CN105673324B - 一种实现风电机组最大功率点跟踪的方法 - Google Patents

一种实现风电机组最大功率点跟踪的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法,包括步骤:(1)初始化;(2)进行第k次信号采集;(3)令给定转速ωref=ωref+Δωref;(4)进行第(k+1)次信号采集;并获得变化量;(5)根据风速变化量判断是否启动前馈控制;(6)根据风速前馈系数获得前馈控制量;(7)判断转速扰动量是否为零,是进入(12);否进入(8);(8)判断功率相对转速的变化率是否小于e,是进入(14);否进入(9);(9)设定步长调整系数kt=b;(10)获得(k+1)T时刻的扰动搜索步长;(11)令k=k+1,并返回至(2);(12)判断功率变化量是否大于重启阈值ε,是进入(13);否转入(14);(13)获得重启后的初始扰动步长,并返回(11);(14)设置步长调整系数kt=0,并返回(10)。

Description

一种实现风电机组最大功率点跟踪的方法
技术领域
本发明属于风电运行控制技术领域,更具体地,涉及一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法。
背景技术
随着风电装机容量的日益增大,如何将风能安全、高效地转换为电能是当前风力发电研究的热点问题。风力发电机组在不同风速下具有不同的最大功率点,如何高效、稳定、快速地捕获风能,实现最大功率点跟踪控制(maximum power point tracking,MPPT)是减小弃风的主要技术手段。
在风力发电机功率-转速特性曲线中,每一个风速都唯一对应着一条单峰值曲线。由曲线可知,某一固定风速下,在最大功率点的左边,功率随着转速的增大单调增加,在最大功率点的右边,功率随着转速的增大单调减小。由此可知,最大功率点跟踪控制原理是:通过某种控制策略或方法,跟踪这一单峰值特性曲线的极值点。在众多的最大功率点跟踪算法中,爬山法因其算法简单,易于实现,且不依赖于风速测量和风机特性等优点,得到了广泛应用。爬山法(Hill Climbing Searching,HCS),又称为扰动观察法,利用风力机功率-转速曲线的凸函数特性,通过人为施加转速扰动(搜索)量,观察风力机输出功率增量的大小及方向,从而确定下一步转速扰动的步长大小及方向。反复转入上述搜索策略,最终实现最大功率点跟踪。这种爬山法因为步长实时根据每次扰动后的功率变化率进行调整,故又称为变步长爬山法,该方法不需要考虑环境风速与风力机输出功率之间的函数关系,则无需测量风速,避免过多地依赖系统参数,具有较强的自适应能力。
步长的调整是否合理是变步长爬山法搜索速度及控制性能的优劣主要决定因素。理想的步长调整机制是当风速变化时,采用风速变化所对应的风功率增量对步长进行调整,以获取最快的爬山搜索速度。然而由于机组风速的测量仅靠安装与机舱顶端的风速仪进行测量,而该风速并不能精确地代表风轮扫掠范围内的平均风速,因而现有爬山算法没有经风速运用于变步长爬山法的步长调整机制中。
现有变步长爬山法通过引入功率变化率作为步长调整机制,在一定程度上实现提高了系统的跟踪控制性能。但风速变化时,一部分风能转化为风电机组的功率输出,另一部分则通过转化为机组转动部件的动能被存储起来,仪表测量到的机组输出功率变化量并不能真实反映风速变化所对应的全部风功率增量,因而基于这种步长调整机制的变步长爬山法在风电机组的最大功率点跟踪控制中仍有一定的局限性。
中国专利说明书CN 1960159 A中公开了一种功率信号反馈控制与爬山法相结合的最大功率点跟踪控制方法。该方法对于风电场的风速状况要求高,尤其是机组容量越大,风轮惯性越大,搜索到最大功率点的时间越长,且需不断修正最大功率曲线,计算工作量较大。
中国专利说明书CN 102242689 A中公开了一种具有扰动停止机制的改进爬山算法。该专利仅在现有变步长爬山搜索法的基础上增加了最大功率点处的停止搜索机制,从而避免了最大功率点处的振荡现象。但是该方法对步长的调整机制未做改进,在搜索速度上并未得到提高。
中国专利说明书CN 103244350 A中公开了一种最佳叶尖速比跟踪控制方法。该方法通过功率和最佳叶尖速比对应的风能利用系数计算出风速,使风力机运行在最佳叶尖速比状态,同时在转速不能调节的情况下调节桨距角,通过统计平均爬山法对最小变桨角度对应的最佳叶尖速比值进行校正。但是,该方法受系统参数影响大,特别是引入了难以确保准确性的风速信号,因而难以确保跟踪精度。
发明内容
本发明针对现有变步长爬山法的缺陷,提供一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法,该方法将风速变化率作为前馈控制量,而不直接使用风速本身,因而可以不依赖于风速的精确测量,避免了因为风速测量不准确对控制精度的不良影响。
实现上述发明目的技术方案为:一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法,包括下述步骤:
(1)初始化步骤:
令采样次数k=0,设定初始转速扰动步长Δωref=Δωref(0)、初始给定转速ωref=Δωr(0),确定采样周期,即扰动周期为T;
其中,Δωref(0)为第一次试探性搜索的扰动步长初始值,ωref(0)为机组的初始转速;
(2)进行第k次信号采集,获得kT时刻的风电机组输出电磁功率P (k)、风速v(k)和机组转速ωr(k);
(3)令给定转速ωref=ωref+Δωref
(4)进行第(k+1)次信号采集,获得风速v(k+1)、机组电磁功率P (k+1)和机组转速ωr(k+1);并根据上述机组参数获得从kT时刻到(k+1) T时刻的风速变化量Δv=v(k+1)-v(k),功率变化量ΔP=P(k+1)-P(k)和转速变化量Δωr=ωr(k+1)-ωr(k);
(5)根据所述风速变化量的大小判断是否启动前馈控制,若是,则风速前馈系数kv=α;若否,则风速前馈系数kv=0;
(6)根据所述风速前馈系数获得前馈控制量Δωf=kv*Δv;
(7)判断转速扰动量Δωref是否为零,若是,则转入步骤(12);若否,则转入步骤(8);
(8)判断功率相对转速的变化率|ΔP/Δωr|是否小于e,若是,则转入步骤(14);若否,则转入步骤(9);
(9)设定步长调整系数kt=b;
(10)获得(k+1)T时刻的扰动搜索步长Δωref=Δωf+kt*(ΔP/Δωr)=Δωf+Δωtra;其中,Δωtra为现有变步长爬山法的转速扰动步长;
(11)令k=k+1,并返回至步骤(2),继续下一个采样周期的爬山搜索;
(12)判断所述功率变化量|ΔP|是否大于重启阈 值ε,若是,则转入步骤(13);若否,则转入步骤(14);
(13)获得爬山法重启后的初始扰动步长Δωref=sign(ΔP)*c,并返回至步骤(11),其中,c为重启步长幅值,c>0;
(14)设置步长调整系数kt=0,并返回至步骤(10)。
更进一步地,在步骤(5)中,判断是否启动前馈控制的判据为:其中,β为风速前馈启动/闭锁的控制阈值,β取值范围为0.1-0.2。
更进一步地,在步骤(8)中,e为一个正数,其大小表征系统稳定运行点与最大功率点的距离,以不引起最大功率点振荡为原则取最小值。
更进一步地,在步骤(9)中,kt为基于功率变化率的变步长爬山法的步长调整系数,取值范围为10-3~5*10-3
更进一步地,在步骤(12)中,所述重启阈 值ε按躲过功率测量扰动为原则取值,取值范围为10-3~2*10-3
本发明与现有变步长爬山法技术相比,其显著优点为:利用了机组本身具有的风速计获取风速变化率,作为计算因子,算出一个包含风速变化信息的前馈控制量,并结合现有的变步长爬山法,实时调整下一采样周期的爬山搜索步长,使机组能适应风速的快速变化,从而更快速、高效地实现最大功率点跟踪控制。目前风速测量虽然存在较大的误差,但本发明的风速前馈控制引入的是风速变化率,误差在计算变化率的过程中被抵消,因而本发明可以不依赖于风速的精确测量,避免了因为风速测量不准确对控制精度的不良影响。本发明方法简单,既保持了变步长爬山法的诸多优点,同时合理利用现有设备,提升系统动态响应特性,进一步提高了现有变步长爬山法的跟踪速度,使风力发电系统更能适应风速变化较大的情况,实现快速、高效的最大风能利用。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法的实现流程图;
图2是本发明的控制框图;
图3是本发明与现有变步长爬山法在阶跃风速下的转速跟踪曲线;
图4是本发明与现有变步长爬山法在周期性斜波风速下的转速跟踪曲线;
图5是本发明与现有变步长爬山法在随机风速下的转速跟踪曲线。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明在现有变步长爬山法的基础上,提出了一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法,是对现有变步长爬山搜索法的一种改进。经过改进,风力发电系统能及时根据风速变化做出响应,进一步提高最大功率点的跟踪速度。
1、现有变步长爬山法的工作原理
当风电机组功率发生变化时,机组输出功率会在一定程度上随风速变化,依据功率变化率ΔP/Δωr的大小按一定比例对步长进行调整,因此这样的调整在一定程度上反映了风速的变化。这种利用机组功率跟随风速变化的特性,采用机组功率变化率对步长进行调整的爬山搜索原理即为现有变步长爬山法的工作原理,其转速扰动步长Δωtra由式(1)确定:
Δωtra=kt*(ΔP/Δωr) (1)
为防止在最大功率点处反复搜索而引起振荡,现有变步长爬山法在搜索到最大功率点附近后,引入了停止-启动机制。其原理是通过检测当前的扰动步长Δωref是否为零,判断当前搜索是否已经结束,如果Δωref=0,说明当前已经处于最大功率点,此时如果功率不发生变化,即|ΔP(k)|<ε,则说明风速未发生变化,继续停止搜索;如果|ΔP(k)|>ε说明风速发生变化,此时应重启爬山法,其初始步长按式(2)确定:
Δωref=sign(ΔP)*c (2)
2、风速前馈控制的原理
风速前馈控制原理是利用风力机自身具备的风速计,测量每个采样周期的风速变化率Δv作为计算因子,算出一个包含风速变化信息的前馈控制量Δωf,该控制量与现有变步长爬山法的扰动步长Δωtra一起,用于调整下一采样周期的搜索步长,使其趋于合理。
风速前馈控制量Δωf由式(3)确定
Δωf=kv*Δv(k) (3)
其中,k为采样次数,kv为风速前馈控制系数,决定最大功率点跟踪速度的提升程度。当风速恒定不变时kv=0,Δωf=0,风力发电系统处于稳定运行状态。
本发明,一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法,是对现有变步长爬山算法的一种改进,,其搜索步长由前馈控制量Δωf与现有爬山算法的组合步长调整量一起组成,由式(4)确定
Δωref=Δωf+Δωtra (4)
结合图1和图2所示,一种基于风速前馈爬山算法的风电机组最大功率点跟踪方法,具体实施步骤如下:
(1)初始化:令采样次数k=0,设定初始转速扰动步长为Δωref=Δωref (0)、初始给定转速ωref=Δωr(0),确定采样周期,即扰动周期为T;
其中,Δωref(0)是人为确定的第一次试探性搜索的扰动步长初始值,ωref(0),为机组的初始转速。
(2)进行第k次信号采集,即采集kT时刻的风电机组输出电磁功率P (k)、风速v(k)、机组转速ωr(k);
(3)令给定转速ωref=ωref+Δωref,转入转速扰动;
(4)转速扰动搜索结束后,进行第(k+1)次系统信号采集:风速v (k+1)、机组电磁功率P(k+1)、机组转速ωr(k+1)。并计算以上机组参数从kT时刻到(k+1)T时刻的变化量,所用公式如下:
Δv=v(k+1)-v(k)
ΔP=P(k+1)-P(k)
Δωr=ωr(k+1)-ωr(k)
(5)根据风速变化量的大小判断是否启动前馈控制,判据如下:
其中,β为风速前馈启动/闭锁的控制阈 值,设置该阈 值的目的是避免风速小扰动的对前馈控制的影响,其中,β取值范围为0.1-0.2。
(6)计算前馈控制量Δωf=kv*Δv;
(7)根据转速扰动量Δωref是否为零,判断当前爬山搜索是否结束,即是否已经跟踪到最大功率点。如果Δωref≠0,说明目前处于爬山搜索阶段,则转入步骤(8),如果Δωr=0则转入步骤(12),
(8)计算功率相对转速的变化率ΔP/Δωr,如果|ΔP/Δωr|<e,则说明爬山法已经搜索到了最大功率点,即已经找到了功率-转速曲线的极值点,跳至步骤(14);若|ΔP/Δωr|≥e,则说明当前处于爬山搜索过程中,跳至步骤 (9);
其中,e是一个很小的正数,其大小表征系统稳定运行点与最大功率点的距离,以不引起最大功率点振荡为原则取最小值。
(9)设定步长调整系数kt=b,kt为现有基于功率变化率的变步长爬山法的步长调整系数,一般根据机组的实际情况在1e-3~5e-3之间取值;
(10)计算(k+1)T时刻的扰动搜索步长Δωref,所用公式为:
Δωref=Δωf+kt*(ΔP/Δωr)=Δωf+Δωtra
其中,Δωtra为现有变步长爬山法的转速扰动步长。
(11)令k=k+1,然后跳至步骤(2),继续下一个采样周期的爬山搜索。
(12)判断是否符合重启条件,若|ΔP|大于重启阈 值ε,则说明风速再次发生了变化,需重新启动爬山法,搜索另一个最大功率点,转入步骤(13);若|ΔP|小于阈 值ε,说明风速稳定,停留在山顶,跳至步骤(14)。其中,重启阈 值ε按躲过功率测量扰动为原则取值,取值范围一般为1e-3~2e-3。
(13)计算爬山法重启后的初始扰动步长Δωref=sign(ΔP)*c,之后跳至步骤(11),其中,c>0为重启步长幅值。
(14)设置步长调整系数kt=0,跳至步骤(10)。
按以上步骤进行风力发电机转速控制,风电机组将在不同风况下以更快的速度跟踪最大功率点,从而实现最大风能捕获控制。
下面结合实施例对本发明做进一步详细的说明。
为了结合实际,本发明采用阶跃风速、周期性斜坡风速和复杂随机风速对现有变步长爬山法和改进爬山法从转速跟踪最佳转速情况进行对比进行仿真。其中,改进爬山算法参数为:β=0.1,α=1e-2,e=1e-3,b=1e-3,ε=1e-3。机组参数如表1所示。
表1风电机组主要参数
DFIG参数 数值 风力机参数 数值
额定电压 1.00pu 风轮半径 40m
定子漏感 1.441pu 空气密度 1.225kg/m3
转子漏感 1.441pu 额定风速 12m/s
转子电阻 0.005pu 转动惯量 1.4e+6kg·m2
定子电阻 0.007pu 额定功率 2MW
仿真结果如附图3、4、5所示。
由附图3、4可以看到:在阶跃风及斜坡风速下,本发明与现有变步长爬山法相比,搜索速度提高了1倍左右;
由图5可以看到:在随机快速变化的风速下,现有变步长爬山法由于搜索速度慢,当机组的惯性时间常数较大,即机组容量较大时,将无法跟随风速的快速变化,追踪不到最大功率点,这也是现有变步长爬山法无法在大型风电机组中得到推广应用的主要原因。而基于本发明,即使在随机快速变化的风速下,机组能以更快的速度追踪到最大功率点,从而适合在更大容量的机组上运行。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种实现风电机组最大功率点跟踪的方法,其特征在于,包括下述步骤:
(1)初始化步骤:
令采样次数k=0,设定初始转速扰动步长Δωref=Δωref(0)、初始给定转速ωref=Δωr(0),确定采样周期,即扰动周期为T;
其中,Δωref(0)为第一次试探性搜索的扰动步长初始值,ωref(0)为机组的初始转速;
(2)进行第k次信号采集,获得kT时刻的风电机组输出电磁功率P(k)、风速v(k)和机组转速ωr(k);
(3)令给定转速ωref=ωref+Δωref
(4)进行第(k+1)次信号采集,获得风速v(k+1)、机组电磁功率P(k+1)和机组转速ωr(k+1);并根据上述机组参数获得从kT时刻到(k+1)T时刻的风速变化量Δv=v(k+1)-v(k),功率变化量ΔP=P(k+1)-P(k)和转速变化量Δωr=ωr(k+1)-ωr(k);
(5)根据所述风速变化量的大小判断是否启动前馈控制,若是,则风速前馈系数kv=α;若否,则风速前馈系数kv=0;
(6)根据所述风速前馈系数获得前馈控制量Δωf=kv*Δv;
(7)判断转速扰动量Δωref是否为零,若是,则转入步骤(12);若否,则转入步骤(8);
(8)判断功率相对转速的变化率|ΔP/Δωr|是否小于e,若是,则转入步骤(14);若否,则转入步骤(9);
(9)设定步长调整系数kt=b;
(10)获得(k+1)T时刻的扰动搜索步长Δωref=Δωf+kt*(ΔP/Δωr)=Δωf+Δωtra;其中,Δωtra为现有变步长爬山法的转速扰动步长;
(11)令k=k+1,并返回至步骤(2),继续下一个采样周期的爬山搜索;
(12)判断所述功率变化量|ΔP|是否大于重启阈值ε,若是,则转入步骤(13);若否,则转入步骤(14);
(13)获得爬山法重启后的初始扰动步长Δωref=sign(ΔP)*c,并返回至步骤(11),其中,c为重启步长幅值,c>0;
(14)设置步长调整系数kt=0,并返回至步骤(10)。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤(5)中,判断是否启动前馈控制的判据为:其中,β为风速前馈启动/闭锁的控制阈值,β取值范围为0.1-0.2。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤(8)中,e为一个正数,其大小表征系统稳定运行点与最大功率点的距离,以不引起最大功率点振荡为原则取最小值。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在步骤(9)中,kt为基于功率变化率的变步长爬山法的步长调整系数,取值范围为10-3~5*10-3
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤(12)中,所述重启阈值ε按躲过功率测量扰动为原则取值,取值范围为10-3~2*10-3
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180003154A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-04 General Electric Company Methods and systems for feedforward control of wind turbines
US11664663B2 (en) * 2018-09-12 2023-05-30 Semtive Inc. Micro inverter and controller
CN111336062B (zh) * 2020-03-05 2021-11-09 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中电力试验研究院 一种基于测量风速的风力发电机组最大风能捕获方法
CN112517248B (zh) * 2020-10-29 2022-08-09 宜春钽铌矿有限公司 一种锂云母浮选系统液位的智能控制方法
CN113309663B (zh) * 2021-03-08 2022-11-15 新疆金风科技股份有限公司 用于风力发电机组的控制方法及控制装置
CN113323806B (zh) * 2021-06-11 2022-08-19 国电南京自动化股份有限公司 一种风电机组主控制系统的最大风能跟踪控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5287929B2 (ja) * 2011-05-20 2013-09-11 株式会社デンソー 電子制御装置
CN105134487A (zh) * 2015-08-24 2015-12-09 南京理工大学 一种考虑湍流频率因素的风力机最大功率点跟踪控制方法
CN105386933A (zh) * 2014-02-17 2016-03-09 南通大学 低转矩脉动的独立相控结构的风力发电系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5287929B2 (ja) * 2011-05-20 2013-09-11 株式会社デンソー 電子制御装置
CN105386933A (zh) * 2014-02-17 2016-03-09 南通大学 低转矩脉动的独立相控结构的风力发电系统
CN105134487A (zh) * 2015-08-24 2015-12-09 南京理工大学 一种考虑湍流频率因素的风力机最大功率点跟踪控制方法

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