CN106762403B - 风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法，利用风电变速恒频机组运行数据筛选出有效信息，在PLC控制系统内通过数据驱动的推理机得到机组最优转速区间运行知识，从而自动调节转速‑转矩控制曲线，解决由于叶片制造、安装、老化引起的气动特性变化，传动系统机械损耗特性变化，发电机、变流器电气损耗特性变化而带来的最优转速跟踪偏离问题，使变速区间叶轮吸收Cp最大，达到提升机组低风速发电效率的目的。
Description
技术领域
本发明涉及一种风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法。
背景技术
近年来，随着风电弃风限电现象凸显，我国风电产业政策从速度转向质量，从三北地区转向中东部的低风速地区。低风速机组的研发和投产成为风电整机企业布局重点。
目前风力发电机组在低风速时一般采用变速定桨控制，通过发电机转矩变化，使机组叶轮最大效率的吸收风能。然而，叶轮惯性巨大、机组实际与模型存偏差、测量装置以及机构执行误差都会影响机组在低风速时吸收效率达到最佳的目标，如何利用有效可行的方法，克服上述不利因素，保证机组在低风速时最佳风能吸收，是业界重点研究的技术问题。
中国专利201210026864.1公开了一种变速变桨风力发电机组功率曲线优化方法。该发明提出了一种针对变速变桨风力发电机组的功率曲线优化方法，当风力发电机组机型确定的情况下，通过优化机组控制参数实现变速变桨风力发电机组功率曲线与风资源条件的最优匹配，通过计算机枚举寻优实现基于容量系数最大的最优功率曲线。
中国专利201510382358.X公开了一种风力发电机组低风速发电优化控制方法及系统。所述方法首先根据发电机转速ωg、最优风能比例系数Kopt，计算发电机不同转速时的最优转矩Qd；其次根据低速轴扭转角度θ，计算叶轮气动转矩Ta，最后采用下式计算最佳电磁转矩Qt：Qt＝Qd+QPI+g*Ta，式中QPI为对Qd进行PI调节获得的修正值，g为修正系数常数。解决风力发电机组在低风速下风能利用率不高的问题，可以提高风力发电机低风速情况的运行性能有效，进而提高风力发电机的年发电量。
上述这些方法在优化转矩控制时依靠理想的理论公式推导和计算，忽略了现场实际机组叶片制造、安装、老化引起的气动特性变化，传动系统机械损耗特性变化，发电机、变流器电气损耗特性变化而带来的最优转速跟踪偏离问题，另外一些方法还需要特殊的信息采集装置，增加设备成本。
发明内容
为克服上述现有技术的缺点，本发明提出一种风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法。
本发明利用风电变速恒频发电机组运行数据筛选出有效信息，通过数据驱动的推理机得到机组最优转速区间运行知识，自动调节转矩控制参数，解决由于叶片制造、安装、老化引起的气动特性变化，传动系统机械损耗特性变化，以及发电机、变流器电气损耗特性变化带来的最优转速跟踪偏离问题，使变速区间叶轮吸收的风能利用系数Cp最大，达到提升机组低风速发电效率的目的。
本发明利用实测数据，通过对风能利用系数Cp的比较，不断调整转速转矩曲线，以克服所述的因素影响，进而达到风能捕获效率最佳的目的。
本发明包括以下步骤：
1、采集风电变速恒频机组发电运行数据：4小时发电运行过程中的发电机转速、控制器给定转矩、变流器反馈转矩、桨距角、风速、风向、机侧功率，以及测风塔返回的空气密度，分别计算所述各变量1分钟内平均值、最小值、最大值，以二维数据表形式存储；
2、对步骤1存储的机组发电运行数据进行筛选，除剔除在连续两分钟内风速、功率、转速、风向波动过大的数据外，还需要剔除机组未工作在最小工作位置的运行数据；
3、对经步骤2筛选的机组发电运行数据逐条计算对应的叶尖速比和风能利用系数Cp；
4、将步骤3计算的结果按照发电机转速分为12个等间距的数据仓，分仓范围覆盖机组发电运行转速区间，并对相同仓内风能利用系数Cp、叶尖速比、控制器给定转矩、变流器反馈转矩进行均值计算，公式如下：
其中，Xi和Yi为原始数据bin区间i内的平均值；xi,j和yi,j为原始数据在bin区间i内的数据j位置的数值，Ni为bin区间i内的有效数据点数；
5、保存步骤4的计算结果，形成发电机转速数组、风能利用系数Cp数组、叶尖速比数组、给定转矩数组和变流器反馈转矩数组。然后返回执行步骤1。当采集机组发电运行数据48小时后，合并保存的12次数组集，形成发电机转速矩阵、风能利用系数Cp矩阵、叶尖速比矩阵、给定转矩矩阵和变流器反馈转矩矩阵，然后执行步骤6；
6、在步骤5形成的风能利用系数Cp矩阵中检索第5列-第8列最大值并记录索引号，利用该索引号在叶尖速比矩阵中找到相应的叶尖速比并求均值
7、将步骤6得到的叶尖速比均值代入公式：
其中，T(i)表示变流器反馈转矩矩阵第i列的均值，λ(i)为叶尖速比矩阵第i列的均值，发电机转速矩阵在第i列的均值T'(i)记为W(i)，T'(i)为W(i)对应的变流器输出转矩值；W-T'则是计算的转速-转矩控制曲线。
风电变速恒频发电机组在低风速发电时，PLC控制系统测量实时电机转速，利用步骤7得到的转速-转矩控制曲线计算出当前电机转速下需要向变流器发送的转矩给定值，以此转矩给定值控制电机转速，从而使电机转速运行在最优值，风电变速恒频发电机组能够最大效率的吸收风能。
本发明方法通过风电变速恒频发电机组的PLC控制系统实现。
附图说明
图1本发明方法流程图；
图2转速-叶尖速比散点及拟合曲线图；
图3转速-Cp散点及拟合曲线图；
图4优化前后转速-转矩运行散点及拟合曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
如图1所示，本发明风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法步骤如下：
1、风电变速恒频发电机组进入转速转矩控制自适应优化状态后，采集风电变速恒频机组机组发电运行数据：4小时发电运行过程中的发电机转速、控制器给定转矩、变流器反馈转矩、桨距角、风速、风向、机侧功率，以及测风塔返回的空气密度，分别计算各变量1分钟内平均值、最小值和最大值，并以二维数据表形式存储。其中发电机转速1分钟内平均值、最小值、最大值分别用w_ave(k)、w_min(k)、w_max(k)表示，控制器给定转矩1分钟内平均值、最小值、最大值分别用tordem_ave(k)、tordem_min(k)、tordem_max(k)表示，变流器反馈转矩1分钟内平均值、最小值、最大值分别用torfed_ave(k)、torfed_min(k)、torfed_max(k)表示，桨距角1分钟内平均值、最小值、最大值分别用pitpos_ave(k)、pitpos_min(k)、pitpos_max(k)表示，风速1分钟内平均值、最小值、最大值分别用winspe_ave(k)、winspe_min(k)、winspe_max(k)表示，风向1分钟内平均值、最小值、最大值分别用windir_ave(k)、windir_min(k)、windir_max(k)表示，机侧功率1分钟内平均值、最小值、最大值分别用powcal_ave(k)、powcal_min(k)、powcal_max(k)表示，测风塔返回的空气密度1分钟内平均值、最小值、最大值分别用airden_ave(k)、airden_min(k)、airden_max(k)表示。
2、对步骤1存储的机组发电运行数据进行筛选，剔除满足下列任一条件的数据行，即在连续两分钟内风速、功率、转速、风向波动过大的数据，以及风电变速恒频机组未工作在最小工作位置的运行数据；
(w_max(k)/w_min(k-1))>p_1、(w_min(k)/w_max(k-1))<p_2、(w_ave(k)/w_ave(k-1))>p_3、(w_ave(k)/w_ave(k-1))<p_4、(winspe_max(k)/winspe_min(k-1))>p_5、(winspe_min(k)/winspe_max(k-1))<p_6、(winspe_ave(k)/winspe_ave(k-1))>p_7、(winspe_ave(k)/winspe_ave(k-1))<p_8、|windir_ave(k)|>p_9、max(|windir_min(k)|,|windir_max(k)|)>p_10、pitpos_ave(k)>p_11、pitpos_max(k)>p_12。
其中p_n，n：1～12，是筛选条件参数，起初通常由经验给出，经过收集大量数据并分析机组特点后进行微调。
3、对步骤2筛选后的机组发电运行数据逐条计算，利用下式得到叶尖速比λ(k)：
λ(k)＝w_ave(k)×cos(windir_ave(k))×R/G/winspe_ave(k)，
利用下式得到风能利用系数Cp(k)：
Cp(k)＝powcal_ave(k)/(0.5×airden_ave(k)×(winspe_ave(k))3×A)/η；
其中，λ(k)是第k条数据对应的叶尖速比，Cp(k)是第k条数据对应的功率系数,A为风轮扫掠面积，一般近似认为等于πR2，η为机组风轮侧机械功率传递到电机侧功率的效率，可以参考机组设计模型，对于高速带齿轮箱机组，η一般取0.9～0.96，而直驱机组η一般取0.99～1。
4、对步骤3计算的结果按照发电机转速分为12个等间距的数据仓，分仓范围覆盖机组发电运行转速区间，并对相同仓内风能利用系数Cp、叶尖速比、控制器给定转矩、变流器反馈转矩进行均值计算，公式为：
和
其中，Xi和Yi为原始数据在bin区间i内的平均值；xi,j和yi,j为原始数据在bin区间i内的数据j位置的数值，Ni为bin区间i内的有效数据点数。
图2和图3所示分别是对筛选后数据做分仓均值计算后绘制的转速-叶尖速比散点及拟合曲线图和转速-Cp散点及拟合曲线图。
5、保存步骤4计算结果，形成发电机转速数组、风能利用系数Cp数组、叶尖速比数组、给定转矩数组、变流器反馈转矩数组，然后返回步骤1。当采集机组发电运行数据48小时后，合并保存的12次数组集，形成发电机转速矩阵、风能利用系数Cp矩阵、叶尖速比矩阵、给定转矩矩阵、变流器反馈转矩矩阵，各矩阵均为12行12列，然后执行步骤6；
6、在步骤5形成的风能利用系数Cp矩阵中检索第5列-第8列最大值并记录索引号，利用该索引号在叶尖速比矩阵中找到相应的叶尖速比并求均值
7、将步骤6得到的叶尖速比均值代入公式：
其中，T(i)表示变流器反馈转矩矩阵第i列的均值、λ(i)为叶尖速比矩阵第i列的均值、发电机转速矩阵在第i列的均值T'(i)记为W(i)，T'(i)为W(i)对应的变流器输出转矩值；W-T'则是计算的转速-转矩控制曲线结，果如图4所示。
风电变速恒频发电机组在低风速发电时，PLC控制系统测量实时电机转速，利用步骤7形成的转速-转矩控制曲线计算出当前电机转速下需要向变流器发送的转矩给定值，以此转矩给定值控制电机转速，从而使电机转速运行在最优值，机组能够最大效率的吸收风能。
Claims (2)
1.一种风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法，其特征在于，所述的优化方法包括以下步骤：
(1)在风电变速恒频机组发电运行过程中采集机组发电运行数据：4小时的风电变速恒频机组以下运行数据：发电机转速、控制器给定转矩、变流器反馈转矩、桨距角、风速、风向、电机侧功率，以及测风塔返回的空气密度，然后分别计算各变量1分钟内平均值、最小值、最大值，以二维数据表形式存储；
(2)对步骤(1)采集的机组发电运行数据进行筛选，剔除在连续两分钟内风速、功率、转速和风向波动过大的数据，以及机组未工作在最小工作位置的运行数据；
(3)对经步骤(2)筛选的机组发电运行数据逐条计算对应的叶尖速比和风能利用系数Cp；
(4)将步骤(3)计算的结果按照发电机转速分为12个等间距的数据仓，分仓范围覆盖机组发电运行转速区间，对相同仓内风能利用系数Cp、叶尖速比、控制器给定转矩、变流器反馈转矩进行均值计算，公式如下：
其中，Xi和Yi为原始数据bin区间i内的平均值；xi,j和yi,j为原始数据在bin区间i内的数据j位置的数值，Ni为bin区间i内的有效数据点数量；
(5)保存步骤(4)计算结果，形成发电机转速数组、风能利用系数Cp数组、叶尖速比数组、给定转矩数组和变流器反馈转矩数组，然后返回执行步骤(1)；当采集机组发电运行数据48小时后，合并保存的12次数组集，形成发电机转速矩阵、风能利用系数Cp矩阵、叶尖速比矩阵、给定转矩矩阵、变流器反馈转矩矩阵，然后执行步骤(6)；
(6)在步骤(5)形成的风能利用系数Cp矩阵中检索第5列-第8列最大值，并记录索引号，利用该索引号在叶尖速比矩阵中找到相应的叶尖速比并求均值
(7)将步骤(6)得到的叶尖速比均值代入公式：
其中，T(i)表示变流器反馈转矩矩阵第i列的均值，λ(i)为叶尖速比矩阵第i列的均值，发电机转速矩阵在第i列的均值T'(i)记为W(i)，T'(i)为W(i)对应的变流器输出转矩值；W-T'则是计算的转速-转矩控制曲线；
风电变速恒频发电机组在低风速发电时，PLC控制系统测量实时电机转速，利用步骤(7)得到的转速-转矩控制曲线计算出当前电机转速下需要向变流器发送的转矩给定值，以此转矩给定值控制电机转速。
2.按照权利要求1所述的风电变速恒频机组转速控制自适应优化方法，其特征在于，所述的步骤(3)中，叶尖速比λ(k)和风能利用系数Cp(k)的计算方法如下：
λ(k)＝w_ave(k)×cos(windir_ave(k))×R/[G×winspe_ave(k)]
Cp(k)＝powcal_ave(k)/(0.5×airden_ave(k)×(winspe_ave(k))3×A)/η
其中λ(k)是第k条数据对应的叶尖速比，Cp(k)是第k条数据对应的功率系数,A为风轮扫掠面积，近似等于πR2，η为机组风轮侧机械功率传递到电机侧功率的效率，w_ave(k)为发电机转速1分钟内的平均值，windir_ave(k)为风向1分钟内平均值，winspe_ave(k)为风速1分钟内平均值，powcal_ave(k)为电机侧功率1分钟内平均值，airden_ave(k)为测风塔返回的空气密度1分钟内平均值，R为叶尖半径，即叶片尖部到轮毂中心处的直线长度。
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