CN106930898A - 一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法，包括步骤：1)对漂浮式风力机的风能转换系统进行分析，建立系统输出与控制量之间的关系；2)设计跟踪微分器，处理系统的暂态过程；3)设计扩展状态、扰动观测器，对系统的存在的未知的非线性部分和外部扰动进行在线估计和补偿；4)设计自适应修正变量，以补偿漂浮式平台俯仰运动对功率控制的影响；5)根据在线估计的系统未知部分和自适应修正变量，设计变桨控制器。本发明通过设计一种基于自适应扰动补偿的功率控制器，该控制器弱化对系统模型的依赖性，可以更有效的实现漂浮式风力机功率的恒定输出。此外，通过本方法还可以在一定程度上降低功率调节对浮台载荷的影响。

Description

一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法

技术领域

本发明涉及漂浮式海上风力发电技术领域，特别涉及一种漂浮式风力机组的功率控制方法。

背景技术

漂浮式海上风力发电机组本身虽然能够较大程度利用深海的风能资源，但其外界载荷条件比陆地上固定式风力发电机组更加复杂,其原因是除了受到通常的风载荷以外,还受到浪的影响。同时相对固定式海上风力发电机来说，浮式平台的运动对系统发电也有很大的影响。由于风和浪具有随机性的特点，环境载荷波动会造成风电机组的载荷波动变化，使风电机组输出功率不稳定。特别是风和波浪引起的平台和塔架的倾斜运行，大大增加了风力机功率调节的难度，从而影响风力机的输出电能质量，并影响系统安全。

现有技术中在变桨控制方面，大多数都是使用线性控制理论，由于许多条件的限制，这就需要更精确模型的以实现更好的性能。风机尤其是漂浮式风机作为一个高度非线性、柔性的复杂结构，其复杂性随着风机尺寸的增加而增加。而且风机空气动力学部分具有非线性且很难建立其精确数学模型，且时常受到未知外部扰动的影响，这就使得在对漂浮式风机进行控制建模时不可避免的存在较大的建模误差。在这种情况下，线性控制器的性能将会受到很大限制而影响最终控制效果。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足，本发明提供了一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法，以实现将线性控制理论更好的应用在漂浮式风电机组的变桨控制中，解决在变桨控制中，线性控制器所存在的缺点，实现有效提高功率输出的稳定，并在一定程度上降低功率调节过程中对浮台载荷的影响，进而提高系统安全和输出电能质量。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法，该方法包括如下步骤：

1)对漂浮式风力机的风能转换系统进行分析，建立系统输出与控制量之间的关系式：

式中，x₁为风力发电机低速轴转速，x为系统状态向量，u为系统控制输入，L_f(x)为系统非线性部分，L_g(x)为系统输入增益；

2)设计跟踪微分器，处理系统的暂态过程，通过跟踪微分器可以获得比较平滑的连续信号，其中微分信号用于突变输入信号；

3)设计扩展状态、扰动观测器，对系统未知的非线性部分和外部扰动进行在线估计；扩展状态、扰动观测器用于处理复杂系统的强非线性和未知外部扰动，对它们进行在线估计和补偿；

4)设计自适应修正变量，通过自适应修正变量，可以弱化浮台俯仰运动对功率控制的影响，提高功率控制的收敛速度和控制效果；

5)根据在线估计的系统未知部分和自适应修正变量，设计变桨控制器；通过步骤3)的观测器设计实现对系统未知部分的在线估计和补偿，从而弱化的对控制器设计的要求，并结合步骤4)的自适应修正变量，通过常规的PD控制器即可满足漂浮式风力机的功率控制要求，同时也可以在一定程度上减小功率控制对浮台载荷的影响。

本发明的技术效果是：本发明基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法，其摒弃了在变桨控制中线性控制理论的缺点，控制不需要精确数学模型，能有效提高浮式风电机组的功率输出的稳定性，并在一定程度上降低功率调节对浮台载荷的影响，进而提高系统的安全和输出电能质量。

附图说明

图1为barge结构的漂浮式风力机结构及其浮台自由度；

图2为漂浮式风力机基于自适应扰动补偿的变桨控制结构框图；

图3为风载荷和浪载荷示意图；

图4为跟踪微分器输入和输出效果示意图；

图5为系统未知部分估计效果图；

图6为功率输出效果图；

图7为浮台俯仰效果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法，如图1-7所示，该方法包括如下步骤：

1)对漂浮式风力机的风能转换系统进行分析，建立系统输出与控制量之间的关系式：

式中，x₁为风力发电机低速轴转速，x为系统状态向量，u为系统控制输入，L_f(x)为系统非线性部分，L_g(x)为系统输入增益；

2)设计跟踪微分器，处理系统的暂态过程，通过跟踪微分器可以获得比较平滑的连续信号，其中微分信号用于突变输入信号。

3)设计扩展状态、扰动观测器，对系统未知的非线性部分和外部扰动进行在线估计；扩展状态、扰动观测器用于处理复杂系统的强非线性和未知外部扰动，对它们进行在线估计和补偿。

4)设计自适应修正变量，通过自适应修正变量，可以弱化浮台俯仰运动对功率控制的影响，提高功率控制的收敛速度和控制效果。

5)根据在线估计的系统未知部分和设计的自适应修正变量，设计变桨控制器；通过步骤3)的观测器设计实现对系统未知部分的在线估计和补偿，从而弱化的对控制器设计的要求，并结合步骤4)的自适应修正变量，通过常规的PD控制器即可满足漂浮式风力机的功率控制要求，同时也可以在一定程度上减小功率控制对浮台载荷的影响。

在步骤1)中，对风能转换系统进行分析，具体过程为：

假定系统的输出为低速轴转速，控制输入为桨距角，由风机气动模型可知低速轴转速的动态方程为：

式中，x₁为风机低速轴转速，x₂为发电机转速，x₃为扭角，x₄为实际桨距角，J_r为低速轴转动惯量，N_g为齿轮比，D_s和K_s分别是传动链的阻尼常数和弹性常数，P_r风力机捕获的机械功率。

对x₁求二阶导，可得：

式中，V和分别为风速和风速的导数，u为系统控制输入，g₄为执行器时间常数的倒数。

当系统不确定性L_f(x)、系统输入增益L_g(x)和风速的导数可得到时，一个线性反馈控制器如下所示：

式中，L_g(x)在所有工作点都不为零，

在步骤2)中，设计跟踪微分器，处理系统的暂态过程。实现方式如下：

定义η＝v₁-v₀，则二阶跟踪微分器设计如下所示：

式中，v₀是系统给定输入，v₁是输出跟踪v₀，v₂是v₁是的微分信号，r₀、h₀为常参数。f_han表示如下所示：

在步骤3)中，设计扩展状态、扰动观测器，对系统未知的非线性部分和外部扰动进行在线估计。具体过程为：

假设系统所有的非线性用L_f(x)表示，L_g(x)是未知的，定义扰动项ψ(x)包含系统所有的非线性和时变动态特性，如下所示：

ψ(x)＝L_f(x)+(L_g(x)-b)u

式中，b＝b₀+Δb为标称控制增益，Δb为未知余数，u为系统控制输入。

则上式可变形为：

式中，b₀为b的近似估计值。

令z₁＝x₁，z₃＝ψ(x)，则观测器模型设计如下所示：

则非线性观测器设计如下所示：

式中，为z_i的估计值，α₀为观测器的带宽，χ为非线性函数的输入误差，0＜δ＜1为精度指数，h为非线性函数线性区域的宽度。

在步骤4)中，设计自适应修正变量u_p。具体过程为：

式中，θ是浮式平台的俯仰角，G_e和G_D是自适应增益，是由已知扰动类型决定的偏差函数。

增益自适应律设计如下所示：

式中，γ_e和γ_D是任意正常数。

在步骤5)中，根据在线估计的系统未知部分和设计的自适应修正变量，设计变桨控制器。控制器的结构框图如图2所示。控制变量为：

式中，K_P、K_D为控制增益，v₁、v₂为跟踪微分器的输出，为观测器的输出。

变桨控制器的比例和微分控制增益可以按下式进行整定。

式中，ω_c是控制带宽。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种基于自适应扰动补偿的漂浮式风力机功率控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)对漂浮式风力机的风能转换系统进行分析，建立系统输出与控制量之间的关系式：

$\frac{d^2{x}_1}{{\mathrm{dt}}^2}=L_f\left(x\right)+L_g\left(x\right)u$

式中，x₁为风力发电机低速轴转速，x为系统状态向量，u为系统控制输入，L_f(x)为系统非线性部分，L_g(x)为系统输入增益；

2)设计跟踪微分器，处理系统的暂态过程，通过跟踪微分器可以获得比较平滑的连续信号，其中微分信号用于突变输入信号；

3)设计扩展状态、扰动观测器，对系统未知的非线性部分和外部扰动进行在线估计；扩展状态、扰动观测器用于处理复杂系统的强非线性和未知外部扰动，对它们进行在线估计和补偿；

4)设计自适应修正变量，通过自适应修正变量，可以弱化浮台俯仰运动对功率控制的影响，提高功率控制的收敛速度和控制效果；

5)根据在线估计的系统未知部分和自适应修正变量，设计变桨控制器；通过步骤3)的观测器设计实现对系统未知部分的在线估计和补偿，从而弱化的对控制器设计的要求，并结合步骤4)的自适应修正变量，通过常规的PD控制器即可满足漂浮式风力机的功率控制要求，同时也可以在一定程度上减小功率控制对浮台载荷的影响。