CN104929863A

CN104929863A - 一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法

Info

Publication number: CN104929863A
Application number: CN201510209324.0A
Authority: CN
Inventors: 欧宝星; 傅秀聪; 吴池力; 赵汝恒; 梁小婷; 黎焕兴; 谢泳欣
Original assignee: Guangzhou HKUST Fok Ying Tung Research Institute
Current assignee: Guangzhou HKUST Fok Ying Tung Research Institute
Priority date: 2015-04-28
Filing date: 2015-04-28
Publication date: 2015-09-23
Anticipated expiration: 2035-04-28
Also published as: CN104929863B

Abstract

本发明公开了一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，包括：测量风机当前的功率值；对风机的转速增加一个搜索步长；测量风机转速变化后的功率变化值；根据功率值，计算功率值影响系数；根据搜索步长和功率变化值，计算得出斜率影响系数；根据功率值影响系数、斜率影响系数、本次的搜索步长和功率变化值，计算下一次的搜索步长；根据预设的条件判断是否结束搜索。本发明通过引入功率值影响系数和斜率影响系数，能根据当前功率值变化的实际情况改变下一次搜索步长，从而实现加快低风速时搜索最大功率点搜索的速度的目的，并且在高风速时，避免了风机在最大功率点的振荡情况。本发明可广泛应用于风力发电控制器中。

Description

一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法

技术领域

本发明涉及风力发电领域，尤其涉及一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法。

背景技术

随着传统化石能源造成的环境压力越来越大，风力发电作为一种新能源得到了广泛的重视。风力发电受风速影响比较大，不同的风速条件下，风力发电机有不同的最大功率点，对应着不同的运行转速。风速具有随机性，要求风力发电机能够实现最大功率点跟踪(MPPT)，自动调整运行转速，保证风力发电机始终工作在最大功率点，最大程度上利用风能。

风力发电最大功率点跟踪的方法，最容易实现的是爬山算法，因其无需测量风速和风轮转速，成本低，特别适用于小型风力发电设备。爬山算法利用了风力发电机功率-转速曲线的单峰值特性来搜索最大功率点。该方法首先给转速一个扰动，接着观察输出功率的变化，判断功率-转速曲线在当前转速位置的斜率。如果斜率为正，则风力发电机目前工作在最大功率点的左侧，即风机运行在功率-转速曲线的左半段上，当前转速小于最佳转速，然后沿着转速增加的方向继续对风机的转速添加扰动，进行下一步的搜索，直至斜率接近零，此时风机位于功率-转速曲线的峰值的位置(即功率-转速曲线的最大功率点)。反之亦然。这种方法使风机由功率-转速曲线的两侧爬向曲线中间的峰值位置，因此形象的成为爬山算法。

专利《基于Boost类变换器的风力发电系统最大功率点跟踪方法》(专利号：201410107195.X)公开了一种改进的爬山算法，该方法在给风力发电机转速添加扰动的时候，扰动的大小——也就是搜索步长(即扰动前后转速变化的差值)不是固定的，它是功率-转速曲线相应的点的斜率的函数，斜率的绝对值越大，搜索步长越大。由于基本上风机功率-转速曲线上，离峰值越远的点，斜率绝对值越大，因此该方法可以使风机在功率-转速曲线上远离最大功率点时可以快速改变转速，加快爬向峰值的速度，而在峰值附近，斜率绝对值变小，搜索步长变小，避免了风机在最大功率点处振荡。此种方法亦称为变步长爬山算法。

但是，当在不同风速条件下，风机的功率-转速曲线上，远离峰值的点的斜率并不一样。如果使用上述专利公开的方法，由不同风速的功率-转速曲线可知，当风速较大时，远离最大功率点的位置斜率较大，容易获得较大的搜索步长。而当风速较低时，远离最大功率点的位置斜率较小，导致搜索步长小，搜索速度慢。单靠增大斜率对搜索步长的影响系数，使同样的斜率值下搜索步长更大，虽然可以加快低风速时的爬山速度，但由于在高风速时，最大功率点附近的斜率依然比较大，容易导致风机在最大功率点附近振荡，例如风机工作在最大功率点左侧附近时，由于计算得到的搜索步长过大，导致下一步搜索时转速过大，使风机到达了最大功率点的右侧，然后又由于同样的原因，再下一次搜索时，风机又回到了最大功率点的左侧，如此往复，导致转速忽大忽小，形成在最大功率点附近振荡，很难到达最大功率点。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种能提高低风速时最大功率点的搜索速度，且在高风速接近最大功率点时避免振荡的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：

A、测量风机当前的功率值P；

B、对风机的转速n增加一个搜索步长Δn(i)，使得风机转速变为n+Δn(i)；

C、测量风机转速变化后的功率变化值ΔP；

D、根据功率值P，计算功率值影响系数K₁；

E、根据搜索步长Δn(i)和功率变化值ΔP，计算得出斜率影响系数K₂；

F、根据功率值影响系数K₁、斜率影响系数K₂、本次的搜索步长Δn(i)和功率变化值ΔP，计算下一次的搜索步长Δn(i+1)；

G、根据预设的条件判断是否结束搜索，若是，则结束；反之，则根据计算得到的下一次的搜索步长Δn(i+1)返回执行步骤A。

作为所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法的进一步改进，所述功率值影响系数K₁的计算公式为：

K_{1} = \{\begin{matrix} K_{1_\max}, & P < P_{1} \\ AP + B, & P_{1} \leq P \leq P_{2} \\ K_{1_\min}, & P > P_{2} \end{matrix} (A < 0, P_{1} < P_{2}, K_{1_\min} K_{1_\max} > 0);

其中，K_{1_max}和K_{1_min}分别为最大和最小功率值影响系数，P为功率值，A、B分别为K₁-P曲线的斜率和截距，P₁为对应最大功率值影响系数的转折功率，P₂为对应最小功率值影响系数的转折功率。

作为所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法的进一步改进，所述斜率影响系数K₂的计算公式为：

K₂＝C|△P/△n(i)|；

其中，Δn(i)表示本次的搜索步长，ΔP表示功率变化值，C为预设的常数项。

作为所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法的进一步改进，所述下一次的搜索步长Δn(i+1)的计算公式为：

△n(i+1)＝sign(△P)*sign(△n(i))*K₁*K_2；

其中，K₁表示功率值影响系数，K₂表示斜率影响系数，Δn(i)表示本次的搜索步长，ΔP表示功率变化值。

作为所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法的进一步改进，所述下一次的搜索步长Δn(i+1)的大小与斜率的绝对值|△P/△n(i)|正相关，与功率值影响系数K₁正相关，与功率值P负相关，当功率值P越小时，计算得出的下一次搜索步长Δn(i+1)会越大，向最大功率点接近的速度越快；当功率值P越接近最大功率点时，计算得出的下一次搜索步长Δn(i+1)会越小，功率值P向最大功率点逐步趋近。

本发明的有益效果是：

本发明一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法通过引入功率值影响系数和斜率影响系数，能根据当前功率值变化的实际情况改变下一次搜索步长，从而实现加快低风速时搜索最大功率点搜索的速度的目的，并且在高风速时，避免了风机在最大功率点的振荡情况。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

图1是本发明一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法的步骤流程图。

具体实施方式

参考图1，本发明一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：

A、测量风机当前的功率值P；

C、测量风机转速变化后的功率变化值ΔP；

D、根据功率值P，计算功率值影响系数K₁；

K_{1} = \{\begin{matrix} K_{1_\max}, & P < P_{1} \\ AP + B, & P_{1} \leq P \leq P_{2} \\ K_{1_\min}, & P > P_{2} \end{matrix} (A < 0, P_{1} < P_{2}, K_{1_\min} K_{1_\max} > 0);

K₂＝C|△P/△n(i)|；

△n(i+1)＝sign(△P)*sign(△n(i))*K₁*K₂；

其中，K₁表示功率值影响系数，K₂表示斜率影响系数，Δn(i)表示本次的搜索步长，ΔP表示功率变化值，sign为符号运算符。

本发明实施例中，当风力发电控制器初次进入步骤A时，Δn将被赋予一个初值Δn(0)，而从第二次搜索开始，Δn将用上一次搜索过程的步骤F计算所得的结果进行迭代。

在功率值影响系数K₁的计算公式中，功率值影响系数K₁与功率值P负相关，即P越小，K₁越大。P值小代表着两种情况，一是风速高，且风机工作在离功率-转速曲线的峰值点比较远的位置，二是风速较低时。根据斜率影响系数K₂的计算公式和下一次搜索步长Δn(i+1)的计算公式，下一次的搜索步长的大小与斜率的绝对值|△P/△n(i)|正相关，与功率值影响系数K₁正相关，即与功率值P负相关。因此，无论风机工作在远离功率-转速曲线峰值点的点时，即|△P/△n(i)|较大，P较小的情况，还是风速较低时，即P较小的情况，搜索步长都会变大，从而加快了这两种情况下向最大功率点接近的速度。反之，当风速较高，又接近最大功率点时，搜索步长就会随之变小，避免了高风速时风机在最大功率点附近振荡。

在下一次的搜索步长Δn(i+1)的计算公式中，sign(△P)*sign(△n(i))则决定了下一次搜索步长的正负，即决定了下一次搜索的方向。当风机工作在最大功率点的左侧时，sign(△P)*sign(△n(i))>0，下一次搜索步长为正，即下一次执行步骤B时，风机转速增加，从而进一步接近最大功率点。当风机工作在最大功率点的右侧时，sign(△P)*sign(△n(i))<0，下一次搜索步长为负，即下一次执行步骤B时，风机转速减少，从而接近最大功率点。

其中，本发明针对的仅是加快风机从功率-转速曲线的两侧向峰值位置搜索的速度，并不包括搜索停止机制。因此可以根据自定义设定的条件判断是否结束搜索。本发明具体实施例中，可以设定当斜率的绝对值小于一个阈值ε时(即斜率很小，接近于零，此时风机位于功率-转速曲线的峰值点附近，相当于|△P/△n(i)|接近零)，搜索停止。本发明亦不包括搜索停止后的搜索重启机制。本发明具体实施例中，可以设定当功率值的变化大于一个阈值β时(功率发生变化，即表明风速发生了变化，需要重新搜索当前风速下的最大功率点，在本发明中，相当于ΔP大于一个阈值β)，搜索将重启。无论使用何种搜索停止和重启机制，只要搜索最大功率点的过程使用了本方法，都应当属于本发明需要保护的范围。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims

1.一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、测量风机当前的功率值P；

C、测量风机转速变化后的功率变化值ΔP；

D、根据功率值P，计算功率值影响系数K₁；

2.根据权利要求1所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，其特征在于：所述功率值影响系数K₁的计算公式为：

K_{1} = \begin{matrix} \{\begin{matrix} K_{1_\max}, & P < P_{1} \\ AP + B, & P_{1} \leq P \leq P_{2} \\ K_{1_\min}, & P > P_{2} \end{matrix} & (A < 0, P_{1} < P_{2}, K_{1_\min} K_{1_\max} > 0) \end{matrix};

3.根据权利要求1所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，其特征在于：所述斜率影响系数K₂的计算公式为：

K₂＝C|ΔP/Δn(i)|；

4.根据权利要求1所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，其特征在于：所述下一次的搜索步长Δn(i+1)的计算公式为：

Δn(i+1)＝sign(ΔP)*sign(Δn(i))*K₁*K₂；

5.根据权利要求1所述的一种基于改进爬山算法的风力发电最大功率点跟踪方法，其特征在于：所述下一次的搜索步长Δn(i+1)的大小与斜率的绝对值|ΔP/Δn(i)|正相关，与功率值影响系数K₁正相关，与功率值P负相关，当功率值P越小时，计算得出的下一次搜索步长Δn(i+1)会越大，向最大功率点接近的速度越快；当功率值P越接近最大功率点时，计算得出的下一次搜索步长Δn(i+1)会越小，功率值P向最大功率点逐步趋近。