CN107100795B - 一种低风速下风力发电机组mppt自适应控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种低风速下风力发电机组MPPT(maximum power point tracking)自适应控制方法。通过实验法寻找低风速时风机在标准空气密度下的最优扭矩给定系数，并引入修正机制，在找到最优扭矩给定系数后，当满足最优扭矩给定系数的修正条件时，及时对最优扭矩给定系数进行再修正。通过以上控制方法，实现了不同机型、不同风机的MPPT自适应控制，使风机自动寻找到各自低风速下最优扭矩给定系数，从而提高风机的发电量。

Description

一种低风速下风力发电机组MPPT自适应控制方法
技术领域
本发明属于风力发电主控系统控制技术领域，具体涉及低风速下风力发电机组最大功率点跟踪(MPPT)控制。
背景技术
风机的发电量是风电场考核的重要指标，同样的风速，更多的发电量将产生更大的经济效益。根据最佳叶尖速比法及风机理论，在低风速段，当风机的扭矩T满足： (式中T为风机扭矩，ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速，Kopt为标准空气密度下最优扭矩给定系数)，风力发电系统可实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking，MPPT)。实际应用时，Kopt通常为风机模型仿真得到的标准空气密度下扭矩给定系数K仿真，即Kopt＝K仿真，如图1所示。
受风机模型精度、装配误差、风机老化磨损等影响，通过风机的模型仿真得到的标准空气密度下的扭矩给定系数K仿真并不能准确反映风机的最优扭矩给定系数Kopt，上述控制方法存在缺陷。
中国专利号为201610828284.2，公开了一种基于风速测量与估计的风电系统MPPT控制装置及方法，风电系统包括永磁直驱风力发电机、整流器、第一电容、第二电容和负载，MPPT 控制装置包括MPPT控制器、风速传感器、温度传感器、气压传感器、转速传感器、电压传感器、电流传感器、DC-DC变换器和驱动模块。上述发明该专利通过遗传-径向基神经网络对风速信号进行估计，并与风速测量信号进行融合作为最终的风速输出信号，提高风速测量的准确性；依托准确的风速测量，当外界环境发生变化时，借助最佳叶尖速比法直接将工作转速调节至最佳风机转速附近，避免了传统爬山法逐步试探的过程，相当于对传统爬山法的改进。
发明内容
为解决背景技术中所述最优扭矩给定系数可能不准确的缺陷，本发明设计一种低风速下风力发电机组MPPT自适应控制方法，通过实验法使风机能自动寻找在标准空气密度下的最优扭矩给定系数，并对能最优扭矩给定系数值进行自修正。
一种低风速下风力发电机组MPPT自适应控制方法，其特征在于：包括如下工作步骤：
步骤1：通过风机的模型仿真得到标准空气密度下扭矩给定系数K仿真以及最优叶尖速比λopt，根据最佳叶尖速比法，由得到风机低风速段不同的风速Vj下的对应的风机转速ωj，其中，R为风轮半径，j＝1...m，m为≥2的自然数；以设定的步长Δf和上、下扰动数量n对K仿真进行扰动，得到一系列不同的扭矩给定系数值Ki，满足如下关系 Ki＝K仿真-(n+1-i)Δf，其中，i＝1...2n+1，n为≥2的自然数；
步骤2：使风机分别在步骤1所述的不同的扭矩给定系数Ki下面并网运行，生成各扭矩给定系数下运行时30秒均值采样的风速-功率曲线，记为历史风速-功率曲线，共计2n+1条；并网运行时，对应低风速下的扭矩输出Ti，满足如下关系其中：ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速，i＝1...2n+1；
步骤3：比较步骤2所述2n+1条风速-功率曲线在步骤1所述风速Vj下的功率，功率最大者对应的扭矩给定系数则为Vj处的最优扭矩给定系数Kopt-j，由步骤1所述Vj与ωj的对应关系可知，风机在转速ωj处的最优扭矩给定系数即为Kopt-j，于是可得到ωj-Kopt-j关系表，再通过线性插值法，得到风机在不同转速ω下的最优扭矩给定系数Kopt；然后使风机分别在上述线性插值得到的Kopt下面并网运行，生成30s均值采样的风速-功率曲线，记为实际风速-功率曲线；对应低风速下的扭矩输出T，满足如下关系其中，ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速；实际风速-功率曲线的采样数据点数为步骤2所述历史风速-功率曲线采样点数的y倍，y为≥2的实数。
上述控制方法中，还包括最优扭矩给定系数Kopt-j的修正步骤：当步骤3所述实际风速- 功率曲线中风速Vj下的功率值比步骤2所述历史风速-曲线中Vj对应的最大功率值低，且超过阈值时，将历史风速-功率曲线中的Vj对应的最大功率值更新为实际风速-功率曲线对应值，然后重新按照步骤3的方法获取Kopt-j，并重新统计实际风速-功率曲线。
所述30s均值采样点的风速-功率曲线，其采样风速为实际测量风速折算到标准空气密度下的风速，处理方式如下：
(式中ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度， V实际为实际测量风速，V标准为实际测量风速折算到标准空气密度下的风速)。
本发明的有益效果主要表现在：
1、实现了不同机型、不同风机的MPPT自适应控制，使风机自动寻找到各自低风速下的最优扭矩给定系数，从而提高风机的发电量；
2、通过实验法寻找不同转速下的最优扭矩给定系数，通过实际运行效果筛选出最优值，可靠性高，仅将风机模型仿真值作为参考，对风机模型的依存度小；
3、本发明采用30s均值采样点的风速-功率曲线，与传统10min均值采样点的风速-功率曲线相比，曲线生成时间短，可较快获得不同转速下的最优扭矩给定系数；
4、本发明引入最优扭矩给定系数修正机制，当风机自身特性发生变化时，可自动进行调整。
附图说明
图1：现有技术中的低风速下MPPT方法简单流程；
图2：本发明的低风速下MPPT自适应控制方法简单流程；
图3：某风场实施MPPT自适应控制方法前后控制效果对比。
具体实施方式
本发明所说的低风速是指风机未达到额定转速运行的风速区间，通常风速＜10m/s。下面结合附图对本发明的技术方案进行说明。
在实际工程应用时，风机标准空气密度下的最优扭矩给定系数Kopt通常默认为模型仿真得到的扭矩给定系数K仿真，即Kopt＝K仿真，如图1所示。由于风机的模型不准确或风机自身特性的变化等原因，这样得到的最优扭矩给定系数Kopt并不准确。由于风机的模型很复杂，同时外部条件和内部条件变化量太多，故运用实验法，抛开模型精度等因素的影响，仅将风机模型仿真得到的扭矩给定系数K仿真作为参考，通过风机的自学习，达到自适应控制的目的。
本发明在已知模型仿真得到的扭矩给定系数K仿真以及风机最优叶尖速比λopt的基础上，根据最佳叶尖速比法，由得到风机低风速段不同的风速Vj下的对应的风机转速ωj，其中，R为风轮半径，j＝1...m，m为≥2的自然数。图2为本发明改进的低风速下MPPT自适应控制方法的一个具体实例，选取低风速下的三个风速点V1、V2、V3，得到其对应转速ω1、ω2、ω3。
以设定的步长Δf和上、下扰动数量n对K仿真进行扰动，得到一系列不同的扭矩给定系数值Ki，满足如下关系Ki＝K仿真-(n+1-i)Δf，其中，i＝1...2n+1，n为≥2的自然数。图2为本发明改进的低风速下MPPT自适应控制方法的一个具体实例，在本实例中，上下各扰动2次，得到K1、K2、K3、K4、K5。
通过研究风机30s均值采样的风速-功率曲线数据，得到使用30s均值采样进行风速-功率曲线统计的置信区间和筛选条件。在此基础上，使风机分别上述的不同的扭矩给定系数Ki下面并网运行，对应低风速下的扭矩输出Ti，满足如下关系其中：ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速，i＝1...2n+1；采集并生成各扭矩给定系数下运行时30秒均值采样的风速-功率曲线，记为历史风速-功率曲线，共计2n+1条。在图2的具体实例中，风机在K1、K2、K3、K4、K5运行，共生成5条历史风速-功率曲线。
30s均值采样点的风速-功率曲线，其采样风速为实际测量风速折算到标准空气密度下的风速，通过如下公式进行折算：(式中ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，V实际为实际测量风速，V标准为实际测量风速折算到标准空气密度下的风速)。
比较上述2n+1条风速-功率曲线在风速Vj下的功率，功率最大者对应的扭矩给定系数则为Vj处的最优扭矩给定系数Kopt-j，由Vj与ωj的对应关系可知，风机在转速ωj处的最优扭矩给定系数即为Kopt-j，于是可得到Vj-ωj-Kopt-j关系表，再通过线性插值法，得到风机在不同转速ω下的最优扭矩给定系数Kopt；然后使风机分别在上述线性插值得到的Kopt下面并网运行，对应低风速下的扭矩输出T，满足如下关系其中，ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速，采集并生成30s均值采样的风速-功率曲线，记为实际风速-功率曲线；在图2的具体实例中，风机在V1、V2、V3的对应的最优扭矩给定系数分别为Kopt1、Kopt2、Kopt3。
综上所述，可得到低风速时风机在标准空气密度下的最优扭矩给定系数。
风机老化等原因可能使得风机的特性发生改变，从而使得最优扭矩给定系数发生变化，因此加入修正机制：在图2所示的具体实例中，当上述实际风速-功率曲线中风速V1下的功率值比历史风速-曲线中V1对应的最大功率值低，且超过阈值时，将历史风速-功率曲线中的 V1对应的最大功率值更新为实际风速-功率曲线对应值，然后重新比较得到Kopt1，并重新统计实际风速-功率曲线。同理处理风速为V2和V3的情况。
本发明的有益效果主要表现在：
1、实现了不同机型、不同风机的MPPT自适应控制，使风机自动寻找到各自低风速下的最优扭矩给定系数，从而提高风机的发电量；
2、通过实验法寻找不同转速下的最优扭矩给定系数，通过实际运行效果筛选出最优值，可靠性高，仅将风机模型仿真值作为参考，对风机模型的依存度小；
3、本发明采用30s均值采样点的风速-功率曲线，与传统10min均值采样点的风速-功率曲线相比，曲线生成时间短，可较快获得不同转速下的最优扭矩给定系数；
4、本发明引入最优扭矩给定系数修正机制，当风机自身特性发生变化时，可自动进行调整。
通过现场实施比较，改进的低风速下MPPT自适应控制方法相对常规的低风速下MPPT方法，能够提高低风速段风机的风电量。图3为本发明在某风场实施的一个实例，相比常规方式，低风速段各风速点发电量平均提高1％以上。图3中对照组使用常规的低风速下MPPT方法，寻优组使用改进的低风速下MPPT自适应控制方法。

Claims (3)

1.一种低风速下风力发电机组MPPT自适应控制方法，其特征在于，包括如下工作步骤：
步骤1：通过风机的模型仿真得到标准空气密度下扭矩给定系数K仿真以及最优叶尖速比λopt，根据最佳叶尖速比法，由得到风机低风速段不同的风速Vj下的对应的风机转速ωj，其中，R为风轮半径，j＝1...m，m为≥2的自然数；以设定的步长△f和上、下扰动数量n对K仿真进行扰动，得到一系列不同的扭矩给定系数值Ki，满足如下关系Ki＝K仿真-(n+1-i)△f，其中，i＝1...2n+1，n为≥2的自然数；
步骤2：使风机分别在步骤1所述的不同的扭矩给定系数Ki下面并网运行，生成各扭矩给定系数下运行时30秒均值采样的风速-功率曲线，记为历史风速-功率曲线，共计2n+1条；并网运行时低风速下的扭矩输出Ti，满足如下关系:其中，ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速，i＝1...2n+1；
步骤3：比较步骤2所述2n+1条风速-功率曲线在步骤1所述风速Vj处的功率，Vj处的最大功率对应的扭矩给定系数为Vj处的最优扭矩给定系数Kopt-j，从而得到ωj-Kopt-j关系表，利用线性插值法，得到风机在不同转速ω下的最优扭矩给定系数Kopt；然后使风机分别在上述线性插值得到的Kopt下面并网运行，生成30秒均值采样的风速-功率曲线，记为实际风速-功率曲线，并网运行时低风速下的扭矩输出T，满足如下关系：其中，ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，ω为风机转速；
步骤4：最优扭矩给定系数Kopt-j的修正，当实际风速-功率曲线中风速Vj下的功率值比历史风速-曲线中Vj对应的最大功率值低，且超过阈值时，将历史风速-功率曲线中的Vj对应的最大功率值更新为实际风速-功率曲线对应值，然后重新按照步骤3的方法获取Kopt-j，并重新统计实际风速-功率曲线。
2.根据权利要求1所述的一种低风速下风力发电机组MPPT自适应控制方法，其特征在于：所述实际风速-功率曲线的采样数据点数为所述历史风速-功率曲线采样点数的y倍，y为≥2的实数。
3.根据权利要求1所述的一种低风速下风力发电机组MPPT自适应控制方法，其特征在于：步骤2和步骤3中，所述30秒均值采样点的风速-功率曲线，其采样风速为实际测量风速折算到标准空气密度下的风速，处理方式如下：
式中ρ实际为风机轮毂高度处实际空气密度，ρ标准为风机标准空气密度，V实际为实际测量风速，V标准为实际测量风速折算到标准空气密度下的风速。
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