CN105370495A - 一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，首先，通过给风力发电机组安装大气压传感器来采集环境空气的气压值，通过风力发电机组自身的环境温度传感器来采集环境空气的温度值；然后将采集到的环境空气气压值和温度值代入到气体状态方程中得到环境空气的空气密度值；最后将空气密度、叶轮的最大风能利用系数、叶轮的最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到各发电机转速下变频器的最优功率给定，最优给定输入到风力发电机组功率控制器中，最终可实现机组最大出力。本发明方法能有效解决此类风力发电机组在中低风速段发电量和功率曲线饱和度低的问题。

Description

一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法

技术领域

本发明涉及风力发电机组提效的技术领域，尤其是指一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法。

背景技术

目前风力发电机组有两种最优风能利用系数跟踪控制方法，分别为基于常规的转速-功率查表控制方法(方法1)和基于转速-转矩的PI控制方法(方法2)，但无论是方法1还是方法2，算法控制器中的功率给定或转矩给定均为固定空气密度下的最优给定，由于空气密度与环境的气压、温度相关，而一天中气压和环境温度是实时变化的，这样就会导致空气密度变化后功率或转矩的实际给定与最优给定存在一些偏差，从而影响发电效果。

目前在中国的“三北”(华北、东北和西北)地区，在风速超过风机的满发值以上时，经常出现电网调度弃风、限发电情况，降低了业主的收益和风电项目的成本回收。如何提高风力发电机组中低风速段(4～9m/s这个区间)的发电量是最为关键和最为热门的课题。

一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，目的就是为了提升中低风速段的机组发电量和功率曲线饱和度，从而为客户带来可观的效益。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，能有效解决此类风力发电机组在中低风速段发电量和功率曲线饱和度低的问题。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，首先，风力发电机组通过传感器采集机组所处环境的气压和温度，然后通过气体动态方程计算得到空气密度；最后将空气密度，风机叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到变频器的最优功率给定，最终实现机组最大出力；其包括以下步骤：

1)给风力发电机组安装大气压传感器来采集环境空气的气压值；

2)通过风力发电机组自身的环境温度传感器来采集环境空气的温度值；

3)将采集到的环境空气气压值和温度值代入到气体状态方程中得到环境空气的空气密度值；

4)将空气密度，叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到各发电机转速下变频器的最优功率给定。

5)将计算得到的各发电机组转速下变频器的最优功率给定关系输入到风力发电机组功率控制器中，即可实现风力发电机组的最大出力。

在步骤1)中，将大气压传感器连接到风力发电机组的机舱柜中的模拟量信号输入模块上，该模拟量输入模块能将大气压传感器的电流信号解析成当前环境空气的气压实测值；

在步骤2)中，通过风力发电机组机舱柜中的模拟量信号输入模块能够将环境温度传感器的电阻信号解析成当前环境空气的温度实测值。

在步骤3)中，将采集到的环境空气气压值和温度值代入到气体状态方程中得到环境空气的空气密度值；其中，所述气体状态方程如下：

$\mathrm{\ρ}=\frac{P\×M}{R\×T}$

式中，ρ为空气密度，P为环境空气的大气压力，M为空气摩尔质量，R为气体状态方程常数，T为环境空气的开尔文温度，即T＝t+273.15，t为环境空气的摄氏温度。

在步骤4)中，通过查询风力发电机组叶轮和传动链相关的技术资料得到叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率；再将空气密度，叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到变频器的最优功率给定；其中，所述风力发电机组风能转换成电能的计算公式如下：

$P=\frac{1}{2}{\mathrm{Cp\ρAv}}^3\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}$

式中，P为风力发电机组的输出电功率，Cp为叶轮的最大风能利用系数，ρ为空气密度，Α为叶轮的扫风面积，v为叶轮前的风速，η_DriveTrain为传动链的能量传递效率；

根据叶尖速比的定义，可知风速与叶尖速比的对应关系如下：

$v=\frac{w_g\×R}{G\mathrm{\λ}}$

式中，v为叶轮前的风速，w_g为发电机转速，R为叶轮半径，G为增速齿轮箱传动比，λ为叶尖速比；

将风速与叶尖速比的关系式代入到风能转换成电能的计算公式中得到如下对应关系：

$p=\frac{{\mathrm{\ρCp\πR}}^5{w}_g^3}{2G^3{\mathrm{\λ}}^3}\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}$

将空气密度、最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率代入后就可得到各发电机转速下的最优变频器功率给定如下：

$p_{ConverterOpt}=\frac{{\mathrm{\ρCp}}_{max}{\mathrm{\πR}}^5}{2G^3{{\mathrm{\λ}}_{Opt}}^3}\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}\×w_g^3$

式中，p_ConverterOpt为变频器最优功率给定，Cp_max为最大风能利用系数，λ_Opt为最优叶尖速比。

本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：

风力发电机组加装大气压传感器后，就可以通过传感器采集到机组所处环境空气的气压和温度，通过气体动态方程计算便可得到空气密度，最后将空气密度、叶轮的最大风能利用系数、叶轮的最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中可得到变频器的最优功率给定，在空气密度发生变化的条件下，由于空气密度参与了最优控制，故能使机组实时保持最大出力。

通过在1.5MW风力发电机组上的测试效果可知，一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法较基于常规的转速-功率查表控制方法在年发电量上能提升8％-30％；一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法较基于转速-转矩的PI控制方法在年发电量上能提升1％-5％。总之，本发明方法具有提效效果明显、可靠性高、方便推广、经济性好等优点。

附图说明

图1为本发明所述方法的流程框图。

图2为动态查表控制算法、转速-功率查表控制算法和转速-转矩PI控制算法在环境空气密度发生改变的情况下风力发电机组叶尖速比和风能利用系数对应点与最优点的位置关系图。

图3为同一台风力发电机组分别采用动态差表法和转速-功率查表法控制方法下的功率曲线比较图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

本实施例所述的采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，其情况如下：

首先，风力发电机组通过传感器采集机组所处环境的气压和温度，然后通过气体动态方程计算得到空气密度；最后将空气密度，风机叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到变频器的最优功率给定，最终实现机组最大出力。

如图1所示，所述的采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法包括以下步骤：

1)给风力发电机组安装大气压传感器来采集环境空气的气压值，其中，将大气压传感器连接到风力发电机组的机舱柜中的模拟量信号输入模块上，该模拟量输入模块能将大气压传感器的电流信号解析成当前环境空气的气压实测值。

2)通过风力发电机组自身的环境温度传感器来采集环境空气的温度值，而风力发电机组机舱柜中的模拟量信号输入模块能够将环境温度传感器的电阻信号解析成当前环境空气的温度实测值。

3)将采集到的环境空气气压值和温度值代入到气体状态方程中得到环境空气的空气密度值。其中，所述气体状态方程如下：

$\mathrm{\ρ}=\frac{P\×M}{R\×T}$

式中，ρ为空气密度，P为环境空气的大气压力，M为空气摩尔质量，R为气体状态方程常数，T为环境空气的开尔文温度，即T＝t+273.15，t为环境空气的摄氏温度。

4)通过查询风力发电机组叶轮和传动链相关的技术资料得到叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率；再将空气密度，叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到变频器的最优功率给定；其中，所述风力发电机组风能转换成电能的计算公式如下：

$P=\frac{1}{2}{\mathrm{Cp\ρAv}}^3\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}$

式中，P为风力发电机组的输出电功率，Cp为叶轮的最大风能利用系数，ρ为空气密度，Α为叶轮的扫风面积，v为叶轮前的风速，η_DriveTrain为传动链的能量传递效率；

根据叶尖速比的定义，可知风速与叶尖速比的对应关系如下：

$v=\frac{w_g\×R}{G\mathrm{\λ}}$

式中，v为叶轮前的风速，w_g为发电机转速，R为叶轮半径，G为增速齿轮箱传动比，λ为叶尖速比；

将风速与叶尖速比的关系式代入到风能转换成电能的计算公式中得到如下对应关系：

$p=\frac{{\mathrm{\ρCp\πR}}^5{w}_g^3}{2G^3{\mathrm{\λ}}^3}\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}$

将空气密度、最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率代入后就可得到各发电机转速下的最优变频器功率给定如下：

$p_{ConverterOpt}=\frac{{\mathrm{\ρCp}}_{max}{\mathrm{\πR}}^5}{2G^3{{\mathrm{\λ}}_{Opt}}^3}\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}\×w_g^3$

式中，p_ConverterOpt为变频器最优功率给定，Cp_max为最大风能利用系数，λ_Opt为最优叶尖速比。

5)将计算得到的各发电机组转速下变频器的最优功率给定关系输入到风力发电机组功率控制器中，即可实现风力发电机组的最大出力。

图2为动态查表控制算法、转速-功率查表控制算法和转速-转矩PI控制算法在环境空气密度发生改变的情况下风力发电机组叶尖速比和风能利用系数对应点与最优点的位置关系图。

假设风力发电机组计算最优功率给定的空气密度为1.0kg/m³，当实际环境空气密度为1.0kg/m³，且风速保持不变，那么可知风力发电机组运行状态会保持运行在A点(最佳点)。

假设实际环境空气密度突然变为1.1kg/m³且风速保持不变时，由于空气的能量突然增大，叶轮转速会突然增大，此时机组的叶尖速比增大，那么可知风力发电机组运行状态会从A点转移到C点(不是最佳)。

假设实际环境空气密度突然从1.0kg/m³变为0.9kg/m³且风速保持不变时，由于空气的能量突然减小，叶轮转速会突然降低，此时机组的叶尖速比减小，那么可知风力发电机组运行状态会从A点转移到B点(也不是最佳)。

图3为同一台风力发电机组分别采用动态差表法和转速-功率查表法控制方法下的功率曲线比较图，图中实线表示采用动态查表法后机组的功率曲线，图中虚线表示采用转速-功率查表法控制方法后机组的功率曲线。

在采用以上方案后，本发明方法与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：

1、提效效果明显

本发明方法主要原理是采集机组环境的气象情况，将所得到的实时空气密度输入到控制器中调整最优功率给定，提高机组出力。经过近2个多月的测试，各测试机组的功率曲线得到改善、发电能力得到了提高：与原倍福(BECKHOFF)算法相比提升比例为7％～30％，与GH算法相比提升比例为1％～6％，目前动态查表法提效测试结果如下表所示。

动态查表法测试结果

2、可靠性高、方便推广

除此之外，动态查表法根植于倍福(BECKHOFF)算法的程序，运行稳定性得到了多年的优化和验证，容易被客户和工程运维人员所认可和接受。

本发明方法原理简单实用，较为方便地移植到MY2.0MW、SCD3.0MW等机型，同时也可以适用于市场上大部分水平轴风力发电机机型。

3、经济性好

当地表粗糙度较低时(同一风场安装的风机轮毂高度在海拔位置相差较小)，采用以项目高压的分线数(一般50MW项目的分线数为2-4条)为考虑，每条分线选择一台风机安装1个大气压传感器(安装位置建议在机舱)，利用SCADA进行空气密度的共享，减少投资。

假设某50MW风电场在优化前年发电量为1.2亿千瓦时，假设优化后风电场年发电量提升8％，则优化后发电量提升120,000,000×8％＝9,600,000千瓦时，倘若每度电0.5元，则年收增加9,600,000×0.5＝4,800,000元。该项目一共有3条分线，共计采用了3个大气压传感器，每个大气压传感器约2,000元人民币，则优化后年利润增加为：4,800,000-(2,000×3)＝4,794,000元。

当地表粗糙度较大时(同一风场安装的风机轮毂高度在海拔位置相差超过30米)，必须采用每台风机安装1个大气压传感器的方式(安装位置建议在机舱)。

假设某50MW风电场在优化前年发电量为1.2亿千瓦时，假设优化后风电场年发电量提升8％，则优化后发电量提升120,000,000×8％＝9,600,000千瓦时，倘若每度电0.5元，则年收增加9,600,000×0.5＝4,800,000元。假设安装33台MY1.5机型，共采用了33个大气压传感器，每个大气压传感器约2,000元人民币，则优化后年利润增加为：4,800,000-(2,000×33)＝4,734,000元。

以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，其特征在于：首先，风力发电机组通过传感器采集机组所处环境的气压和温度，然后通过气体动态方程计算得到空气密度；最后将空气密度，风机叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到变频器的最优功率给定，最终实现机组最大出力；其包括以下步骤：

1)给风力发电机组安装大气压传感器来采集环境空气的气压值；

2)通过风力发电机组自身的环境温度传感器来采集环境空气的温度值；

3)将采集到的环境空气气压值和温度值代入到气体状态方程中得到环境空气的空气密度值；

4)将空气密度，叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到各发电机转速下变频器的最优功率给定；

5)将计算得到的各发电机组转速下变频器的最优功率给定关系输入到风力发电机组功率控制器中，即可实现风力发电机组的最大出力。

2.根据权利要求1所述的一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，其特征在于：在步骤1)中，将大气压传感器连接到风力发电机组的机舱柜中的模拟量信号输入模块上，该模拟量输入模块能将大气压传感器的电流信号解析成当前环境空气的气压实测值；

在步骤2)中，通过风力发电机组机舱柜中的模拟量信号输入模块能够将环境温度传感器的电阻信号解析成当前环境空气的温度实测值。

3.根据权利要求1所述的一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，其特征在于：在步骤3)中，将采集到的环境空气气压值和温度值代入到气体状态方程中得到环境空气的空气密度值；其中，所述气体状态方程如下：

$\mathrm{\ρ}=\frac{P\×M}{R\×T}$

式中，ρ为空气密度，P为环境空气的大气压力，M为空气摩尔质量，R为气体状态方程常数，T为环境空气的开尔文温度，即T＝t+273.15，t为环境空气的摄氏温度。

4.根据权利要求1所述的一种采用动态查表控制算法提高风力发电机组出力的方法，其特征在于：在步骤4)中，通过查询风力发电机组叶轮和传动链相关的技术资料得到叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率；再将空气密度，叶轮的最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率输入到风力发电机组风能转换成电能的计算公式中得到变频器的最优功率给定；其中，所述风力发电机组风能转换成电能的计算公式如下：

$P=\frac{1}{2}{\mathrm{Cp\ρAv}}^3\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}$

式中，P为风力发电机组的输出电功率，Cp为叶轮的最大风能利用系数，ρ为空气密度，Α为叶轮的扫风面积，v为叶轮前的风速，η_DriveTrain为传动链的能量传递效率；

根据叶尖速比的定义，可知风速与叶尖速比的对应关系如下：

$v=\frac{w_g\×R}{G\mathrm{\λ}}$

式中，v为叶轮前的风速，w_g为发电机转速，R为叶轮半径，G为增速齿轮箱传动比，λ为叶尖速比；

将风速与叶尖速比的关系式代入到风能转换成电能的计算公式中得到如下对应关系：

$p=\frac{{\mathrm{\ρCp\πR}}^5{w}_g^3}{2G^3{\mathrm{\λ}}^3}\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}$

将空气密度、最大风能利用系数、最优叶尖速比和传动链的能量传递效率代入后就可得到各发电机转速下的最优变频器功率给定如下：

$p_{ConverterOpt}=\frac{{\mathrm{\ρCp}}_{max}{\mathrm{\πR}}^5}{2G^3{{\mathrm{\λ}}_{Opt}}^3}\×{\mathrm{\η}}_{DriveTrain}\×w_g^3$

式中，p_ConverterOpt为变频器最优功率给定，Cp_max为最大风能利用系数，λ_Opt为最优叶尖速比。