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    基于NMPC-PID的大型風(fēng)力機獨立變槳控制

    2023-02-28 08:39:12周嘉玉郝萬君
    機床與液壓 2023年3期
    關(guān)鍵詞:失配變槳塔架

    周嘉玉,郝萬君

    (蘇州科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,江蘇蘇州 215009)

    0 前言

    在風(fēng)機槳葉旋轉(zhuǎn)過程中,以恒定槳距角施加在旋轉(zhuǎn)葉片上的氣動載荷將隨著轉(zhuǎn)子平面中的風(fēng)速而變化,從而引起振動載荷。由于風(fēng)輪掃風(fēng)面內(nèi)風(fēng)速的不均勻分布會使大型風(fēng)力機的風(fēng)輪產(chǎn)生不均衡載荷,會給變槳軸承、輪轂、主軸、偏航軸承、塔架等關(guān)鍵部件造成很大疲勞載荷[1]。獨立變槳控制(Individual Pitch Control,IPC)就是當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速時改變?nèi)~片的槳距角,以減輕引起疲勞的振蕩載荷。

    現(xiàn)代控制理論中的模型預(yù)測控制(Model Predictive Control,MPC)汲取了優(yōu)化思想,并用在線不斷進行的有限時域優(yōu)化,即所謂滾動優(yōu)化,取代了傳統(tǒng)最優(yōu)控制中一次性的全局優(yōu)化,且在滾動的每一步以實時信息進行反饋矯正[2]。因此MPC避免了辨識最小化參數(shù)模型的困難,降低了在線優(yōu)化復(fù)雜度的同時能夠控制關(guān)于最優(yōu)準則的受約束的多輸入多輸出非線性系統(tǒng),而且其預(yù)測能力具有干擾抑制和平滑控制信號的更好的軌跡跟蹤性能[3-5]。文獻[6]提出了更為經(jīng)濟的NMPC(Nonlinear Model Predictive Control)方法用于最大限度地提高風(fēng)力渦輪發(fā)電機的發(fā)電量,而沒有考慮到大型風(fēng)力機在高風(fēng)速區(qū)的載荷平衡問題。文獻[7]提出了將LiDar瞬時風(fēng)速預(yù)測與MPC相結(jié)合的方法應(yīng)用于風(fēng)機的獨立變槳控制,但未考慮到風(fēng)機外界干擾與不確定性影響。文獻[8]提出了一種較為完善的基于內(nèi)??刂?Internal Model Control,IMC)的獨立變槳控制策略,但實際上獲得風(fēng)力機的內(nèi)部模型十分困難。文獻[9]提出了不同類別的獨立變槳控制的設(shè)計要點以及MPC設(shè)計框架,具有很高的研究價值。

    綜上,針對之前研究中沒有考慮到塔架振動、風(fēng)力機模型的不確定性等不足,本文作者提出了一種NMPC-PID的大型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的獨立變槳載荷控制方法。綜合考慮了非線性模型預(yù)測控制處理多輸入多輸出系統(tǒng)的能力以及風(fēng)機系統(tǒng)的強非線性,且用PID技術(shù)減小了塔架振動的影響。

    1 風(fēng)電系統(tǒng)模型

    大型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的空氣動力學(xué)特性呈強非線性[10]。為了簡化分析,可以將槳葉視為剛性葉片,并對載荷非線性模型在穩(wěn)態(tài)工作點附近進行線性化,得到線性周期時變模型[11]。而Park變換實現(xiàn)風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)坐標系轉(zhuǎn)化為輪轂固定計算量,可將1P振蕩轉(zhuǎn)換成平均值,而其他振蕩分量消失或轉(zhuǎn)換為頻率3P的倍數(shù)。簡化的風(fēng)力機模型[12]如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    其中:Mzi、Fxi分別為第i個槳葉上葉片揮舞方向的力矩和力;Mxi、Fxi分別為第i個槳葉上葉片擺振方向的力矩和力;βi為第i個槳葉上的槳距角;vfli為第i個槳葉上葉片揮舞方向的相對有效風(fēng)速,表示為

    (5)

    其中:ui為第i片槳葉上的等效風(fēng)速;ψi為第i片槳葉的方位角。設(shè)第1片槳葉的方位角為ψ,那么

    (6)

    (7)

    2 控制器設(shè)計

    大型風(fēng)力發(fā)電機組具有強非線性、模型不確定性的特點,很容易出現(xiàn)模型失配、工況點轉(zhuǎn)移等問題。為此,本文作者提出基于NMPC-PID的控制策略,進行風(fēng)電機組的載荷控制。

    2.1 NMPC-IPC設(shè)計

    NMPC使用風(fēng)電系統(tǒng)的內(nèi)部預(yù)測模型在線解決有限時域二次控制問題,并基于滾動時域原理僅實現(xiàn)最優(yōu)輸入序列的第一次控制移動。假設(shè)風(fēng)力渦輪機系統(tǒng)動力學(xué)可以被認為是LTI(Linear Time Invariant)系統(tǒng),下面的離散時間系統(tǒng)描述(具有采樣間隔Ts)對應(yīng)于(具有相同維度)增廣系統(tǒng)。

    (8)

    約束條件為

    (9)

    其中:yk+i|k表示在采樣時刻k預(yù)測在k+i時刻輸出的值;參考信號rk+i(包括轉(zhuǎn)子速度和葉片扇動彎矩的變化)設(shè)置為零,旨在最小化葉片疲勞并保持標稱發(fā)電機功率輸出;uk+j|k是控制輸入序列;Np表示輸出范圍;Nc表示控制輸入范圍(通常Nc≤Np);Q和R是對稱正定加權(quán)矩陣。約束條件表明了初始狀態(tài),以及說明了控制輸入限值和相應(yīng)的速率限值。傳感器在每個采樣時間測量風(fēng)力渦輪機狀態(tài)x0。

    成本函數(shù)的矩陣公式可以表示為

    (10)

    其中:Q=CTQxC。由具有輸入序列u(k)的線性狀態(tài)空間模型(7)生成的預(yù)測狀態(tài)序列可以表示為

    xk+1=Mxk+cuk+εudk

    (11)

    式中:xk+1表示在采樣時刻k+1的預(yù)測狀態(tài)向量;uk表示k和k+Nc采樣間隔之間的最佳控制輸入序列。預(yù)測的控制輸入應(yīng)該在控制范圍Nc之外是恒定的。預(yù)測范圍Nd內(nèi)的有效風(fēng)速視為擾動項ud,k。另外,Np應(yīng)大于風(fēng)速預(yù)測樣本的范圍(Np>Nc)。

    結(jié)合式(8),可得:

    (12)

    2.2 塔架振動的抑制

    對于縱向振動,當(dāng)塔架逆風(fēng)移動時,轉(zhuǎn)子的相對風(fēng)速小于塔架逆風(fēng)移動時的相對風(fēng)速。風(fēng)速的這種差異導(dǎo)致轉(zhuǎn)子速度信號中增加了周期性擾動信號。采用適當(dāng)?shù)臉嗫刂撇呗?,減輕這種周期性擾動信號可以減少塔架振動。通過在轉(zhuǎn)子速度信號中加入左右塔振動的影響,可以進一步降低塔振動。

    為了實現(xiàn)內(nèi)??刂?,內(nèi)模的狀態(tài)空間形式與PID速度控制器并聯(lián),以抑制振動信號。關(guān)于振動信號的信息可以通過考慮內(nèi)部模型的狀態(tài)變量的運動輪廓來獲得。

    當(dāng)轉(zhuǎn)速高于額定風(fēng)速時,PID變槳控制器限制轉(zhuǎn)速。變量V表示高速風(fēng)和電氣機械擾動產(chǎn)生的振動信號,影響速度信號。x2是內(nèi)??刂频妮敵鲂盘?,作為抵消項加到PID控制器的輸出上。塔架振動抑制原理如圖1所示。

    圖1 塔架振動抑制原理Fig.1 Tower frame vibration suppression principle

    (13)

    3 實驗分析

    所設(shè)計的風(fēng)力機的獨立變槳控制在MATLAB/Simulink仿真平臺驗證。在仿真平臺搭建3 MW大型風(fēng)力機模型,其基本參數(shù)設(shè)置見表1。

    表1 風(fēng)力機參數(shù)設(shè)置Tab.1 Wind turbine parameters setting

    圖2 風(fēng)速曲線Fig.2 Wind speed profile

    為了驗證所提控制策略的有效性和可行性,分別在模型失配和有外界干擾的情況下進行仿真實驗,對比文中所提策略與MPC的控制效果。圖3為模型失配情況下的仿真結(jié)果,模型參數(shù)的變化范圍為±10%,表2為兩種控制方法的性能對比。

    圖3 模型失配下的力矩

    表2 模型失配下的性能對比 單位:N·m

    由圖3看出:仿真前期,由于模型參數(shù)的變化,MPC的性能有所下降,因其依賴精確建模且只能針對典型的工況點,所以不能很好地控制風(fēng)力機的載荷減小到期望值0;對比之下,NMPC-PID方法具有很好的魯棒性,且考慮到了塔架振動的影響。從表2可以看出:文中所提NMPC-PID控制策略的俯仰力矩均值與標準差分別為-1.33×104N·m和7.16×104N·m,相較于MPC策略分別降低了38.14%和80.06%;NMPC-PID的偏航力矩的均值與標準差分別為-246.41 N·m和1.00×104N·m,相比較MPC策略分別降低了56.55%和67.75%。

    圖4為外界干擾下的仿真結(jié)果,通過加入高斯白噪聲來模擬大型風(fēng)力機的外界干擾,例如風(fēng)剪切、塔影效應(yīng)等。由圖4可以看出:MPC方法沒有很好的抗干擾能力,俯仰力矩與偏航力矩波動幅度較大;而NMPC-PID方法控制下的力矩均可在0附近小范圍波動,因此其抗干擾能力與魯棒性均優(yōu)于MPC方法。從表3可以看出:文中所提NMPC-PID控制策略的俯仰力矩均值與標準差分別為-2.13×104N·m和1.16×105N·m,相較于MPC策略分別降低了59.35%和55.21%;NMPC-PID的偏航力矩的均值與標準差分別為6.41×102N·m和1.00×104N·m,相比較MPC策略分別降低了55.79%和75.73%。

    圖4 外界干擾下的力矩

    表3 外界擾動下的性能對比 單位:N·m

    4 總結(jié)

    針對大型風(fēng)力發(fā)電機組在高風(fēng)速區(qū)的不平衡載荷問題,提出一種NMPC-PID方法,并且在MATLAB/ Simulink平臺搭建了風(fēng)力機模型,進行了模型失配和外界干擾下的仿真實驗。

    (1)在實驗中,通過對比得出NMPC-PID方法有效提高了控制器的性能,減輕了塔架振動的影響,具有一定的創(chuàng)新性;

    (2)仿真實驗的實驗條件與對比實驗均有局限,未來的研究工作將圍繞著更加復(fù)雜的實驗條件,例如湍流風(fēng)等,以及其他預(yù)測控制方法用于實驗;

    (3)文中只是在仿真平臺做了仿真實驗,實際系統(tǒng)具有更強的不確定性和未建模動態(tài),所以文中所提方法真正用在工程上還有很長的路要走。

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