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    基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的改進(jìn)爬山法最大功率追蹤策略

    2018-03-21 07:35:12姚萬業(yè)賈昭鑫
    電力科學(xué)與工程 2018年2期
    關(guān)鍵詞:爬山風(fēng)能控制策略

    姚萬業(yè), 賈昭鑫, 黃 璞

    (華北電力大學(xué) 控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,河北 保定 071003)

    0 引言

    在高于切入風(fēng)速低于額定風(fēng)速段,為了最大限度地捕獲風(fēng)能,風(fēng)電機(jī)組采用最大功率點(diǎn)追蹤(MPPT)控制。其控制的目標(biāo)在于,隨著風(fēng)速的變化,通過調(diào)節(jié)風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速使其始終運(yùn)行在最優(yōu)轉(zhuǎn)速即最佳葉尖速比,進(jìn)而最大效率地捕獲風(fēng)能。

    常見的最大功率追蹤方法有最佳葉尖速比、功率信號(hào)反饋法、爬山搜索法等[1,2]。憑借不依靠風(fēng)機(jī)特性,不需要測(cè)量風(fēng)速的優(yōu)勢(shì),爬山搜索法是目前無傳感器最大功率追蹤中的研究主流。文獻(xiàn)[3]提出了一種追蹤區(qū)間優(yōu)化的最大功率點(diǎn)追蹤策略,通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化了爬山搜索法的搜索區(qū)間。文獻(xiàn)[4]提出了一種變步長(zhǎng)爬山法控制策略,通過變步長(zhǎng)保證了爬山法的追蹤性能和追蹤速度。文獻(xiàn)[5]將停止機(jī)制引入爬山搜索法,通過舍棄部分低風(fēng)速段的功率避免了爬山搜索法的錯(cuò)誤搜索方向。上述改進(jìn)爬山搜索法的研究工作,突破了傳統(tǒng)方法忽略跟蹤動(dòng)態(tài)的局限性,取得了不錯(cuò)的效果。但是,由于在優(yōu)化問題上很難找到彼此之間的量化關(guān)系,在風(fēng)速條件多變的情況下,改進(jìn)的爬山搜索法很容易出現(xiàn)搜索方向出錯(cuò),步長(zhǎng)過大或過小的問題。

    為此,考慮到風(fēng)速對(duì)功率追蹤的影響,本文引入粗略風(fēng)速估計(jì)[6],提出了一種基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的改進(jìn)爬山法最大功率追蹤策略。首先利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,合理利用包括風(fēng)速在內(nèi)的溫度、氣壓、空氣密度等風(fēng)機(jī)多傳感器融合信息,對(duì)風(fēng)速進(jìn)行了粗略的估計(jì),實(shí)現(xiàn)了較為準(zhǔn)確的風(fēng)速下一步預(yù)測(cè),然后利用預(yù)測(cè)的下一步風(fēng)速優(yōu)化改進(jìn)了現(xiàn)有的最大功率追蹤爬山搜索法。實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了引入了風(fēng)速前饋的最大功率追蹤策略的有效性。

    1 爬山法最大功率追蹤

    1.1 MPPT的原理

    根據(jù)貝茨理論,風(fēng)力發(fā)電機(jī)的功率與風(fēng)速的三次方相關(guān),風(fēng)機(jī)捕獲的機(jī)械能Pm可以由空氣密度ρ,槳距角β,風(fēng)輪半徑R和風(fēng)速V表示[7,8]:

    Pm(v,ω)=0.5ρπR2v3Cp(λ,β)/w

    (1)

    式中:CP稱為風(fēng)能利用系數(shù),是關(guān)于葉尖速比λ和槳距角β的非線性函數(shù)[9],當(dāng)槳距角固定不變時(shí),風(fēng)能利用系數(shù)Cp僅與葉尖速比λ有關(guān),葉尖速比定義為:

    λ=Rω/v

    (2)

    聯(lián)立(2)(4)可得風(fēng)機(jī)的最佳功率Popt:

    Popt(ω)=Koptω3

    (3)

    圖1 最佳功率曲線的確定

    1.2 爬山法

    爬山法主動(dòng)周期性的施加轉(zhuǎn)速擾動(dòng),根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率—轉(zhuǎn)速曲線觀察擾動(dòng)后系統(tǒng)輸出功率的改變方向,從而實(shí)現(xiàn)最大功率追蹤。目前傳統(tǒng)爬山法主要存在2個(gè)問題:

    (1)搜索區(qū)間不能自適應(yīng),搜索時(shí)間長(zhǎng)

    在爬山法中,最優(yōu)功率點(diǎn)搜索的起始轉(zhuǎn)速,就是上一時(shí)刻穩(wěn)定點(diǎn)的轉(zhuǎn)速。如果該轉(zhuǎn)速與下一時(shí)刻的最優(yōu)轉(zhuǎn)速相差越大,則搜索時(shí)間會(huì)越長(zhǎng),難度會(huì)越大。

    (2)搜索方向誤判斷和MPP點(diǎn)振蕩

    如圖2所示,大步長(zhǎng)可以加快搜索速度,但是精度無法保證,小步長(zhǎng)可以保證精度,卻不能加快收斂速度。

    圖2 不同長(zhǎng)度Δw的擾動(dòng)情況

    此外傳統(tǒng)爬山法由于步長(zhǎng)為常量,使得風(fēng)機(jī)在達(dá)到最大功率點(diǎn)后會(huì)一直在該點(diǎn)附近振動(dòng)。圖3反映了這種振動(dòng),頻繁的振蕩會(huì)影響發(fā)電機(jī)的效率和使用壽命。

    圖3 MPP處的振蕩

    2 FRS-LSTM風(fēng)速預(yù)測(cè)模型

    2.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    LSTM是一種改進(jìn)的RNN,該模型可以學(xué)習(xí)長(zhǎng)期的依賴信息,避免梯度消失的問題[10]。LSTM在RNN的隱藏層的神經(jīng)節(jié)點(diǎn)中,增加了一種被稱為記憶細(xì)胞(Memory cell)的結(jié)構(gòu)用來記憶過去的信息,并增加了3種門結(jié)構(gòu)(Input,F(xiàn)orget,Output)來控制歷史信息的使用。圖4為L(zhǎng)STM神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖,中間部分為一個(gè)Memory Block,每個(gè)Block里面包含有多個(gè)由一組Gate控制的Memory Cell,同一個(gè)Memory Block的多個(gè)Memory Cell由同一組Gate共同控制,與LSTM相連的傳送機(jī)構(gòu)控制信號(hào)在BPTT時(shí)無衰減傳播,通過Input Gate和Output Gate控制信息的流入與流出,通過Forget Gate決定是否重置網(wǎng)絡(luò),這些門的行為通過前一層的輸出、上一時(shí)刻的隱藏層的輸出以及記憶單元信息三者共同控制[11,12]。假設(shè)輸入序列為(x1,x1,…,xr),隱藏層層狀態(tài)為(h1,h2,…,hr),則在t時(shí)刻有:

    it=sigmoid(whiht-1+wxixt)

    (4)

    ft=sigmoid(whfht-1+wxixt)

    (5)

    ct=ft?ct-1+it?tanh(whcht-1+wxcxt)

    (6)

    ot=sigmoid(whoht-1+whxxt+wcoct)

    (7)

    ht=ot?tanh(ct)

    (8)

    式中:it,ft,ot代表Input Gate,F(xiàn)orget Gate和Output Gate;ct代表cell單元;wh代表遞歸連接的權(quán)重;wx代表輸入層到隱藏層的權(quán)重;sigmoid與tanh為2種激活函數(shù)。

    圖4 LSTM神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖

    2.2 預(yù)測(cè)模型

    通過傳感器可采集的參數(shù)為:風(fēng)速、溫度、風(fēng)向、空氣濕度、氣壓。利用這些參數(shù)作為輸入可設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完成下一時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)由模糊粗糙集因素約簡(jiǎn)(FRS)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)(LSTM)兩部分組成,利用前者對(duì)噪聲的敏感性,將輸入信息的空間維數(shù)簡(jiǎn)化,作為后者LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)部分的輸入,利用后者通過訓(xùn)練學(xué)習(xí),抽取逼近隱含的輸入輸出非線性關(guān)系,得到風(fēng)速預(yù)測(cè)的效果。

    預(yù)測(cè)模型框圖如圖5所示。

    圖5 預(yù)測(cè)模型框圖

    利用模糊粗糙集理論[13,14]進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),去除冗余信息。將預(yù)測(cè)時(shí)刻的風(fēng)速v(t+1)設(shè)定為決策屬性,選取35個(gè)影響因素作為條件屬性,確定初始決策表。然后根據(jù)各個(gè)屬性的物理特性,選取合適的模糊隸屬度函數(shù)對(duì)各屬性模糊,根據(jù)上文確定的各屬性隸屬度函數(shù),對(duì)35個(gè)條件屬性進(jìn)行約簡(jiǎn),最終確定屬性集為:

    R={v(t),v(t-1),v(t-2),

    v(t-3),v(t-3),T(t),T(t-1)}

    (9)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為經(jīng)過模糊粗糙集約簡(jiǎn)后的屬性集R,輸出為v(t+1)時(shí)刻的預(yù)測(cè)風(fēng)速。

    3 基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的改進(jìn)爬山法

    本文提出了基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的改進(jìn)爬山法最大功率追蹤策略,根據(jù)融合的傳感器信息,依靠上文提出的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估風(fēng)速,將預(yù)估的風(fēng)速信息用于轉(zhuǎn)矩控制算法的設(shè)計(jì),優(yōu)化追蹤區(qū)間,確定搜索方向,防止MPP點(diǎn)處的反復(fù)振蕩,改進(jìn)的爬山法控制策略框圖如圖6所示。

    圖6 改進(jìn)爬山法控制策略

    本文從3個(gè)方面闡述改進(jìn)的爬山法:

    (1)優(yōu)化追蹤區(qū)間

    如圖7所示,當(dāng)風(fēng)機(jī)運(yùn)行在K時(shí)刻,風(fēng)速為v(k),風(fēng)電機(jī)組能夠穩(wěn)定運(yùn)行在該風(fēng)速下,此時(shí)的轉(zhuǎn)速為最優(yōu)轉(zhuǎn)速wopt(k),即點(diǎn)A,在爬山搜索法中,點(diǎn)A就是下一時(shí)刻搜索的起始位置,該時(shí)刻的轉(zhuǎn)速wopt(k)就是下一時(shí)刻(k+1)時(shí)刻的搜索起始轉(zhuǎn)速。

    圖7 追蹤區(qū)間優(yōu)化

    假設(shè)(k+1)時(shí)刻,風(fēng)速變?yōu)関(k+1),風(fēng)電機(jī)組將在控制策略的作用下重新搜素新風(fēng)速下對(duì)應(yīng)的最佳功率點(diǎn)。搜索區(qū)域?yàn)锳-C段。此時(shí),利用k時(shí)刻預(yù)測(cè)出(k+1)時(shí)刻的風(fēng)速為vp(k+1),根據(jù)公式(12)推出(k+1)時(shí)刻的風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速wpre(k+1):

    wpre(k+1)=λopt·vP(k+1)·N/R

    (10)

    將轉(zhuǎn)速wpre(k+1)替代wopt(k)作為(k+1)時(shí)刻最大風(fēng)能追蹤的初始轉(zhuǎn)速,即將初始搜索點(diǎn)從A點(diǎn)移動(dòng)到B點(diǎn),搜索區(qū)域變?yōu)锽-C段。(k+1)時(shí)刻,對(duì)應(yīng)風(fēng)速v(k+1)的最優(yōu)功率點(diǎn)轉(zhuǎn)速為wopt(k+1)。(k+1)時(shí)刻的MPPT中,如采用傳統(tǒng)無風(fēng)速預(yù)測(cè)爬山法,起始轉(zhuǎn)速與最優(yōu)轉(zhuǎn)速的差值為:

    Δw=wopt(k+1)-wopt(k)=

    λopt·[v(k+1)-v(k)]·N/R

    (11)

    改進(jìn)爬山法后,新的起始轉(zhuǎn)速與最優(yōu)轉(zhuǎn)速的差值為:

    Δw′=wopt(k+1)-wini(k+1)=

    λopt·[v(k+1)-vp(k+1)]·N/R

    (12)

    所以使用了提前的風(fēng)速預(yù)測(cè)后,爬山法搜索的區(qū)間由Δw縮減為Δw′,搜索效率大大提高。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),由于縮小了追蹤區(qū)間,擾動(dòng)值的選取變得比較重要,少許的變化可能就會(huì)產(chǎn)生振蕩,所以在收縮區(qū)間的優(yōu)化上引入收縮系數(shù)α,根據(jù)v(t)與v(t+1)的變化幅度改變系數(shù)α,當(dāng)風(fēng)速變化過快時(shí),大的α保證收縮區(qū)間收縮的不至于過小,當(dāng)風(fēng)速變化不大時(shí),小的收縮系數(shù)α保證收縮的不至于過大。

    (2)確定搜索方向

    當(dāng)風(fēng)速穩(wěn)定時(shí),根據(jù)爬山法的原理,通常的搜索方向判斷為由式(13)決定:

    (13)

    當(dāng)風(fēng)速出現(xiàn)波動(dòng)的時(shí)候,用預(yù)測(cè)風(fēng)速的變化代替功率的變化值,完成搜索方向的確定,由式(14)決定:

    (14)

    (3)避免MPP點(diǎn)的波動(dòng)

    當(dāng)(k+1)時(shí)刻最大風(fēng)能追蹤的起始搜索區(qū)域確定為wini(k+1)后,采用變轉(zhuǎn)速擾動(dòng)MPPT控制來找到最優(yōu)功率點(diǎn)。在2個(gè)相鄰的離散時(shí)間點(diǎn)(n-1)和n,對(duì)機(jī)組的輸出功率和轉(zhuǎn)速進(jìn)行采樣,計(jì)算風(fēng)電機(jī)組功率的斜率dPT/dwT:

    (15)

    風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速擾動(dòng)可取為:

    Δw=KMPPT(dPT/dwT)

    (16)

    當(dāng)|ΔPT|=|PT(n)-PT(n-1)|

    4 算例分析

    采用GH-Bladed軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證,由于軟件仿真的局限性,對(duì)屬性約簡(jiǎn)集進(jìn)行了微調(diào),輸入變量的選取采用了適當(dāng)?shù)膭h減。仿真采用1.5 MW風(fēng)機(jī)模型,風(fēng)機(jī)參數(shù)如表1所示。

    表1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組整機(jī)參數(shù)

    本文主要仿真的部分在額定風(fēng)速以下,即槳距角為0°狀態(tài)。分別采用平均風(fēng)速6 m/s,7 m/s,8 m/s,9 m/s的4種3D湍流風(fēng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真采用了統(tǒng)一變槳方式,在仿真過程監(jiān)控4個(gè)數(shù)據(jù),分別為:槳角,測(cè)量的轉(zhuǎn)速,設(shè)定的轉(zhuǎn)矩,輪轂處測(cè)量風(fēng)速,輸出功率。

    仿真中200~300 s發(fā)生了風(fēng)速突變,選取該100 s內(nèi)進(jìn)行分析,風(fēng)速預(yù)測(cè)效果如圖8所示,控制策略仿真結(jié)果如圖9所示。

    圖8 預(yù)測(cè)結(jié)果

    圖9 仿真結(jié)果

    由仿真結(jié)果可得,新提出的基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的改進(jìn)爬山法:

    (1)有效避免了風(fēng)速變化情況下的錯(cuò)誤搜索方向。如圖圓圈標(biāo)注的部分可以明顯看出,當(dāng)風(fēng)速發(fā)生變化的時(shí)候,傳統(tǒng)爬山搜索法出現(xiàn)了錯(cuò)誤的搜索方向,本應(yīng)該減小轉(zhuǎn)速的時(shí)候,卻朝著轉(zhuǎn)速增大的方向搜索,改進(jìn)的爬山法則有效避免了該方向的錯(cuò)誤。

    (2)明顯減少了風(fēng)機(jī)在MPP點(diǎn)處的振蕩。長(zhǎng)方形標(biāo)注的部分可以看出,優(yōu)化的爬山搜索法轉(zhuǎn)速控制更加平滑,避免了頻繁的轉(zhuǎn)速切換。

    (3)有效提高了風(fēng)能捕獲效率。由公式(17)計(jì)算的風(fēng)能捕獲效率,改進(jìn)的爬山搜索法為97.1%,傳統(tǒng)的爬山搜索法為95.3%。

    (17)

    式中:ΔPmax為所示功率;Pcap為實(shí)際捕獲的風(fēng)能;Pmax為捕獲風(fēng)能理論值。

    5 結(jié)論

    相對(duì)于傳統(tǒng)的最大功率追蹤策略,本文提出了一種基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的改進(jìn)爬山法控制策略,融合風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中的各種傳感器信息,利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了下一時(shí)刻風(fēng)速的預(yù)測(cè),通過預(yù)測(cè)的風(fēng)速有效地收縮了風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的追蹤區(qū)間,確定了正確的搜索方向,避免了MPP點(diǎn)處頻繁的振蕩,實(shí)驗(yàn)仿真表明了該方法的有效性。

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