CN106681151A - 基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置及运行方法 - Google Patents

基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置及运行方法 Download PDF

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Abstract

一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置及运行方法,所述控制装置包括:人机接口模块、模态感知模块、时序分析模块、时序统计数据记录模块、变桨系统在线辨识模块、控制器参数优化模块、模糊自整定多模态PID控制系统模块和控制性能计算模块。本发明从系统层面,将变桨距风力发电系统中包含的各类设备按区域和功能划分为“组件”,以组件为基本元素建立模态感知模型;对模态感知模型在各个模态切换过渡过程进行基于组件的时序分析;通过时序分析获得变桨系统在各模态切换过程中的时序统计数据;利用时序统计数据对变桨系统进行在线辨识和控制器参数优化;优化后控制参数由模糊自整定多模态PID控制系统进行综合,实现全工况变桨系统性能最优。

Description

基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置及运行 方法
技术领域
本发明属于风力发电机运行控制技术领域,具体涉及一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置及运行方法。
背景技术
变桨距风力发电系统运行过程中存在着许多控制难题。这些难题产生的原因主要是由于被控对象具有时滞、非线性、参数摄动、通讯受限等内在特性。在实际的风力发电过程中,针对上述问题的控制领域新理论和新方法的应用却不尽如人意。其原因一方面是复杂理论与方法的实施成本高且与工业控制设备的兼容性差;另一方面,针对被控对象内在特性的研究成果往往只能解决特定工况的局部优化控制问题,而变桨距风力发电系统中存在的多种运行模态间的随机转换是急需解决的全局性控制难题。
在该变桨距风力发电系统中,最为重要的子系统是变桨系统。在全工况运行过程中,变桨系统结构和功能的变化是系统模态切换的重要表现。变桨距需要调节桨距角这一风力机运行过程中重要参数,以克服定桨距和被动失速调节的诸多缺点。
变桨距风力发电机结构复杂,功能随着模态切换而变化;其模态切换往往具有较强的随机性。变桨距风力发电机的多模态过程控制属于系统层面的全局性控制问题,传统控制策略由于针对的是局部对象的动静态性能而非系统模态变换的平稳性和快速性,更侧重于偏差的快速消除,而不关注控制时序的调整,因此往往难以满足控制要求。
发明内容
针对上述背景技术中提到的变桨距风力发电系统的多模态运行特性带来的控制问题,本发明提供了一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置及运行方法。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置,包括:人机接口单元模块、模态感知模块、时序分析模块、时序统计数据记录模块、变桨系统在线辨识模块、控制器参数优化模块、模糊自整定多模态PID控制系统模块和控制性能计算模块;
所述人机接口单元模块与所述模态感知模块、时序分析模块和控制性能计算模块连接;所述模态感知模块与风力发电系统模态控制器和时序分析模块连接;所述时序分析模块与变桨系统各组件和时序统计数据记录模块连接;所述时序统计数据记录模块与变桨系统在线辨识模块连接;所述变桨系统在线辨识模块和控制器参数优化模块相连接;所述控制器参数优化模块与模糊自整定多模态PID控制系统模块连接;所述模糊自整定多模态PID控制系统模块与变桨控制器连接;所述控制性能计算模块与变桨控制器连接;所述人机接口单元模块用于数据和图像显示;所述模态感知模块用于获取所述风力发电系统当前模态信息;所述时序分析模块用于分析所述变桨系统各组件时序表现、获取所述各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间并生成时序分析图;所述时序统计数据记录模块用于记录时序分析模块产生的变桨系统各组件时序统计数据,并计算出所述变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;所述变桨系统在线辨识模块用于获取所述变桨系统在模态切换过程中的动态特性,并推算出所述变桨系统动态模型;所述控制器参数优化模块用于计算出当前模态切换过程中所述变桨控制器最优参数;所述模糊自整定多模态PID控制系统模块用于结合当前模态和其他模态切换过程中所述变桨控制器最优参数,综合生成所述变桨控制器参数;所述控制性能计算模块用于计算所述变桨系统全工况运行过程中的性能指标;其中,所述风力发电系统包括风力发电系统模态控制器和变桨系统各组件,所述变桨系统各组件包括变桨控制器、液压执行器和联动装置。
进一步地,所述模糊自整定多模态PID控制系统模块包括:模糊整定器、可变增益参数K1和K2,其中,K1表示其他模态切换过程中所述变桨控制器最优参数;K2表示当前模态切换过程中所述变桨控制器最优参数。
一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置的运行方法,包括以下步骤:
步骤1:模态感知模块从风力发电系统模态控制器中获取当前模态信息;
步骤2:模态感知模块将当前模态信息传输至时序分析模块和人机接口单元模块;
步骤3:时序分析模块获取变桨系统各组件时序信号;
步骤4:时序分析模块根据当前模态信息和变桨系统各组件时序信号,分析变桨系统各组件时序表现、获取变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间并生成时序分析图;
步骤5:时序分析模块将时序分析图传输至人机接口单元模块,将变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间传输至时序统计数据记录模块;
步骤6:时序统计数据记录模块记录时序分析模块产生的各组件时序统计数据,并根据变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间计算出整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;
步骤7:时序统计数据记录模块将整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间传输至变桨系统在线辨识模块;
步骤8:变桨系统在线辨识模块根据整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间运算出变桨系统广义对象在模态切换过程中的动态特性,并推算出变桨系统动态模型;
步骤9:变桨系统在线辨识模块将变桨系统动态模型传输至控制器参数优化模块;
步骤10:控制器参数优化模块根据当前所述变桨系统动态模型计算出当前模态切换过程中变桨控制器最优参数;
步骤11:控制器参数优化模块将当前所述变桨控制器最优参数传输至模糊自整定多模态PID控制系统模块;
步骤12:模糊自整定多模态PID控制系统模块结合上述当前模态和其他模态切换过程中的变桨控制器最优参数,综合生成变桨控制器参数;
步骤13:模糊自整定多模态PID控制系统模块将变桨控制器参数传输至变桨控制器,更新变桨控制器参数;
步骤14:控制性能计算模块根据变桨控制器的桨距角指令和叶片桨距角信号计算变桨系统全工况运行过程中各项性能指标。
进一步地,步骤1中所述风力发电系统的所述模态为:停泊模态、启动模态、发电模态和制动模态,所述风力发电系统在任意两个模态之间切换。
进一步地,在所述停泊模态下,所述模态控制器发出变桨制动信号和停泊制动信号至所述变桨控制器,所述变桨系统切出;在所述启动模态下,所述变桨制动信号和停泊制动信号解除,所述变桨控制器根据风速和风机转速计算出控制量,将其作用于液压执行机构的比例阀,所述比例阀驱动液压缸活塞位置变化,进而改变桨距角;在所述发电模态下,变桨控制器通过风机转速和风切入角的偏差计算其输出量,利用该输出量驱动所述液压缸活塞位置变化以改变桨距角,使风机在风速变化过程中将其转速维持在额定转速附近;在所述制动模态下,所述模态控制器发出变桨制动信号,驱动液压执行器通过所述联动装置向风机叶片施加驱动力,使叶片偏转至预期位置,并通过所述联动装置的锁定使叶片保持其桨距角为-90°。
进一步地,步骤4中所述时序图包括所有在基于组件的模态感知模型中出现、且参与模态切换过程的变桨系统各组件,每个组件占时序分析图的一列;在每一列上,组件的不同行为以不同的填充色表示,并按照时间顺序排列,色块长度与所述组件行为持续长度成正比;不同组件之间的通讯信号以不同颜色的有向线段表示。
进一步地,所述每个组件在模态切换过程中的执行时间分为两个阶段:指导阶段和响应阶段,在指导阶段,所述每个组件接收并处理来自前一组件的指令;在执行阶段,所述每个组件进行相应的运行操作并返回当前状态。
进一步地,所述变桨系统各组件在所述模态切换指导阶段和响应阶段的所耗时间为:
Ttotal=Ttop
Ti=Tgs-i+Trs-i
Tgs-i=tre+tpr,Trs-i=tpf+trt
其中:Ttotal表示模态切换过程总时间,Ttop表示顶层组件的执行时间,Ti是第i个组件的执行时间,Tgs-i表示第i个组件的指导阶段时间,Trs-i表示第i个组件的执行阶段时间,tre表示第i个组件指令接收时间,tpr表示第i个组件的指令处理时间,tpf表示第i个组件的运行时间,trt表示第i个组件的状态返回时间。
进一步地,步骤8中所述变桨系统广义对象是由液压执行器、联动装置和叶片组成的;所述变桨控制器参数为所述变桨系统内回路控制器参数。
进一步地,所述性能指标包括:各模态切换过程总时间、绝对值误差积分指标IAE、时间与绝对值乘积积分指标ITAE和均方差指标MSE;其中:
其中,t1为开始计算性能指标的时刻,t2为结束计算性能指标的时刻,t为积分时间,e(t)为误差,wi为加权系数,yi为第i个参数值,为n个参数值的平均值,n为参数值总数。
本发明的有益技术效果:本发明可以有效的缩短模态切换过渡过程的时间,并使全工况运行过程性能指标最优。本发明不仅能够以系统化、规范化的建模和分析方法对变桨距风力发电机进行分析研究,而且能对变桨距风力发电机多模态全工况运行过程进行实时参数优化,以达到性能指标最优。
附图说明
图1为变桨距风力发电机系统结构示意图;
图2为变桨距风力发电4种运行模态及模态间相互转换示意图;
图3为基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置系统示意图;
图4(a)-(d)为各模态切换过渡过程时序分析示意图;
图5为变桨系统串级控制结构图;
图6为模糊自整定多模态PID控制系统结构图;
图7为模糊整定器输入输出模糊集图;
图8(a)-(e)为本发明优化前后的运行结果对比图。
其中:图中灰色有向线段表示模态切换信号、黑色虚线型有向线段表示控制/驱动信号、黑色实线型有向线段表示反馈信号。填色方块表示组件行为。
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描述。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
相反,本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步,为了使公众对本发明有更好的了解,在下文对本发明的细节描述中,详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。下面结合附图与具体实施方式,对本发明进一步说明。
本发明从系统层面,将变桨距风力发电系统中包含的各类设备按区域和功能划分为“组件”,以组件为基本元素建立模态感知模型;对模态感知模型在各个模态切换过渡过程进行基于组件的时序分析;通过时序分析获得变桨系统在各模态切换过程中的时序统计数据;利用时序统计数据对变桨系统进行在线辨识和控制器参数优化;优化后控制参数由模糊自整定多模态PID控制系统进行综合,实现全工况变桨系统性能最优。
变桨距风力发电机包含四个子系统:变桨系统、偏航系统、机械传动系统、发电机系统。变桨系统包括变桨控制器、液压执行器、联动装置;机械传动系统包括叶片、机舱、中心轴、齿轮箱;偏航系统包括偏航控制器、四台伺服电机、偏航环;发电机系统包括发电机及跳闸装置。四个子系统由模态控制器集中控制。
风机的变桨系统共有四个主要功能为:风机启动时,增大叶片桨距角,以获得较大的启动力矩;风速低于额定风速时,为达到最大风能利用率,对桨距角的调节一般很小;风速超过额定风速时,调节桨距角时系统输出功率维持在额定功率附近;风机制动时,为获得最大制动力矩,将桨距角调整至-90°。
对于变桨距风机,当风力机启动时,较大的正桨距角可以使风机获得较大的启动力矩;风机刹车制动时,-90°的桨距角可以使风机获得最大制动力矩,使空转速度最小。当风速小于额定风速时,为了尽可能多的捕获风能,桨距角的变化一般较小,此时空气动力载荷较小,一般不通过变桨距调节载荷;当风速超过额定风速,叶片桨距角在液压系统的推动下迅速变化,由此控制叶片升力,进而调节风机转速,达到使风机功率维持在额定功率附近的目的。
变桨距风力发电机结构复杂,功能随着模态切换而变化;其模态切换往往具有较强的随机性。变桨距风力发电系统结构如图1所示,其模态切换控制策略如图2所示。
如图3所示,一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置,包括:人机接口单元模块、模态感知模块、时序分析模块、时序统计数据记录模块、变桨系统在线辨识模块、控制器参数优化模块、模糊自整定多模态PID控制系统模块和控制性能计算模块;
所述人机接口单元模块与所述模态感知模块、时序分析模块和控制性能计算模块连接;所述模态感知模块与风力发电系统模态控制器和时序分析模块连接;所述时序分析模块与变桨系统各组件和时序统计数据记录模块连接;所述时序统计数据记录模块与变桨系统在线辨识模块连接;所述变桨系统在线辨识模块和控制器参数优化模块相连接;所述控制器参数优化模块与模糊自整定多模态PID控制系统模块连接;所述模糊自整定多模态PID控制系统模块与变桨控制器连接;所述控制性能计算模块与变桨控制器连接;所述人机接口单元模块用于数据和图像显示;所述模态感知模块用于获取所述风力发电系统当前模态信息;所述时序分析模块用于分析所述变桨系统各组件时序表现、获取所述各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间并生成时序分析图;所述时序统计数据记录模块用于记录时序分析模块产生的变桨系统各组件时序统计数据,并计算出所述变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;所述变桨系统在线辨识模块用于获取所述变桨系统在模态切换过程中的动态特性,并推算出所述变桨系统动态模型;所述控制器参数优化模块用于计算出当前模态切换过程中所述变桨控制器最优参数;所述模糊自整定多模态PID控制系统模块用于结合当前模态和其他模态切换过程中所述变桨控制器最优参数,综合生成所述变桨控制器参数;所述控制性能计算模块用于计算所述变桨系统全工况运行过程中的性能指标;其中,所述风力发电系统包括风力发电系统模态控制器和变桨系统各组件,所述变桨系统各组件包括变桨控制器、液压执行器和联动装置。
一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置,其实施方式包括以下步骤:
(1)建立变桨距风力发电系统与多模态运行优化控制装置的硬件连接。
基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置的运行需依托于嵌入式工业控制系统,嵌入式系统具有较高的安全可靠性,可以长时间不间断运行,具有良好的可开发性,同时提供友好的用户界面。本发明所需的嵌入式系统除应包含通常的硬件配置、数据采集接口、嵌入式操作系统、嵌入式数据库、完整的图形屏幕、软件开发工具(包括编译器、连接器、调试器等)外还应具有一定的内部自检功能(如系统自检、外围设备检测、电源检查、通信检查等)。
图3中所示模态感知模块、时序分析模块、时序统计数据记录模块、变桨系统在线辨识模块、控制器参数优化模块、模糊自整定多模态PID控制系统模块和控制性能计算模块均在工业控制计算机中编程实现。变桨距风力发电系统与多模态运行优化控制装置,通过无线通信网络相连接。
变桨系统中,需要采集变桨控制器的桨距角控制指令、液压执行器的出力信号、联动装置的位移信号和桨距角的实际值。此外还需采集风力发电系统模态控制器的当前模态信号。
以上信号通过RS232接口与无线数传电台模块相连接;无线数传电台模块相应具有收发一体功能、传输距离为3-7km,需采用CRC检验,且具有组网通信模式,便于点对多点通信。无线数传电台接收模块先通过LAN或USB与数据采集记录仪相连接,数据采集记录仪应是高速多通道的,测量部分采用ΔΣ型和A/D变压器,各通道需经光电隔离。数据采集记录仪的输出信号通过OPC协议或者Vi sa协议传输至工业控制计算机。
(2)模态感知模块的初始化。
通过人机界面,将各预设模态信息及模态切换关系输入模态感知模块,形成完整的模态判断规则。将图2中变桨距风机的四种模态信息及模态切换关系输入模态信息库单元:
模态1:停泊模态:模态控制器给出变桨制动信号和停泊制动信号至变桨控制器,变桨子系统切出系统,因此,变桨系统不工作,偏航系统不工作,发电机系统也不工作;
模态2:启动模态:变桨制动信号和停泊制动信号解除,变桨系统和偏航系统开始工作;变桨控制器根据风速和风机转速计算出控制量,作用于液压变桨执行机构的比例阀,比例阀驱动液压缸活塞位置变化,进而改变叶片桨距角。此时桨距角被调节至较大值以获得较大启动力矩,即变桨系统切入系统,调节桨距角以获得较大启动力矩;偏航系统正常工作,快速平稳地对准风向以快速启动;发电机系统不工作。
模态3:发电模态:变桨控制器通过风机转速和风切入角的偏差计算控制器输出,驱动液压缸活塞位置变化以改变桨距角,使风机在风速变化过程中仍然能将转速维持在额定转速附近,即变桨系统调节桨距角,使风机转速维持在额定转速附近;偏航系统正常工作,快速平稳地对准风向以捕获最大风功率;发电机系统正常工作。
模态4:制动模态:为了获得快速制动的空气动力学特性,变桨系统驱动叶片使桨距角为-90°;由于模态控制器发出了变桨制动信号,在变桨控制器的控制作用下,液压执行器通过联动装置向叶片施加驱动力,使叶片偏转至预期位置,并通过联动装置的锁定使叶片保持此桨距角一段时间。即变桨系统调节桨距角至-90°,使风机获得最大制动力矩,以快速刹车;偏航系统正常工作,对准风向;发电机系统发电机跳闸切出,不工作。
模态切换条件:
切换条件1:风速<切出风速且风速>切入风速;
切换条件2:风机转速>切入转速;
切换条件3:风速<切入风速下限或风速>切出风速或风机转速>切出转速或风机转速<切入转速×0.9;
切换条件4:风机转速≤停泊转速;
切换条件5:风速>切入风速下限且风速<切入风速上限;
切换条件6:风速<切入风速下限;
相关参数:
切入风速下限4.0m/s;
切入风速上限18.0m/s;
切出风速20.0m/s;
切入转速1200rpm;
切出转速2200rpm;
停泊转速5.0rpm。
(3)模糊自整定多模态PID控制系统模块的初始化。
模糊自整定多模态PID的目标是实现图5所示变桨串级控制系统内回路的优化,其控制系统结构如图6所示。
模糊整定器根据桨距角指令和桨距角偏差值判断系统运行状态,实时改变系数K1、K2的值,总的控制作用输出是两组控制器参数对应控制作用之和。模糊整定器的输入输出有对应的模糊集,在模糊集中,桨距角指令和误差被对应为正大(PB)、正(P)、零(Z)、负(N)、负大(NB)五个等级,输出系数K2被分为小(S)、中(M)、大(B)三个等级。
模糊整定器输入输出的模糊集如图7所示。输入输出对应关系由下表所示的模糊规则矩阵决定:
模糊集和模糊规则矩阵通过人机界面输入模糊自整定多模态PID控制系统模块。
(4)基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置的运行。
一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置,其运行方法包括以下步骤:
步骤1:模态感知模块获取从风力发电系统模态控制器中系统当前模态信息;
步骤2:模态感知模块将系统当前模态信息传输至时序分析模块和人机接口单元模块;
步骤3:时序分析模块获取变桨系统各组件时序信号;
步骤4:时序分析模块根据当前模态信息和变桨系统各组件时序信号,分析变桨系统各组件时序表现、获取各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间并生成时序分析图;
步骤5:时序分析模块将时序分析图传输至人机接口单元模块,将变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间传输至时序统计数据记录模块;
步骤6:时序统计数据记录模块记录时序分析模块产生的各组件时序统计数据,并根据变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间计算出整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;
步骤7:时序统计数据记录模块将整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间传输至变桨系统在线辨识模块;
步骤8:变桨系统在线辨识模块根据整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间运算出变桨系统广义对象在模态切换过程中的动态特性,并推算出变桨系统动态模型;
步骤9:变桨系统在线辨识模块将变桨系统动态模型传输至控制器参数优化模块;
步骤10:控制器参数优化模块根据变桨系统当前模态切换过程动态模型计算出当前模态切换过程中变桨控制器最优参数;
步骤11:控制器参数优化模块将当前模态切换过程中变桨控制器最优参数传输至模糊自整定多模态PID控制系统模块;
步骤12:模糊自整定多模态PID控制系统模块结合当前模态和其他模态切换过程中变桨控制器最优参数,综合生成变桨控制器参数;
步骤13:模糊自整定多模态PID控制系统模块将变桨控制器参数传输至变桨控制器,更新变桨控制器参数;
步骤14:控制性能计算模块根据变桨控制器的桨距角指令和叶片桨距角信号计算变桨系统全工况运行过程中各项性能指标。
其中:所述步骤1中风力发电系统模态为:停泊模态、启动模态、发电模态和制动模态。在满足一定切换条件时,风力发电系统会在两个相邻模态之间切换。
所述步骤3中变桨系统在不同模态下有以下特征:在停泊模态下,由于模态控制器给出变桨制动信号和停泊制动信号至变桨控制器,变桨子系统切出系统;在启动模态下,变桨制动信号和停泊制动信号解除,变桨系统和偏航系统开始工作。变桨控制器根据风速和风机转速计算出控制量,作用于液压变桨执行机构的比例阀,比例阀驱动液压缸活塞位置变化,进而改变叶片桨距角。此时桨距角被调节至较大值以获得较大启动力矩;在发电模态下,变桨控制器通过风机转速和风切入角的偏差计算控制器输出,驱动液压缸活塞位置变化以改变桨距角,使风机在风速变化过程中仍然能将转速维持在额定转速附近;制动模态下,为了获得快速制动的空气动力学特性,变桨系统驱动叶片使桨距角为-90°。由于模态控制器发出了变桨制动信号,在变桨控制器的控制作用下,液压执行器通过联动装置向叶片施加驱动力,使叶片偏转至预期位置,并通过联动装置的锁定使叶片保持此桨距角一段时间。
所述步骤4中时序分析图有以下特征:所述时序图包括所有在基于组件的模态感知模型中出现、且参与模态切换过程的变桨系统各组件,每个组件占据时序分析图中的一列;在代表组件的每一列上,组件的行为以不同的填充色块表示,按照时间顺序排列;色块长度与组件行为持续长度成正比;不同组件之间的通讯信号以不同颜色的有向线段表示;从功能角度,基础组件可被划分为两种类型:数据处理类和物理运行类。数据处理类组件主要包括控制器、传感器、存储器等,这类组件的执行时间主要花费在信号接收、信息存储和发布指令上。物理运行类组件主要指多种执行机构和设备,这类组件的执行时间主要花费在指令接收、等待过程、运行和状态返回上;通常而言,层级关系中顶层组件在模态切换过程中消耗时间即是整个系统模态切换时间;因此,将顶层组件放置在时序分析图的最左列;在基于组件的模态感知模型中出现、且未参与模态切换过程的组件在时序分析图中一般放置在最右列或者省略;通常,每个组件在模态切换过程中的执行时间可以分为两个阶段:指导阶段和响应阶段。在指导阶段,组件接收并处理来自前一组件的指令;在执行阶段,组件进行相应的运行操作并返回当前状态。
所述步骤4中各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间由以下公式决定:
Ttotal=Ttop
Ti=Tgs-i+Trs-i
Tgs-i=tre+tpr,Trs-i=tpf+trt
以上公式中相关参数定义如下:Ttotal表示模态切换过程总时间,Ttop表示顶层组件的执行时间,Ti是第i个组件的执行时间,Tgs-i表示第i个组件的指导阶段时间,Trs-i表示第i个组件的执行阶段时间,tre表示第i个组件指令接收时间,tpr表示第i个组件的指令处理时间,tpf表示第i个组件的运行时间,trt表示第i个组件的状态返回时间。
所述步骤8变桨系统广义对象是指液压执行器、联动装置和叶片组成的广义对象;
所述步骤10变桨控制器参数是指变桨系统内回路控制器参数。变桨控制系统具有典型的串级控制结构,其外回路的控制目标是使风机转速维持稳定,内回路主要是来控制桨距角。本发明研究对象主要为变桨系统内回路。变桨控制系统内回路控制器为PI控制器;
所述步骤12模糊自整定多模态PID控制系统模块有以下特征:模糊自整定多模态PID控制系统模块包含模糊整定器、可变增益参数K1和K2。K1对应于其他模态切换过程中变桨控制器最优参数,K2对应于当前模态切换过程中变桨控制器最优参数。为了综合系统在两组控制器参数下的表现,保证系统在模态切换时控制作用的平滑输出,模糊整定器根据桨距角指令和桨距角偏差值判断系统运行状态,实时改变系数K1、K2的值,总的控制作用输出是两组控制器参数对应控制作用之和。模糊整定器的输入输出有对应的模糊集,在模糊集中,桨距角指令和误差被对应为正大(PB)、正(P)、零(Z)、负(N)、负大(NB)五个等级,输出系数K2被分为小(S)、中(M)、大(B)三个等级。模糊整定器的工作分为三个阶段:(1)输入变量(桨距角指令和桨距角误差的值)的模糊化;(2)根据模糊规则确定系数K2的模糊化输出,模糊化输出根据模糊规则矩阵运算得到;(3)输出量系数K2的反模糊化,得到系数K2后,K1可以按照K1=1-K2的规则得到。
步骤14中所述性能指标包括:各模态切换过程总时间、绝对值误差积分指标IAE(Integration of Absolute Error)、时间与绝对值乘积积分指标ITAE(Integration ofTime and Absolute Error)和均方差指标MSE(Mean Squared Error);其中:
其中,t1为开始计算性能指标的时刻,t2为结束计算性能指标的时刻,t为积分时间,e(t)为误差,wi为加权系数,yi为第i个参数值,为n个参数值的平均值,n为参数值总数。
(5)优化结果输出
基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置通过人机界面输出以下图像及数据:
1)变桨距风力发电机模态切换过程时序分析图(如图4所示);
2)各个模态切换过程的变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;
3)运行过程中桨距角指令及实际值曲线;
4)运行过程中液压执行器出力曲线;
5)各个模态切换过程及运行全过程的各项性能指标。
实施例:针对一套1.5MW变桨距风力发电机组,采用基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置。在典型风速曲线下(如图8a所示),该机组全工况运行过程经历了停泊模态→启动模态→发电模态→制动模态→停泊模态的过程,全程150s。停泊模态→启动模态过渡过程耗时4.32s,启动模态→发电模态过渡过程耗时3.075s,发电模态→制动模态过渡过程耗时22.04s,制动模态→停泊模态过渡过程耗时2.91s。优化装置采用前,桨距角和液压执行器出力曲线如图8b、c所示。
采用基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置之后,该控制装置通过时序分析得出,发电模态→制动模态过渡过程优化潜力最大,针对该过渡过程对变桨系统的广义对象进行在线辨识,并对辨识出的对象计算出最优控制器参数。为了变桨系统在全工况运行的各个模态切换过程的平稳快速响应,该控制装置通过模糊自整定多模态PID控制系统模块将发电模态→制动模态过渡过程最优参数(Kp2=90509,Ki2=38.97)与原控制参数(Kp1=100000、Ki1=10)进行模糊化综合输出,改变原变桨控制器PI参数值。优化装置采用后,桨距角和液压执行器出力曲线如图8d、e所示。
通过采用基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置,变桨系统的各性能指标均得到大幅改善。首先,发电模态→制动模态过渡过程耗时由22.04s缩短至5.06s;其次,IAE指标由669.24降至598.75,降幅10.5%;ITAE指标由54314.372降低至51052.123,降幅6.0%;MSE指标由4.7226降低至4.1253,降幅12.6%。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于时序分析的变桨距风机多模态运行优化控制装置,其特征在于:所述控制装置包括:人机接口单元模块、模态感知模块、时序分析模块、时序统计数据记录模块、变桨系统在线辨识模块、控制器参数优化模块、模糊自整定多模态PID控制系统模块和控制性能计算模块;
所述人机接口单元模块与所述模态感知模块、时序分析模块和控制性能计算模块连接;所述模态感知模块与风力发电系统模态控制器和时序分析模块连接;所述时序分析模块与变桨系统各组件和时序统计数据记录模块连接;所述时序统计数据记录模块与变桨系统在线辨识模块连接;所述变桨系统在线辨识模块和控制器参数优化模块相连接;所述控制器参数优化模块与模糊自整定多模态PID控制系统模块连接;所述模糊自整定多模态PID控制系统模块与变桨控制器连接;所述控制性能计算模块与变桨控制器连接;所述人机接口单元模块用于数据和图像显示;所述模态感知模块用于获取所述风力发电系统当前模态信息;所述时序分析模块用于分析所述变桨系统各组件时序表现、获取所述各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间并生成时序分析图;所述时序统计数据记录模块用于记录时序分析模块产生的变桨系统各组件时序统计数据,并计算出所述变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;所述变桨系统在线辨识模块用于获取所述变桨系统在模态切换过程中的动态特性,并推算出所述变桨系统动态模型;所述控制器参数优化模块用于计算出当前模态切换过程中所述变桨控制器最优参数;所述模糊自整定多模态PID控制系统模块用于结合当前模态和其他模态切换过程中所述变桨控制器最优参数,综合生成所述变桨控制器参数;所述控制性能计算模块用于计算所述变桨系统全工况运行过程中的性能指标;其中,所述风力发电系统包括风力发电系统模态控制器和变桨系统各组件,所述变桨系统各组件包括变桨控制器、液压执行器和联动装置。
2.根据权利要求1所述的控制装置,其特征在于:所述模糊自整定多模态PID控制系统模块包括:模糊整定器、可变增益参数K1和K2,其中,K1表示其他模态切换过程中所述变桨控制器最优参数;K2表示当前模态切换过程中所述变桨控制器最优参数。
3.一种如权利要求1所述的控制装置的运行方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:模态感知模块从风力发电系统模态控制器中获取当前模态信息;
步骤2:模态感知模块将当前模态信息传输至时序分析模块和人机接口单元模块;
步骤3:时序分析模块获取变桨系统各组件时序信号;
步骤4:时序分析模块根据当前模态信息和变桨系统各组件时序信号,分析变桨系统各组件时序表现、获取变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间并生成时序分析图;
步骤5:时序分析模块将时序分析图传输至人机接口单元模块,将变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间传输至时序统计数据记录模块;
步骤6:时序统计数据记录模块记录时序分析模块产生的各组件时序统计数据,并根据变桨系统各组件在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间计算出整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间;
步骤7:时序统计数据记录模块将整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间传输至变桨系统在线辨识模块;
步骤8:变桨系统在线辨识模块根据整个变桨系统在模态切换指导阶段和响应阶段所耗时间运算出变桨系统广义对象在模态切换过程中的动态特性,并推算出变桨系统动态模型;
步骤9:变桨系统在线辨识模块将变桨系统动态模型传输至控制器参数优化模块;
步骤10:控制器参数优化模块根据当前所述变桨系统动态模型计算出当前模态切换过程中变桨控制器最优参数;
步骤11:控制器参数优化模块将当前所述变桨控制器最优参数传输至模糊自整定多模态PID控制系统模块;
步骤12:模糊自整定多模态PID控制系统模块结合上述当前模态和其他模态切换过程中的变桨控制器最优参数,综合生成变桨控制器参数;
步骤13:模糊自整定多模态PID控制系统模块将变桨控制器参数传输至变桨控制器,更新变桨控制器参数;
步骤14:控制性能计算模块根据变桨控制器的桨距角指令和叶片桨距角信号计算变桨系统全工况运行过程中各项性能指标。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:步骤1中所述风力发电系统的所述模态为:停泊模态、启动模态、发电模态和制动模态,所述风力发电系统在任意两个模态之间切换。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于:在所述停泊模态下,所述模态控制器发出变桨制动信号和停泊制动信号至所述变桨控制器,所述变桨系统切出;在所述启动模态下,所述变桨制动信号和停泊制动信号解除,所述变桨控制器根据风速和风机转速计算出控制量,将其作用于液压执行机构的比例阀,所述比例阀驱动液压缸活塞位置变化,进而改变桨距角;在所述发电模态下,变桨控制器通过风机转速和风切入角的偏差计算其输出量,利用该输出量驱动所述液压缸活塞位置变化以改变桨距角,使风机在风速变化过程中将其转速维持在额定转速附近;在所述制动模态下,所述模态控制器发出变桨制动信号,驱动液压执行器通过所述联动装置向风机叶片施加驱动力,使叶片偏转至预期位置,并通过所述联动装置的锁定使叶片保持其桨距角为-90°。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:步骤4中所述时序图包括所有在基于组件的模态感知模型中出现、且参与模态切换过程的变桨系统各组件,每个组件占时序分析图的一列;在每一列上,组件的不同行为以不同的填充色表示,并按照时间顺序排列,色块长度与所述组件行为持续长度成正比;不同组件之间的通讯信号以不同颜色的有向线段表示。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于:所述每个组件在模态切换过程中的执行时间分为两个阶段:指导阶段和响应阶段,在指导阶段,所述每个组件接收并处理来自前一组件的指令;在执行阶段,所述每个组件进行相应的运行操作并返回当前状态。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:所述变桨系统各组件在所述模态切换指导阶段和响应阶段的所耗时间为:
Ttotal=Ttop
Ti=Tgs-i+Trs-i
Tgs-i=tre+tpr,Trs-i=tpf+trt
其中:Ttotal表示模态切换过程总时间,Ttop表示顶层组件的执行时间,Ti是第i个组件的执行时间,Tgs-i表示第i个组件的指导阶段时间,Trs-i表示第i个组件的执行阶段时间,tre表示第i个组件指令接收时间,tpr表示第i个组件的指令处理时间,tpf表示第i个组件的运行时间,trt表示第i个组件的状态返回时间。
9.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:步骤8中所述变桨系统广义对象是由液压执行器、联动装置和叶片组成的;所述变桨控制器参数为所述变桨系统内回路控制器参数。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:所述性能指标包括:各模态切换过程总时间、绝对值误差积分指标IAE、时间与绝对值乘积积分指标ITAE和均方差指标MSE;其中:
I A E = &Integral; t 1 t 2 | e ( t ) | d t
I T A E = &Integral; t 1 t 2 t | e ( t ) | d t
其中,t1为开始计算性能指标的时刻,t2为结束计算性能指标的时刻,t为积分时间,e(t)为误差,wi为加权系数,yi为第i个参数值,为n个参数值的平均值,n为参数值总数。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107688296A (zh) * 2017-09-06 2018-02-13 广州华润热电有限公司 基于sis平台的自动调节回路在线评估方法及系统
CN112384694A (zh) * 2018-06-11 2021-02-19 维斯塔斯风力系统集团公司 液压变桨系统的速度前馈控制
CN113027677A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 新疆金风科技股份有限公司 风力发电机组的液压变桨控制方法和装置
CN113027676A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 新疆金风科技股份有限公司 风力发电机组的液压变桨控制方法和装置
CN114199447A (zh) * 2021-11-26 2022-03-18 明阳智慧能源集团股份公司 一种风电机组变桨电机制动器制动力矩在线检测方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102588211A (zh) * 2012-02-29 2012-07-18 沈阳华人风电科技有限公司 一种风力发电机组全工况模型预测控制方法及系统
CN102768115A (zh) * 2012-06-27 2012-11-07 华北电力大学 一种风电机组齿轮箱健康状态实时动态监控方法
US20130106107A1 (en) * 2009-12-21 2013-05-02 Christopher Spruce Wind turbine having a control method and controller for performing predictive control of a wind turbine generator
JP2015149792A (ja) * 2014-02-04 2015-08-20 三菱重工業株式会社 電力制御装置、電力制御方法、発電システム
CN105244913A (zh) * 2015-11-02 2016-01-13 国网天津市电力公司 一种小型并网风力发电系统及其控制方法
CN105549423A (zh) * 2016-01-06 2016-05-04 上海交通大学 风电机组偏航系统与变桨系统精细化实时仿真平台和方法
CN205665518U (zh) * 2016-05-31 2016-10-26 北京金风科创风电设备有限公司 变桨电机控制装置、系统和风力发电机组
CN106230026A (zh) * 2016-08-30 2016-12-14 华北电力大学(保定) 基于时序特性分析的含分布式电源的配电网双层协调规划方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130106107A1 (en) * 2009-12-21 2013-05-02 Christopher Spruce Wind turbine having a control method and controller for performing predictive control of a wind turbine generator
CN102588211A (zh) * 2012-02-29 2012-07-18 沈阳华人风电科技有限公司 一种风力发电机组全工况模型预测控制方法及系统
CN102768115A (zh) * 2012-06-27 2012-11-07 华北电力大学 一种风电机组齿轮箱健康状态实时动态监控方法
JP2015149792A (ja) * 2014-02-04 2015-08-20 三菱重工業株式会社 電力制御装置、電力制御方法、発電システム
CN105244913A (zh) * 2015-11-02 2016-01-13 国网天津市电力公司 一种小型并网风力发电系统及其控制方法
CN105549423A (zh) * 2016-01-06 2016-05-04 上海交通大学 风电机组偏航系统与变桨系统精细化实时仿真平台和方法
CN205665518U (zh) * 2016-05-31 2016-10-26 北京金风科创风电设备有限公司 变桨电机控制装置、系统和风力发电机组
CN106230026A (zh) * 2016-08-30 2016-12-14 华北电力大学(保定) 基于时序特性分析的含分布式电源的配电网双层协调规划方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘吉臻,等: "多模态控制的研究与应用综述", 《控制工程》 *
罗剑波,等: "基于Modbus协议的变桨系统通信方法的设计及实现", 《电气传动自动化》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107688296A (zh) * 2017-09-06 2018-02-13 广州华润热电有限公司 基于sis平台的自动调节回路在线评估方法及系统
CN112384694A (zh) * 2018-06-11 2021-02-19 维斯塔斯风力系统集团公司 液压变桨系统的速度前馈控制
CN113027677A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 新疆金风科技股份有限公司 风力发电机组的液压变桨控制方法和装置
CN113027676A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 新疆金风科技股份有限公司 风力发电机组的液压变桨控制方法和装置
CN114199447A (zh) * 2021-11-26 2022-03-18 明阳智慧能源集团股份公司 一种风电机组变桨电机制动器制动力矩在线检测方法

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