CN110374799B - 一种风力发电系统大工况范围控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于风力发电技术领域，尤其涉及一种风力发电系统大工况范围控制方法，通过综合考虑风力发电系统的非线性特性，针对额定风速以上至切出风速以前的大工况范围，利用几何线性化构造涵盖大运行工况范围的风电机组线性模型，并调节极点配置区域，调节系统动态性能直至满足需求，实现风电机组的状态反馈控制。本发明基于区域极点配置实现机组大工况范围的性能调节，实现机组控制，可应用于不同类型风电机组的额定风速以上至切出风速以下的大工况范围。

Description

一种风力发电系统大工况范围控制方法

技术领域

本发明属于风力发电技术领域，尤其涉及一种风力发电系统大工况范围控制方法。

背景技术

随着风电在能源结构中的比例不断提高，对风力发电系统的性能提出了更高的要求，相关研究也在不断推进以实现更高效和稳定的风功率俘获与输出。

如中国专利申请号为：CN105449699A的发明提出了一种针对双馈感应风电机组的非线性分数阶自抗扰阻尼控制方法，通过构建自抗扰控制器，实现改进双馈机组相对电网的阻尼水平，提高机组电网友好特性。

如中国专利申请号为：CN104779642A的发明提出了一种风力发电系统的频率与阻尼综合控制方法，在风电机组控制中结合微分控制环和频率下垂控制部分，改进风电机组在最大功率跟踪部分的特性，使风电机组具有频率调节和抑制系统功率震荡的能力。这些技术的思想与实现方式与本专利均有可取之处，但在具体实施并不相同。

发明内容

本发明的目的是，针对现有技术的不足，提供一种风力发电系统大工况范围控制方法，综合考虑风力发电系统的非线性特性，针对额定风速以上至切出风速以前的大工况范围，利用几何线性化构造涵盖大运行工况范围的风电机组线性模型，并调节极点配置区域，调节系统动态性能直至满足需求，实现风电机组的状态反馈控制。

所述风力发电系统大工况范围控制方法，包括如下步骤：

步骤1：风力发电系统各部件的物理特性构建风力发电系统微分方程模型，得到其机理模型，利用机理方程，选择转子转速ω_r、发电机转速ω_g、传动轴前后位移偏差δ和桨距角β为状态变量，分别记为x₁，x₂，x₃，x₄、x＝[ω_r，ω_g，δ，β]′，并建立风力发电系统的非线性模型，将非线性模型写成仿射的状态空间的形式，记其中非线性状态矩阵为f(x)，线性的输入矩阵为G，非线性模型写为：

其中，u＝[β_d，ω_z]′，为本发明控制参数中的桨距角设定值和发电机转速设定值；

步骤2：设输出参数y＝h(x)＝[ω_r，δ]′，判断L_GL_fh的值，L_GL_f表示h的李导数，验证判断L_GL_fh的非零行，当L_GL_fh不等于0时，进行几何线性化；

步骤3：选择状态参数中的x₁和x₃，计算其一阶和二阶李导数；

步骤4：构建微分同胚结构φ，映射得到几何线性化后的风电机组额定风速以上工况大范围线性模型，记为

其中z为新的状态空间变量，A和B分别为微分同胚后的线性系统状态和输入矩阵，v为线性模型的输入参数且v＝f_z+G_zu；

步骤5：对几何线性化后的风电机组大工况范围模型的极点分布构建包括以最右边界线、最大扩张角、最大分布半径的目标极点区域，并利用区域极点配置的方法，计算得到反馈控制率v＝Kz；

步骤6：结合以上线性化和微分同胚，计算真实系统控制率

利用得到的控制率对所建模机组进行测试，分析其动态性能，包括系统是否超调、超调量大小、调节时间长短和是否存在稳态误差；

步骤7：利用鲁棒控制中区域极点配置的方法来构造目标极点区域，这一区域的边界由以下各部分构成：

最右边界限，即虚轴左侧某一与虚轴平行的直线，限制目标极点调节区域的最右边界；

最大扩张角，限制目标极点区域中，复极点与原点的最大夹角，来实现对动态特性的调节；

最大分布半径，即目标极点区域的最后边界；

在对这三个边界进行设置以后，分别调整目标极点区域的最右边界线、最大扩张角、最大分布半径，返回步骤5，重复步骤5、6、7进行系统动态性能调节，直到变桨动作速率在速率限制以下，扰动工况下，机组功率输出稳定，转速、转矩参数波动平缓，变桨动作平缓；

步骤8：结束计算，并保存当前控制率u，作为所设计机组的大工况范围控制器。

进一步地，步骤1中，

式中：T_m为风力发电系统的叶轮转矩，B_DT为风电机组的传动轴弹性系数，K_DT为风电机组的传动轴扭转系数，J_r为叶轮转动惯量，N_g为齿轮箱传动比，B_g为发电机转矩-转速曲线斜率，J_g为发电机转动惯量，τ_β为变桨执行机构惯性时间常数。

进一步地，步骤2中，

其中，L_GL_f表示h的李导数，T_m为风力发电系统的叶轮转矩，B_DT为风电机组的传动轴弹性系数，K_DT为风电机组的传动轴扭转系数，J_r为叶轮转动惯量，N_g为齿轮箱传动比，B_g为发电机转矩-转速曲线斜率，J_g为发电机转动惯量，τ_β为变桨执行机构惯性时间常数。

进一步地，步骤3中，x₁和x₃的一阶李导数和二阶李导数计算式分别为：

进一步地，步骤4中，微分同胚结构I为：

φ(x)＝[x₁，L_fx₁，x₃，L_fx₃]′，

经过微分同胚，得到的新状态空间模型为：

其中，各变量分别为：

进一步地，步骤5中，目标极点区域为：

D＝{τ∈C：f_D(τ)＜0}

式中，τ表示待配置的极点位置，μ和ν均表示方阵，方阵的参数根据待配置目标区域具体设置；μ_kl和ν_kl在不同下标时，代表不同的目标极点区域，极点配置的目标区域由多区域复合形成。

本发明的有益效果是：

本发明所述风力发电系统大工况范围控制方法，利用几何线性化构造风电机组的大范围工况线性化模型，并基于区域极点配置实现机组大工况范围的性能调节，实现机组控制，可应用于不同类型风电机组的额定风速以上至切出风速以下的大工况范围。

具体实施方式

实施例1

所述风力发电系统大工况范围控制方法，包括如下步骤：

步骤1：风力发电系统各部件的物理特性等构建风力发电系统微分方程模型，得到其机理模型，利用机理方程，选择转子转速ω_r、发电机转速ω_g、传动轴前后位移偏差δ和桨距角β为状态变量，分别记为x₁，x₂，x₃，x₄、x＝[ω_r，ω_g，δ，β]′，并建立风力发电系统的非线性模型，将非线性模型写成仿射的状态空间的形式，记其中非线性状态矩阵为f(x)，线性的输入矩阵为G，非线性模型写为：

其中，u为本发明中的控制参数，即桨距角设定值和发电机转速设定值；

式中：T_m为风力发电系统的叶轮转矩，B_DT为风电机组的传动轴弹性系数，K_DT为风电机组的传动轴扭转系数，J_r为叶轮转动惯量，N_g为齿轮箱传动比，B_g为发电机转矩-转速曲线斜率，J_g为发电机转动惯量，τ_β为变桨执行机构惯性时间常数。

步骤2：判断L_GL_fh的值，当

进行几何线性化；

其中，L_GL_f表示h的李导数，T_m为风力发电系统的叶轮转矩，B_DT为风电机组的传动轴弹性系数，K_DT为风电机组的传动轴扭转系数，J_r为叶轮转动惯量，N_g为齿轮箱传动比，B_g为发电机转矩-转速曲线斜率，J_g为发电机转动惯量，τ_β为变桨执行机构惯性时间常数。

步骤3：选择状态参数中的x₁和x₃，计算x₁和x₃的一阶李导数和二阶李导数计算式分别为：

步骤4：构建微分同胚结构φ，映射得到几何线性化后的风电机组额定风速以上工况大范围线性模型，记为

其中z为新的状态空间变量，A和B分别为微分同胚后的线性系统状态和输入矩阵，v为线性模型的输入参数且v＝f_z+G_zu；

其中，微分同胚结构I为：

φ(x)＝[x₁，L_fx₁，x₃，L_fx₃]′，

经过微分同胚，得到的新状态空间模型为：

其中，各变量分别为：

步骤5：对几何线性化后的风电机组大工况范围模型的极点分布，构建包括以最右边界线、最大扩张角、最大分布半径的目标极点区域，并利用区域极点配置的方法，计算得到反馈控制率v＝Kz；

其中，目标极点区域为：

D＝{τ∈C：f_D(τ)＜0}，

式中，τ表示待配置的极点位置，μ和ν均表示方阵，方阵的参数根据待配置目标区域具体设置；μ_kl和ν_kl在不同下标时，代表不同的目标极点区域，极点配置的目标区域由多区域复合形成。

步骤6：结合以上线性化和微分同胚，计算真实系统控制率为：

利用计算的计算真实系统控制率对所建模机组进行测试，分析其动态性能，包括系统是否超调、超调量大小、调节时间长短和是否存在稳态误差；

步骤7：利用鲁棒控制中区域极点配置的方法来构造目标极点区域，这一区域的边界由以下各部分构成：最右边界限，即虚轴左侧某一与虚轴平行的直线，限制目标极点调节区域的最右边界；最大扩张角，限制目标极点区域中，复极点与原点的最大夹角，来实现对动态特性的调节；最大分布半径，即目标极点区域的最后边界；在对这三个边界进行设置以后，分别调整目标极点区域的最右边界线、最大扩张角、最大分布半径，返回步骤5，重复步骤5、6、7进行系统动态性能调节，直到获得符合调节目标需求的系统动态性能，即：变桨动作速率在速率限制以下，扰动工况下，机组功率输出稳定，转速、转矩参数波动平缓，变桨动作平缓；

步骤8：结束计算，并保存当前控制率u，作为所设计机组的大工况范围控制器。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种风力发电系统大工况范围控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：风力发电系统各部件的物理特性构建风力发电系统微分方程模型，得到其机理模型，利用机理方程，选择转子转速ω_r、发电机转速ω_g、传动轴前后位移偏差δ和桨距角β为状态变量，分别记为x₁，x₂，x₃，x₄，x＝[ω_r，ω_g，δ，β]′，并建立风力发电系统的非线性模型，将非线性模型写成仿射的状态空间的形式，记其中非线性状态矩阵为f(x)，线性的输入矩阵为G，非线性模型写为：

其中，

式中：T_m为风力发电系统的叶轮转矩，B_DT为风电机组的传动轴弹性系数，K_DT为风电机组的传动轴扭转系数，J_r为叶轮转动惯量，N_g为齿轮箱传动比，B_g为发电机转矩-转速曲线斜率，J_g为发电机转动惯量，τ_β为变桨执行机构惯性时间常数，u＝[β_d，ω_z]′，为控制参数中的桨距角设定值和发电机转速设定值；这里u＝[β_d，ω_z]′用于表明u由两部分参数构成；

步骤2：设输出参数y＝h(x)＝[ω_r，δ]′，判断L_GL_fh的值，L_GL_f表示h的李导数，验证判断L_GL_fh的非零行，当L_GL_fh不等于0时，进行几何线性化；

步骤3：选择状态参数中的x₁和x₃，计算其一阶和二阶李导数；

步骤4：构建微分同胚结构φ，映射得到几何线性化后的风电机组额定风速以上工况大范围线性模型，记为

其中z为新的状态空间变量，A和B分别为微分同胚后的线性系统状态和输入矩阵，υ为线性模型的输入参数且υ＝f_z+G_zu；

微分同胚结构φ为：

φ(x)＝[x₁，L_fx₁，x₃，L_fx₃]′，

经过微分同胚，得到的新状态空间模型为：

其中，各变量分别为：

步骤5：对几何线性化后的风电机组大工况范围模型的极点分布，构建包括以最右边界线、最大扩张角、最大分布半径的目标极点区域，并利用区域极点配置的方法，计算得到反馈控制率υ′＝Kz；反馈增益矩阵K通过区域极点配置的方法计算得到；

步骤6：结合以上几何线性化和微分同胚，计算真实系统控制率

利用得到的微分同胚结构φ计算真实系统控制率对所建模机组进行测试，分析其动态性能，包括系统是否超调、超调量大小、调节时间长短和是否存在稳态误差；

步骤7：利用鲁棒控制中区域极点配置的方法来构造目标极点区域，这一区域的边界由以下各部分构成：

最右边界限，即虚轴左侧某一与虚轴平行的直线，限制目标极点调节区域的最右边界；

最大扩张角，限制目标极点区域中，复极点与原点的最大夹角，来实现对动态特性的调节；

最大分布半径，即目标极点区域的最后边界；

在对这三个边界进行设置以后，分别调整目标极点区域的最右边界线、最大扩张角、最大分布半径，返回步骤5，重复步骤5、6、7进行系统动态性能调节，直到变桨动作速率在速率限制以下，扰动工况下，机组功率输出稳定，转速、转矩参数波动平缓，变桨动作平缓；

步骤8：结束计算，并保存当前真实系统控制率u′，作为所设计机组的大工况范围控制器。

2.根据权利要求1中所述的一种风力发电系统大工况范围控制方法，其特征在于，所述步骤2中，

其中，L_GL_f表示h的李导数，T_m为风力发电系统的叶轮转矩，B_DT为风电机组的传动轴弹性系数，K_DT为风电机组的传动轴扭转系数，J_r为叶轮转动惯量，N_g为齿轮箱传动比，B_g为发电机转矩-转速曲线斜率，J_g为发电机转动惯量，τ_β为变桨执行机构惯性时间常数。

3.根据权利要求1中所述的一种风力发电系统大工况范围控制方法，其特征在于，所述步骤3中，x₁和x₃的一阶李导数和二阶李导数计算式分别为：

4.根据权利要求1中所述的一种风力发电系统大工况范围控制方法，其特征在于，所述步骤5中，目标极点区域为：

D＝{τ∈C：f_D(τ)＜0}，

式中，τ表示待配置的极点位置，μ和ν均表示方阵，方阵的参数根据待配置目标区域具体设置；μ_kl和ν_kl在不同下标时，代表不同的目标极点区域，极点配置的目标区域由多区域复合形成。