考慮變化湍流風(fēng)速條件的風(fēng)電機(jī)組改進(jìn)自適應(yīng)轉(zhuǎn)矩控制

周連俊，殷明慧，楊炯明，鄒 云，張劉冬

（1. 江蘇金風(fēng)科技有限公司,江蘇省鹽城市224100；2. 南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,江蘇省南京市210094；3. 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司,江蘇省南京市211106）

0 引言

為最大限度捕獲風(fēng)能,風(fēng)電機(jī)組在額定風(fēng)速以下一般處于最大功率點(diǎn)跟蹤（maximum power point tracking,MPPT）運(yùn)行模式［1-4］。MPPT 控制常用的實(shí)現(xiàn)方法主要包括葉尖速比法［5-6］、最優(yōu)轉(zhuǎn)矩（optimal torque,OT）法［6-10］以及爬山法［11］。其中,OT 法電磁轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)平穩(wěn),不依賴精確風(fēng)速信息,被兆瓦級(jí)商用風(fēng)電機(jī)組廣泛采用,本文也以此類MPPT 方法為研究對(duì)象。

對(duì)于應(yīng)用基于系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)設(shè)計(jì)［12］的傳統(tǒng)OT 法的大轉(zhuǎn)動(dòng)慣量風(fēng)電機(jī)組,由于無(wú)法足夠快速響應(yīng)風(fēng)速波動(dòng),絕大部分時(shí)間都處于MPPT 過(guò)程中［12-14］。因此,文獻(xiàn)［15］提出了通過(guò)調(diào)整轉(zhuǎn)矩曲線斜率增大不平衡轉(zhuǎn)矩,以幫助風(fēng)電機(jī)組更快加速和減速的改進(jìn)思路。在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)［8］提出了減小轉(zhuǎn)矩增益（decreased torque gain,DTG）控制。但是,DTG 控制采用的是恒定轉(zhuǎn)矩增益系數(shù),不能適應(yīng)變化的湍流風(fēng)速條件,因此,文獻(xiàn)［16-17］提出了應(yīng)用自適應(yīng)算法迭代搜索最佳轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)的自適應(yīng)轉(zhuǎn)矩控制（adaptive torque control,ATC）。該方法對(duì)于最佳增益系數(shù)的搜索與爬山法原理類似,不需預(yù)先辨識(shí)風(fēng)電機(jī)組參數(shù),易于批量快速實(shí)施,且通用性強(qiáng)。

已有文獻(xiàn)指出,變化的湍流風(fēng)速條件（平均風(fēng)速、湍流標(biāo)準(zhǔn)差和湍流頻率）［18］會(huì)導(dǎo)致自適應(yīng)算法搜索方向出錯(cuò)甚至不收斂［19-21］。其原因在于轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)的擾動(dòng)和湍流風(fēng)速條件變化都會(huì)改變風(fēng)能捕獲效率,而自適應(yīng)算法并沒(méi)有考慮后者的影響。針對(duì)這一問(wèn)題,文獻(xiàn)［21-22］提出了限定尋優(yōu)區(qū)間的ATC,以保證轉(zhuǎn)矩增益始終處于合理范圍之內(nèi)。但是,該控制方法需要通過(guò)極為耗時(shí)的風(fēng)電機(jī)組仿真計(jì)算,離線獲取風(fēng)速條件與最佳增益系數(shù)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)確定該尋優(yōu)區(qū)間。顯然,這一做法違背了ATC法不依賴風(fēng)電機(jī)組模型的初衷,實(shí)質(zhì)上轉(zhuǎn)變?yōu)樾枰孪然陲L(fēng)電機(jī)組模型數(shù)值仿真離線構(gòu)建風(fēng)速條件與轉(zhuǎn)矩曲線最佳調(diào)整量映射關(guān)系的一類離線優(yōu)化-在線匹配的OT 法［20,23-24］。此外,文獻(xiàn)［21-22］未考慮湍流頻率特征,影響到尋優(yōu)區(qū)間取值的合理性。

為了保持原有ATC 法通用性強(qiáng)、不依賴模型的特點(diǎn),本文根據(jù)湍流風(fēng)速條件變化對(duì)自適應(yīng)算法的影響機(jī)理分析,發(fā)現(xiàn)漸變良好的風(fēng)速條件（即平均風(fēng)速持續(xù)遞增,湍流標(biāo)準(zhǔn)差或湍流頻率持續(xù)遞減）容易導(dǎo)致自適應(yīng)搜索方向連續(xù)出錯(cuò),轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)嚴(yán)重偏離最優(yōu)值。這導(dǎo)致在面對(duì)逐漸有利于MPPT 的湍流風(fēng)速條件時(shí),ATC 法的效率反而降低了,甚至可能不如傳統(tǒng)OT 法。

基于上述分析,本文引入動(dòng)態(tài)風(fēng)能損失量指標(biāo)［18］刻畫(huà)湍流風(fēng)速條件對(duì)風(fēng)能捕獲的影響程度,并提出考慮湍流風(fēng)速條件變化的改進(jìn)ATC。該方法能夠在搜索最佳轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)的過(guò)程中,利用動(dòng)態(tài)風(fēng)能損失量指標(biāo)辨識(shí)出風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,及時(shí)中斷搜索,避免因連續(xù)搜索方向錯(cuò)誤導(dǎo)致風(fēng)能捕獲效率的大幅降低。最后,本文基于風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)［25-27］,以美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室（National Renewable Energy Laboratory,NREL）600 kW CART3 試驗(yàn)風(fēng)電機(jī)組［28］為對(duì)象,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性。

1 OT 與ATC

風(fēng)電機(jī)組MPPT 重點(diǎn)關(guān)注的是機(jī)電動(dòng)態(tài)過(guò)程,本章簡(jiǎn)述與該過(guò)程相關(guān)的風(fēng)電機(jī)組氣動(dòng)模型、傳動(dòng)鏈模型以及實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組MPPT 的OT 法和ATC法原理。

1.1 風(fēng)電機(jī)組氣動(dòng)模型

基于Cp-λ 曲線的風(fēng)電機(jī)組簡(jiǎn)化氣動(dòng)模型［9］為:

式中:Tm為風(fēng)輪施加在風(fēng)電機(jī)組輪轂中心的氣動(dòng)轉(zhuǎn)矩；v 為風(fēng)速；ρ 為空氣密度；R 為風(fēng)輪半徑；ωr為風(fēng)輪轉(zhuǎn)速；Cp(λ,β)為風(fēng)能利用系數(shù),與葉尖速比λ 和槳距角β 相關(guān)。

若要考慮風(fēng)電機(jī)組的氣動(dòng)-結(jié)構(gòu)-控制耦合作用,更為精細(xì)地刻畫(huà)風(fēng)電機(jī)組的復(fù)雜氣動(dòng)特性,可采用基于葉素-動(dòng)量理論的氣動(dòng)模型［29］,常見(jiàn)的Bladed、FAST 等風(fēng)電機(jī)組設(shè)計(jì)與性能分析軟件的氣動(dòng)計(jì)算模塊均基于該理論。

1.2 傳動(dòng)鏈模型

可將風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈等效為一個(gè)雙質(zhì)量塊模型［30-31］,并劃分為風(fēng)輪側(cè)和發(fā)電機(jī)側(cè)。

式中:Te為電磁轉(zhuǎn)矩；Tls和Ths分別為風(fēng)輪側(cè)和發(fā)電機(jī)側(cè)的扭矩；Dr和Dg分別為風(fēng)輪和發(fā)電機(jī)的阻尼系數(shù)；Jr和Jg分別為風(fēng)輪和發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；ωg為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速；ng為齒輪箱變比。

1.3 OT 法

實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組MPPT 的OT 法的電磁轉(zhuǎn)矩指令由式（3）獲得［7］。

1.4 DTG 法

從OT 法的原理可知,其設(shè)計(jì)基于系統(tǒng)穩(wěn)態(tài),忽視了風(fēng)電機(jī)組在不同穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)之間變換的動(dòng)態(tài)過(guò)程及其性能。然而,湍流風(fēng)速時(shí)刻都在快速變化,而風(fēng)電機(jī)組的大轉(zhuǎn)動(dòng)慣量意味著其跟蹤湍流風(fēng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能不佳,這導(dǎo)致MPPT 階段的風(fēng)電機(jī)組絕大部分時(shí)間均處于跟蹤風(fēng)速的過(guò)程中,而不是運(yùn)行于穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)。鑒于此,DTG 法的設(shè)計(jì)思路在于提升動(dòng)態(tài)性能及加速跟蹤過(guò)程,不再圍繞穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)展開(kāi)。

DTG 控制［8］按式（4）調(diào)整電磁轉(zhuǎn)矩:

式中:Kd為轉(zhuǎn)矩增益系數(shù),為小于Kopt的常數(shù)。在附錄A 圖A1 所示轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速圖上表現(xiàn)為轉(zhuǎn)矩曲線斜率整體變緩,DTG 的轉(zhuǎn)矩曲線整體位于最優(yōu)轉(zhuǎn)矩曲線下方。這意味著在MPPT 階段,風(fēng)電機(jī)組在DTG 法控制下的電磁轉(zhuǎn)矩輸出小于OT 法對(duì)應(yīng)的電磁轉(zhuǎn)矩輸出,使得加速時(shí)DTG 法控制下的不平衡轉(zhuǎn)矩大于OT 法對(duì)應(yīng)的不平衡轉(zhuǎn)矩,從而提升風(fēng)電機(jī)組在跟蹤漸強(qiáng)陣風(fēng)時(shí)的加速性能。同時(shí),也可注意到風(fēng)電機(jī)組減速性能被弱化了。因此,需要通過(guò)合理優(yōu)化Kd值,以犧牲一部分跟蹤漸弱陣風(fēng)的減速性能為代價(jià),強(qiáng)化蘊(yùn)含更多能量的漸強(qiáng)陣風(fēng)的風(fēng)能捕獲,從而獲得一段時(shí)間內(nèi)風(fēng)能捕獲總量的整體提升。

1.5 ATC 法

DTG 控制采用恒定的轉(zhuǎn)矩增益系數(shù),未實(shí)現(xiàn)其隨風(fēng)速條件變化的周期性優(yōu)化設(shè)定。為進(jìn)一步提高風(fēng)能捕獲效率,在DTG 控制的基礎(chǔ)上,ATC［16-17］引入了自適應(yīng)迭代搜索算法。按照式（5）至式（8）,該算法通過(guò)擾動(dòng)相鄰迭代周期的Kd,并計(jì)算周期運(yùn)行結(jié)束后風(fēng)能捕獲效率的變化量,確定Kd下一個(gè)迭代周期的搜索方向及調(diào)整幅值。如此循環(huán)迭代,直至搜索到Kd的最優(yōu)值。

式中:k 為迭代次數(shù)；γ 為轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)的調(diào)整系數(shù)。風(fēng)能捕獲效率Pfavg的定義為:

式中:N 為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)總的采樣次數(shù)；Pcap為風(fēng)電機(jī)組實(shí)際捕獲功率；Pwy為風(fēng)功率。

2 湍流風(fēng)速條件變化對(duì)ATC 的影響分析

本章基于對(duì)湍流風(fēng)速條件利于風(fēng)電機(jī)組風(fēng)能捕獲程度的單值指標(biāo)刻畫(huà),分析了風(fēng)速條件變化對(duì)ATC 法迭代搜索過(guò)程的影響,并指出當(dāng)面臨風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景時(shí),自適應(yīng)搜索方向可能連續(xù)出錯(cuò),導(dǎo)致所獲轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)的設(shè)定值在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)顯著偏離其最優(yōu)值,進(jìn)而造成發(fā)電量的大幅損失。

2.1 有利于風(fēng)電機(jī)組MPPT 的良好風(fēng)速條件

針對(duì)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)在數(shù)十分鐘至數(shù)小時(shí)范圍內(nèi)的湍流風(fēng)速序列,風(fēng)電領(lǐng)域常采用平均風(fēng)速v、湍流標(biāo)準(zhǔn)差σ、湍流頻率ωeff這3 個(gè)特征指標(biāo)共同刻畫(huà)其風(fēng)速條件［18］,本文記為T(mén)C=(,σ,ωeff)。

在采用相同風(fēng)電機(jī)組MPPT 控制策略的情況下,湍流風(fēng)速條件的不同會(huì)造成風(fēng)能捕獲效率的顯著差異［10,24,32］。本文基于NREL CART3 試驗(yàn)風(fēng)電機(jī)組的仿真,畫(huà)出了對(duì)應(yīng)于不同平均風(fēng)速的Pfavg-Kd曲線,如圖1 所示,對(duì)應(yīng)于不同湍流標(biāo)準(zhǔn)差和湍流頻率的Pfavg-Kd曲線與圖1 類似,見(jiàn)附錄A 圖A2 和圖A3。由圖可知,保持另外2 個(gè)風(fēng)速條件特征指標(biāo)不變,Pfavg-Kd曲線會(huì)隨平均風(fēng)速增大、湍流標(biāo)準(zhǔn)差或湍流頻率減小而整體上移。這表明,具備較高平均風(fēng)速、較低湍流標(biāo)準(zhǔn)差和較低湍流頻率特征的湍流風(fēng)速更有利于風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)能捕獲。因此,本文稱湍流風(fēng)速條件由圖示TC,A向TC,C的變化為風(fēng)速條件漸變良好。

圖1 Pfavg-Kd曲線隨平均風(fēng)速的變化Fig.1 Variation of Pfavg-Kd curve with mean wind speed

2.2 湍流風(fēng)速條件變化對(duì)自適應(yīng)算法的影響機(jī)理

文獻(xiàn)［19-20］指出,對(duì)于實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組MPPT的ATC 法,當(dāng)相鄰2 個(gè)自適應(yīng)迭代搜索周期的湍流風(fēng)速條件發(fā)生變化,由轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)調(diào)整量ΔKd和湍流風(fēng)速條件變化ΔTC共同決定風(fēng)能捕獲效率的變化量ΔPfavg,如圖1 所示。

綜合式（5）至式（8）、式（10）可知,風(fēng)速條件變化會(huì)對(duì)Kd的迭代搜索過(guò)程形成干擾,包括調(diào)整幅值和搜索方向兩方面［21］:

實(shí)質(zhì)上,當(dāng)湍流風(fēng)速條件變化取代轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)調(diào)整成為改變風(fēng)能捕獲效率的主導(dǎo)因素時(shí),將對(duì)自適應(yīng)搜索算法產(chǎn)生不容忽視的影響。

2.3 自適應(yīng)搜索方向持續(xù)錯(cuò)誤的現(xiàn)象

本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),當(dāng)出現(xiàn)2.1 節(jié)所述湍流風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景時(shí),存在ATC 迭代搜索方向持續(xù)出錯(cuò),導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組MPPT 性能惡化,嚴(yán)重?fù)p失發(fā)電量的現(xiàn)象。圖2 所示為ATC 的搜索方向持續(xù)出錯(cuò)示意圖,湍流風(fēng)速條件在時(shí)段1 至3 從TC,A漸變至TC,C,黃色圓圈代表不同風(fēng)速條件對(duì)應(yīng)的理論最優(yōu)Kd值,黑色方框代表ATC 方法搜索出的Kd值。相較于Kd調(diào)整帶來(lái)的風(fēng)能捕獲效率變化量ΔPfavg(ΔKd),始終是風(fēng)速條件變化對(duì)風(fēng)能捕獲效率造成的影響ΔPfavg(ΔTC)在發(fā)揮主導(dǎo)作用,導(dǎo)致自適應(yīng)迭代搜索方向在連續(xù)多個(gè)周期中持續(xù)錯(cuò)誤,并使得后續(xù)難以及時(shí)修正回轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)最優(yōu)值附近。

圖2 ATC 的搜索方向持續(xù)出錯(cuò)示意圖Fig.2 Schematic diagram of consecutively incorrect search directions of ATC

如圖3 所示,上述現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致Kd在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)大幅偏離最優(yōu)值,引發(fā)風(fēng)能捕獲效率的顯著下降,嚴(yán)重時(shí)甚至在某些時(shí)段弱于傳統(tǒng)OT 法。因此,在采用ATC 法實(shí)施風(fēng)電機(jī)組MPPT 控制時(shí),需要有效識(shí)別會(huì)引發(fā)不恰當(dāng)轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)調(diào)整的風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景并加以應(yīng)對(duì),以避免風(fēng)電機(jī)組MPPT性能的惡化以及發(fā)電量的大幅降低。

圖3 不同MPPT 方法及遍歷法對(duì)應(yīng)的各時(shí)段Kd和PfavgFig.3 Corresponding Kd and Pfavg of different MPPT methods and traversing method during each period

3 考慮湍流風(fēng)速條件變化的改進(jìn)ATC 法

本章通過(guò)引入能夠綜合刻畫(huà)湍流風(fēng)速條件差異的動(dòng)態(tài)風(fēng)能捕獲損失量指標(biāo),實(shí)現(xiàn)風(fēng)速條件變化場(chǎng)景的辨識(shí)與變化程度的量化,并在ATC 法的基礎(chǔ)之上,針對(duì)風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,在自適應(yīng)算法中增加搜索過(guò)程的中斷和重啟機(jī)制。

3.1 湍流風(fēng)速條件差異的綜合量度指標(biāo)

式中:τ 為風(fēng)電機(jī)組時(shí)間常數(shù)；Jt為風(fēng)電機(jī)組總的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,可近似等于Jr與Jg之和；vrated,ωrated,Trated分別為風(fēng)電機(jī)組的額定風(fēng)速、額定轉(zhuǎn)速以及額定轉(zhuǎn)矩；N 為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)總的采樣次數(shù)；Δt 為風(fēng)速采樣間隔。由式（11）至式（13）可知,Ploss恰好是3 個(gè)湍流風(fēng)速特征指標(biāo)的函數(shù)。

3.2 自適應(yīng)搜索過(guò)程的中斷與重啟策略

本文提出了考慮變化湍流風(fēng)速條件的風(fēng)電機(jī)組改進(jìn)ATC。該方法利用動(dòng)態(tài)風(fēng)能捕獲損失量指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景的辨識(shí),并在自適應(yīng)算法中增加搜索過(guò)程的中斷以及重啟策略,以應(yīng)對(duì)該場(chǎng)景。如圖4 所示,改進(jìn)ATC 法的具體步驟如下。

步驟1:初始化。對(duì)于第1 個(gè)和第2 個(gè)運(yùn)行周期,設(shè)置初始轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)Kd(1),取值范圍一般為0.8Kopt～Kopt；設(shè)置Kd的初始擾動(dòng)為ΔKinid,Kd(2)=Kd(1)+ΔKinid；進(jìn) 行k=1 及k=2 這2 個(gè) 周 期 的 運(yùn)行,并在每個(gè)周期運(yùn)行結(jié)束時(shí)計(jì)算并記錄Pfavg(1),Ploss(1)以及Pfavg(2),Ploss(2)。

步驟2:k=k+1,進(jìn)入新的迭代搜索周期。

步驟3:識(shí)別風(fēng)速條件是否正朝著有利于風(fēng)能捕獲的趨勢(shì)發(fā)展。根據(jù)式（14）計(jì)算第k-1 與k-2步迭代周期之間的Ploss的變化率:

圖4 改進(jìn)ATC 法流程圖Fig.4 Flow chart of improved ATC method

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文利用風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)［25-27］,以NREL CART3 試驗(yàn)風(fēng)電機(jī)組［28］為模擬對(duì)象,對(duì)所提改進(jìn)方法的有效性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

4.1 風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)簡(jiǎn)介

15 kW 風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)［25-27］如附錄A 圖A4 所示,是一個(gè)以基于Beckhoff PLC 的實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)和風(fēng)輪模擬系統(tǒng)為主體構(gòu)成的風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)矩自由度功率硬件在環(huán)模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。前者完成風(fēng)輪氣動(dòng)轉(zhuǎn)矩的實(shí)時(shí)仿真計(jì)算,作為風(fēng)輪模擬系統(tǒng)的控制指令。后者由傳動(dòng)變頻器根據(jù)轉(zhuǎn)矩參考指令對(duì)交流異步電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩控制,以模擬湍流工況下的風(fēng)電機(jī)組輪轂中心轉(zhuǎn)矩特性,而發(fā)電機(jī)、變流器及主控系統(tǒng)與實(shí)際風(fēng)電機(jī)組保持一致。

通過(guò)引入等比例縮放概念、研究濾波算法進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)慣量軟件補(bǔ)償、加裝機(jī)械飛輪進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)慣量硬件補(bǔ)償?shù)却胧?5-27］,該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能夠模擬出與MPPT 過(guò)程密切相關(guān)的兆瓦級(jí)大轉(zhuǎn)動(dòng)慣量風(fēng)電機(jī)組的慢機(jī)械動(dòng)態(tài)特性。

4.2 MPPT 方法參數(shù)設(shè)置

4.3 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的湍流風(fēng)速構(gòu)建

本文通過(guò)Turbsim 軟件［34］構(gòu)建了2 條風(fēng)功率譜符合Kaimal 譜［35-36］、總時(shí)長(zhǎng)為8 h 的湍流風(fēng)速序列。其中風(fēng)速序列1 的湍流風(fēng)速條件波動(dòng)較大,而風(fēng)速序列2 的湍流風(fēng)速條件波動(dòng)較為平緩。每條8 h 風(fēng)速序列含24 個(gè)20 min 的風(fēng)速時(shí)段,每個(gè)時(shí)段的平均風(fēng)速參照中國(guó)江蘇某低風(fēng)速風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)測(cè)值,湍流強(qiáng)度等級(jí)設(shè)為A 級(jí),湍流積分尺度取值設(shè)為100 m。

4.4 不同MPPT 方法的性能比較

圖5 為通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的風(fēng)速序列1 對(duì)應(yīng)的Ploss,Kd和Pfavg時(shí)段變化曲線。風(fēng)速序列2 對(duì)應(yīng)的相關(guān)變量時(shí)段變化曲線見(jiàn)附錄A 圖A5。8 h 總體數(shù)據(jù)如表1 所示。

圖5 不同MPPT 方法性能的比較（風(fēng)速序列1）Fig.5 Performance comparison among different MPPT methods (wind speed profile 1)

表1 不同MPPT 方法效率的比較Table 1 Efficiency comparison among different MPPT methods

由圖5 和附錄A 圖A5 可知:

1）對(duì)于湍流風(fēng)速條件波動(dòng)較大的風(fēng)速序列1,在時(shí)段5 至7 以及14 至17 期間出現(xiàn)了湍流風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,導(dǎo)致Kd的搜索方向與調(diào)整值持續(xù)遠(yuǎn)離最優(yōu)值。并且,因?yàn)镵d已經(jīng)出現(xiàn)嚴(yán)重偏差,后續(xù)18 至20 時(shí)段也未能及時(shí)修正回最優(yōu)Kd值附近。因此,ATC 法的性能在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)段內(nèi)表現(xiàn)不佳,甚至出現(xiàn)了應(yīng)用效果連傳統(tǒng)OT 法都不如的情況。

2）本文方法及時(shí)判斷出了風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,并中斷了搜索過(guò)程,鎖定了Kd值,有效遏制了轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)調(diào)整出現(xiàn)嚴(yán)重偏差以及風(fēng)能捕獲效率顯著降低的問(wèn)題（時(shí)段7 至8 和16 至18）。表1 列出了風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行于不同MPPT 控制策略下的8 h 平均風(fēng)能捕獲效率。如表1 所示,應(yīng)用ATC 法所獲效率較傳統(tǒng)OT 法只提升了0.51%,而本文所提改進(jìn)方法提升了1.07%。對(duì)于當(dāng)前風(fēng)電行業(yè),0.5%左右的效率提升已具備較好經(jīng)濟(jì)效益及工程應(yīng)用價(jià)值。

3）對(duì)于湍流風(fēng)速條件波動(dòng)較小的風(fēng)速序列,搜索過(guò)程的中斷及重啟機(jī)制未被觸發(fā),本文所提方法與ATC 法的實(shí)施效果完全相同。

5 結(jié)語(yǔ)

考慮到風(fēng)能捕獲效率能夠綜合量度3 個(gè)湍流風(fēng)速特征對(duì)風(fēng)能捕獲的共同作用,這就為考慮湍流風(fēng)速條件變化影響的風(fēng)電機(jī)組MPPT 控制改進(jìn)奠定了基礎(chǔ)。具體到ATC 法,忽視風(fēng)速條件變化的設(shè)計(jì)導(dǎo)致其自適應(yīng)迭代搜索過(guò)程極易受到復(fù)雜多變湍流環(huán)境的干擾。本文分析發(fā)現(xiàn)了導(dǎo)致ATC 性能惡化引發(fā)風(fēng)能捕獲效率大幅降低的風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,并為了避免在該場(chǎng)景下自適應(yīng)搜索方向持續(xù)錯(cuò)誤導(dǎo)致轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)長(zhǎng)時(shí)間偏離最優(yōu)值,而針對(duì)性地提出了考慮湍流風(fēng)速條件變化的改進(jìn)ATC。該方法引入了能夠刻畫(huà)風(fēng)速條件利于風(fēng)能捕獲程度的單值指標(biāo)以辨識(shí)風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,并通過(guò)在自適應(yīng)算法中增加搜索過(guò)程的中斷和重啟機(jī)制,及時(shí)遏止轉(zhuǎn)矩增益系數(shù)調(diào)整出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提改進(jìn)方法能夠改善ATC 的性能,提升發(fā)電量。

應(yīng)該說(shuō),本文僅提出了ATC 法在風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景下自適應(yīng)搜索過(guò)程不收斂問(wèn)題的可行解決方案,實(shí)驗(yàn)基于有限算例驗(yàn)證了其有效性,但改進(jìn)算法能否在面對(duì)復(fù)雜多變的各種湍流風(fēng)速條件時(shí)均保持收斂性,將是今后要研究的問(wèn)題之一。與此同時(shí),除了風(fēng)速條件漸變良好場(chǎng)景,是否還存在顯著影響ATC 法性能的其他特殊湍流場(chǎng)景,以及如何克服它們的影響仍有待深入研究。

本文在撰寫(xiě)過(guò)程中得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51977111)資助，特此感謝！

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