和風(fēng)況條件如圖3、圖4所示，加入獨立變槳控制器后，協(xié)同變槳和獨立變槳的槳距角變化如圖5所示。從圖6～圖9得出，在相同外部條件下，改進的單神經(jīng)元自適應(yīng)獨立變槳控制器在葉根載荷、平臺搖動方面控制的性能得到了極大的提高。

6 結(jié)束語

在漂浮式平臺上比較兩種變槳控制器，分別是采用PI控制的協(xié)同變槳控制器和改進單神經(jīng)元的PI控制的獨立變槳控制器，葉根處的載荷和平臺搖動的角度通過坐標(biāo)變換作為獨立變槳控制信號，實現(xiàn)獨立變槳控制算法，從而減小葉根處的載荷和平臺的搖動，使輸出功率平穩(wěn)。仿真模型采用NREL開發(fā)的5MW漂浮式風(fēng)力發(fā)電模型，在Matlab/Simulink實現(xiàn)協(xié)同變槳和獨立變槳控制算法，通過MCrunch軟件進行處理分析，結(jié)果表明葉根處的載荷和平臺的搖動得到了有效的控制。證明文中所提出的先進監(jiān)控方法可為今后漂浮式風(fēng)電機組主動安全控制器設(shè)計提供借鑒。

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Study of floating wind turbine load optimization control and advanced monitoring

ZHAO Lin，LI Sheng-shan，ZHU Bin，WANG Lei
（School of Energy Science and Engineering，University of Electronic Science and Technology，Chengdu 611731，China）

For large floating offshore wind turbine blade root exists larger load and platform shaking and other issues during operation，according to the existing floating platform model，independent pitch control algorithms and control strategies，in the output power stability case，by the PI control based collaborative plus pitch at the blade root load control signal and platform rocking angle control signal to achieve optimal control of wind turbines，which the blade root floating platform load control and displacement control signal and the input signal were obtained through an improved single neuron adaptive PI controller and the coordinate transform.In order to verify the feasibility of the controller，by the FAST，MCrunch software simulation in the U.S.Energy Laboratory，comparing the results with uniform pitch，the results show that under the stability of the output power circumstances，the method presented is effective which can show a new idea to test controller of prototype.

offshore wind turbine；floating；individual blade pitch；load optimization；single neuron adaptive PI controller；monitoring

TM762；TM611；TM391.9；TP274

：A

：1674-5124（2014)06-0108-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2014.06.028

2014-02-15；

：2014-04-07

趙 麟（1983-），女，四川攀枝花市人，助理工程師，碩士，主要從事能源方面的工作。