蟻群算法在風電機組變槳控制中的應用

鄧寧峰， 周臘吾， 陳 浩， 韓 兵，田 猛

(1. 湖南大學電氣與信息工程學院, 湖南 長沙 410082; 2. 湖南世優(yōu)電氣股份有限公司, 湖南 湘潭 411100)

蟻群算法在風電機組變槳控制中的應用

鄧寧峰1， 周臘吾1， 陳 浩2， 韓 兵1，田 猛1

(1. 湖南大學電氣與信息工程學院, 湖南 長沙 410082; 2. 湖南世優(yōu)電氣股份有限公司, 湖南 湘潭 411100)

運行在額定風速以上區(qū)間時，變速變槳風力發(fā)電機組采用恒功率變槳控制方式，由于額定風速至切出風速之間的風速變化范圍大且迅速，使得功率波動較大且頻繁，傳統(tǒng)PID變槳控制器難以達到很好的控制效果。本文提出的蟻群PID變槳控制器，利用蟻群算法的尋優(yōu)特性來優(yōu)化PID參數(shù)，使得恒功率變槳控制系統(tǒng)更具自適應性和魯棒性。分析了風機的恒功率變槳控制，然后給出了蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的策略以及具體實現(xiàn)步驟。仿真與實驗結果驗證了蟻群PID變槳控制器的良好動態(tài)性能，其有效地減緩了額定風速以上風機的功率波動。

風力發(fā)電機組； 變槳控制； 蟻群算法； 恒功率控制

1 引言

近年來風力發(fā)電機朝著大型化的方向發(fā)展，功率等級不斷增大[1]，其功率的控制成為國內外的研究熱點[2]。變速變槳風力發(fā)電機在低風速時能夠保持最佳葉尖速比用以獲得最大風能[3]，在高風速時可以使功率輸出更為平滑，現(xiàn)已成為大型風機的首選。此類風機在額定風速以下采用最大功率跟蹤控制，槳距角保持0°以便獲得最大氣動功率；在額定風速以上采用恒功率變槳控制，通過調節(jié)葉片攻角來限制風能輸入兼以調節(jié)發(fā)電機轉速，從而使輸出功率穩(wěn)定為額定功率[4]。

由于風速的湍流特性以及風機較強的非線性耦合、轉動慣量[5]，傳統(tǒng)PID變槳控制器對恒功率控制的效果一般，對此，國內外進行了許多控制方式的研究。文獻[6]采用了風速前饋的方式，利用卡爾曼濾波和牛頓-拉夫遜算法來預估有效風值，給出合適的槳距角前饋值，以克服PID控制器滯后的特點，但是由于預估的誤差可能較大，其效果可能不佳。文獻[7]將徑向基函數(shù)(RBF)神經網絡引入風機的變槳控制中，用以解決風機較強的非線性耦合性，使其更具自適應性、穩(wěn)定性。文獻[8]使用模糊控制對變槳執(zhí)行的變槳速度進行調整，這種新的思路相對于勻速變槳有更好的動態(tài)性能。類似于文獻[6,7]這類智能控制方式雖然能達到很好的效果，但是其結構復雜，實際情況下難以實現(xiàn)。

傳統(tǒng)PID控制器結構簡單、穩(wěn)定性強、控制精確且靜態(tài)性能好，在工業(yè)生產中運用廣泛，現(xiàn)代智能控制算法具備自適應性、自學能力，對于非線性時變系統(tǒng)控制效果好，將它們結合構成智能型與復合型的PID控制策略，能夠同時具備兩者的優(yōu)點，且結構相對簡單。

本文提出的蟻群PID變槳控制器，利用蟻群算法的尋優(yōu)特性來優(yōu)化PID參數(shù)，使得恒功率變槳控制系統(tǒng)更具自適應性和魯棒性。文中分析了風機的恒功率變槳控制，然后給出了蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的策略以及具體實現(xiàn)步驟，隨后的仿真與實驗結果驗證了蟻群PID變槳控制器的良好動態(tài)性能，其有效地減緩了額定風速以上風機的功率波動。

2 風力發(fā)電機組變槳控制機理

風力發(fā)電機的輸出功率可由式(1)表示：

(1)

式中，ρa為空氣密度；A為風輪面積(A=πR2，其中R為風輪半徑)；v為風速；λ為葉尖速比(λ=ωR/v，其中ω為風輪角速度)；β為槳距角；Cp為風能利用系數(shù)。

風能利用系數(shù)Cp由風機葉片的空氣動力學特性確定，可以通過葉尖速比λ與槳距角β的多項式近似擬合[9]，如圖1所示。

圖1 不同槳距角下風力機Cp-λ特性曲線Fig.1 Wind turbine generator’s Cp-λ curves at different pitch angles

由圖1可知，Cp-λ特性曲線的Cp極大值隨著β的增大逐漸減??；當β1=0°時，存在一個最佳葉尖速比λopt使得風能利用系數(shù)達到最大值Cpmax，此最佳葉尖速比λopt所對應的最佳風輪角速度ωopt為：

(2)

最佳葉尖速比λopt與風輪的自身參數(shù)有關，在不同的風速v下，總存在一個ω使得風能利用系數(shù)達到最大，從而獲得最佳輸出功率。圖2為風力發(fā)電機的P-ω特性曲線。

圖2 風力發(fā)電機P-ω特性曲線Fig.2 Wind turbine generator’s P-ω curves

圖2中，曲線P1、P2、P3為槳距角β1時風速不同情況下的功率-轉速曲線，且v1

圖3為改進的變槳控制框圖。風速前饋控制器的作用是改善系統(tǒng)的響應速度[10]。風力發(fā)電機運行在額定風速以下時，槳距角保持0°不變以便獲取最大風能，風速前饋控制器不參與變槳控制；運行在額定風速以上時，當發(fā)電機轉速偏離額定轉速時(風速此時也發(fā)生變化)，通過蟻群PID控制器與風速前饋控制器疊加產生的槳距角給定βs來調節(jié)葉片攻角，同時控制轉矩，限制轉速變化從而穩(wěn)定功率。

圖3 改進的變槳控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Structure of new pitch control strategy

3 改進蟻群算法的PID變槳控制器

風電機組變槳控制需要在隨機風速的擾動下快速穩(wěn)定地調節(jié)槳距角，對于風力發(fā)電機這種大慣性、非線性時變系統(tǒng)來說，傳統(tǒng)PID控制器的動態(tài)性能并不能令人滿意。蟻群算法(Ant Colony Algorithm，ACA)是一類仿生優(yōu)化算法，利用群體智能進行大規(guī)模并行尋優(yōu)，通過分布式協(xié)作與正反饋來精確、快速地尋找最優(yōu)路徑[11]。本文使用蟻群算法的尋優(yōu)能力來整定優(yōu)化PID控制器參數(shù)，改善其動態(tài)性能[12]。蟻群PID控制器基本結構如圖4所示。其中，r(t)為輸入量(對應轉速誤差為ωref-ω)；e(k)為偏差量；u(k)為控制量；y(t)為輸出量(對應變槳控制信號βω)；控制對象為轉速ω。

圖4 蟻群PID控制器結構圖Fig.4 Structure of ACA-PID controller

蟻群算法需要一個性能指標來評價系統(tǒng)的性能，在旅行商問題(Traveling Salesman Problem，TSP)中，蟻群算法考慮了旅行周長作為目標函數(shù)，旅行周長越短路徑越優(yōu)[13]。本文考慮了誤差、調整時間和超調量等約束條件，采用如式(3)所示的目標函數(shù)(性能指標)：

(3)

式中，ts為調整時間；h1、h2、h3、h4為權值且h3≥h1；N為仿真計算的總點數(shù)。

在控制對象模型與取樣周期T已知的情形下，PID控制器只有三個參數(shù)Kp、KI和KD需要確定。尋優(yōu)開始之前需為PID控制器的三個參數(shù)在二維坐標系下初始化節(jié)點。如圖5所示，這只螞蟻所經過的節(jié)點連接起來的路徑代表其所尋的PID參數(shù)，其中(0,0)為起點或終點，橫坐標1～5代表Kp，6～10代表KI，11～15代表KD，縱坐標值代表Kp、KI和KD的某一位，從小到大依次為個位和小數(shù)點后的4位。圖5中Kp=5.6834，KI=2.1684，KD=3.5209。

圖5 每只螞蟻的尋優(yōu)過程Fig.5 Parameter optimization process of each ant

定義螞蟻k從節(jié)點i到節(jié)點j的轉移概率為：

(4)

式中，n為節(jié)點數(shù)量；s為某一節(jié)點；α表示軌跡的相對重要性，γ表示能見度的相對重要性，它們設定的值影響算法的收斂速度與解的準確性[14]；τij(t)為支路(i，j)上的信息素濃度；ηij為支路(i，j)的可訪問度，如下：

(5)

式中，yk-1為節(jié)點j上次循環(huán)所產生的最優(yōu)路徑對應的PID參數(shù)在圖5中的縱坐標值。算法每迭代n次(即螞蟻完成一次周游)，每條支路上的信息素濃度將根據(jù)式(6)和式(7)進行整體更新：

(6)

(7)

(8)

式中，D為螞蟻釋放的信息素濃度；Lk表示螞蟻k周游所確定的目標函數(shù)的值。

蟻群算法在迭代的過程中容易出現(xiàn)停滯和陷入局部最優(yōu)等問題[15]，本文采用一種局部信息素濃度更新策略，如式(9)所示。

(9)

式中，限定條件為：若本次迭代中有m/3只螞蟻選擇同一支路(i，j)或有m/5只螞蟻選擇該路徑后終止本次迭代的周游。限定條件以外，信息量增幅過大容易使得更多的螞蟻集中到一條路徑上來，所以選取1/ηij為增量；限定條件內(即選擇該路徑的螞蟻達到一定數(shù)量，或者多數(shù)螞蟻選擇該支路后，當前目標函數(shù)值大于上一次的目標函數(shù)值)，選擇10/ηij為削弱量，大幅削減其信息素濃度，使其值趨于各條支路的平均值，從而使得螞蟻選擇其他支路的概率增加，在加速收斂的同時避免早熟。蟻群算法PID參數(shù)優(yōu)化的步驟如圖6所示。

圖6 蟻群算法PID參數(shù)尋優(yōu)基本流程Fig.6 Parameter optimization process of ACA-PID controller

4 仿真研究

本文使用MATLAB聯(lián)合FAST軟件對蟻群PID變槳控制系統(tǒng)進行仿真，模擬隨機風情況下蟻群PID變槳控制器與傳統(tǒng)PID變槳控制器對抑制功率波動的效果。蟻群PID算法參數(shù)設置為：m=20，α=1，γ=1，ρ=0.7，N=100，D=100。仿真采用海上5MW風力發(fā)電機組模型，其具體參數(shù)如表1所示。

表1 風力發(fā)電機組參數(shù)

水平風速如圖7所示，采用的隨機風速信號在9～17m/s之間。槳距角變化曲線如圖8所示。

圖7 水平風速Fig.7 Horizontal wind velocity

圖8 槳距角變化曲線Fig.8 Pitch angle position curve

不同方法下發(fā)電機的轉速變化、功率變化的對比分別如圖9和圖10所示?？梢钥闯觯伻篜ID變槳控制方式對于額定以上區(qū)間的轉速波動、功率波動抑制非常明顯。具體指標的對比如表2所示，其中轉速取1150r/min以上區(qū)間，功率取4900kW以上區(qū)間，計算其平均值與標準差。

圖9 發(fā)電機轉速變化曲線Fig.9 Generator speed curves

圖10 發(fā)電機功率變化曲線Fig.10 Generator power curves

轉速/(r/min)功率/kW平均值標準差平均值標準差蟻群PID11835910884994662238傳統(tǒng)PID11672725634994384171

由表2可知，兩種方法在額定附近的轉速平均值、功率平均值變化不大，都在額定值附近；標準差的變化比較明顯，蟻群PID變槳下轉速標準差下降了約57.55%，功率標準差下降了約46.34%。由此可見，蟻群PID變槳控制方式對于改善恒功率控制系統(tǒng)的動態(tài)性能有著很好的效果，能夠穩(wěn)定發(fā)電機轉速，進而減緩額定風速以上的功率波動，使得功率輸出更加平穩(wěn)。

5 實驗分析

為了測試蟻群PID變槳控制方式的效果，本文在如圖11所示的變槳測試平臺上進行了實驗研究，該平臺由上位機、對拖測試系統(tǒng)和變槳控制柜等組成。

圖11 變槳測試平臺Fig.11 Pitch control test platform

圖12為給定的水平風速。風速范圍在額定風速以上，2s時從11m/s上升至14m/s，7s時從14m/s上升至17m/s。

圖12 風速給定Fig.12 Wind velocity set point

圖13為兩種控制方式的槳距角響應對比。可以看出蟻群PID變槳控制的槳距角響應超調量、調整時間均大幅下降，前者從44.5%降至8.5%，后者從1.79s降至0.90s；與此同時，振蕩現(xiàn)象明顯減弱。這表明蟻群PID變槳控制器能夠更為快速、平穩(wěn)地跟蹤槳距角給定，進而更快地限制輸入風能，控制轉速穩(wěn)定，減小功率偏差。

圖13 傳統(tǒng)PID與蟻群PID的槳距角響應Fig.13 Pitch angle response of T-PID and ACA-PID

6 結論

變速變槳風力發(fā)電機組在額定風速以上采用恒功率變槳控制方式。額定風速至切出風速區(qū)間范圍大，風速變化快且隨機性強，另外風機轉動慣量大，這些原因使傳統(tǒng)PID變槳控制器控制效果欠佳，從而造成功率波動較大且頻繁。針對此現(xiàn)象，本文提出蟻群PID變槳控制器，利用蟻群算法的尋優(yōu)特性來優(yōu)化PID參數(shù)，使其同時具有傳統(tǒng)PID控制的靜態(tài)穩(wěn)定性和蟻群算法的自適應性。仿真與實驗結果驗證了蟻群PID變槳控制器的良好動態(tài)性能，其有效地減緩了額定風速以上風力發(fā)電機的功率波動。

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Ant colony algorithm strategy in pitch control for wind turbine

DENG Ning-feng1, ZHOU La-wu1, CHEN Hao2, HAN Bing1, TIAN Meng1

(1. College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China; 2. Hunan Shiyou Electric Co. Ltd., Xiangtan 411100, China)

The pitch control strategy has been widely used in the wind power constant control for variable-speed variable-pitch wind turbine above the rated wind speed. The range between rated wind speed to cut-out wind speed is too large and wind speed change rapidly, so that the power fluctuate frequently and traditional PID pitch controller is difficult to achieve a good result. In the paper, giving the pitch control strategy based on PID controller which parameters can be optimized by ant colony algorithm, this PID controller enables the wind power constant control of wind turbines has a better adaptability and robustness. The wind power constant control is analyzed at first, then PID parameter optimization methods by ant colony algorithm and it’s specific implementation steps are given, and a simulation and platform study is conducted. The final results proved the ACA-PID of wind turbine pitch control strategy has better dynamic performance, can effectively reduce the power fluctuations.

wind turbine generator; pitch control; ant colony algorithm; wind power constant control

2015-09-10

國家國際科技合作專項(2011DFA62890)

鄧寧峰(1992-)， 男， 湖南籍， 碩士研究生， 研究方向為新能源發(fā)電技術； 周臘吾(1965-)， 男， 湖南籍， 教授， 博士， 從事新型電機電器設計及控制、 新能源發(fā)電技術等研究。

TM614

A

1003-3076(2016)07-0069-06