CN110985288A - 一种基于ude的风电机组保性能控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于UDE原理的风电机组保性能控制方法。求取风电机组实现最大功率跟踪的控制目标,并计算最大功率跟踪误差,设计最大功率跟踪误差的上下界,将有约束的最大功率跟踪误差转化为无约束变量,求取无约束变量的动态特性,设计理想控制信号表达式,使用UDE原理对理想控制信号中的未知函数进行估计,求得最终的控制信号表达式。该方法能够减小系统超调和跟踪误差,同时保证系统的瞬态和稳态性能,设计过程简单,能够减小大湍流所带来的超调对系统的冲击,从而延长机组的服役寿命,降低故障率,需要调试的控制参数少,实施过程简单,实用性良好,与传统的最优转矩控制算法相比,能够提高机组产能,增加风电场的经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电机组控制技术领域,特别涉及一种基于UDE的风电机组保性能控制方法。
背景技术
控制技术是风力发电系统的核心技术,由于我国风力发电起步较晚,虽然近年来我国风电装机容量的增长速度全球第一,但是目前我国的风电公司还是靠国外风电巨头的开发平台和控制系统来进行上层的风电技术研发。从“中美贸易战”事件中可知,研发具有自主知识产权的智能风电控制系统具有重要的战略意义。
最大风能捕获是风电机组的主要控制目标之一,是风电场经济效益最大化的重要保证,为实现这一目标,目前工业上普遍采用最优转矩控制算法,该算法的原理十分简单,即在假设风速为定值的情况下,仅考虑系统稳态,将控制增益乘以发电机转速的平方作为电磁转矩的设定值。然而,由于最优转矩控制算法仅仅考虑系统稳态,在湍流风情况下,风能捕获效率下降,从而影响了机组产能。
针对最优转矩控制算法存在的问题,学者们提出了直接功率法,即假设有效风速信息是已知的,进而计算出最优功率,将最大风能捕获转化为最大功率跟踪问题。在此基础上,大量的方法被提出,比如基于神经网路的自适应控制、模糊控制、鲁棒控制等智能控制方法,然而,大多数已经存在的方法仅仅考虑了系统的稳态性能,而没有关注系统的瞬态性能,少数方法虽然同时保证了瞬态和稳态性能,但是其设计过程复杂,需要调试的参数较多,在实际应用时,实施成本较高。
基于UDE(Uncertainty and Disturbance Estimator,不确定及干扰因子估计器)的控制方法,由于其设计思路的简洁和实施效果的有效性,近年来得到了人们的日益关注。本发明设计一种简单易行、需要调试的参数少的风电机组的最大风能捕获方法,能同时保证系统的瞬态和稳态性能,提高机组产能,增加风电场的经济效益。
发明内容
为了提高风电机组的风能捕获效率,解决现有最大风能捕获方法捕风效率低、不能同时保证系统瞬态和稳态性能、设计过程复杂、需要调试的参数多的问题,本发明提供一种简单易行、控制参数调试简单的最大风能捕获方法,能同时保证系统的瞬态和稳态性能,进而提高机组发电量。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于UDE的风电机组保性能控制方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
(1)获得电网的风电机组实现最大功率跟踪的控制目标;
(2)根据最大功率跟踪的控制目标,计算最大功率跟踪误差e,为保证最大功率跟踪误差的瞬态和稳态性能,设置e的上下界,即e的上下界需要满足如下条件:
(3)使用如下的转换函数将有约束的e转化为无约束变量z:
(4)根据z的动态特性,设计理想控制信号表达式为:
其中k>0是根据风能捕获效率确定的控制参数。
(5)根据UDE原理,对理想控制信号中的未知函数F进行估计,具体为:
(6)根据估计的未知函数,得到最终的控制信号表达式为:
其中,L-1表示拉普拉斯反变换。
进一步地,所述步骤(1)中,最大功率跟踪的控制目标是:
其中0<np<1是电网预留功率比例因子,ρ是空气密度,R是风轮半径,Cpmax是机组最优功率系数,v是有效风速。
进一步地,所述步骤(2)中,通过下式计算最大功率跟踪误差e;
e=Pg-Pref
其中,Pg=Tgωr是发电机功率,Tg是发电机等效电磁转矩,ωr是风轮转速;保证最大功率跟踪误差的瞬态和稳态性能,e的上下界需要满足如下条件:
本发明的有益效果是:通过设置最大功率跟踪误差的上下界,同时保证了系统的瞬态和稳态特性,减小了系统超调和跟踪误差;通过引入误差转换函数,将有约束的最大功率跟踪误差转化为无约束的被控变量,进而使用UDE原理完成了控制器设计,极大地简化了控制器设计,避免了繁琐的智能控制器设计过程。本发明提供的基于UDE的风电机组保性能控制方法,能够减小大湍流所带来的超调对系统的冲击,从而延长机组的服役寿命,需要调试的控制参数少,实施过程简单,实用性良好,与传统的最优转矩控制算法相比,能够提高机组产能,增加风电场的经济效益。
附图说明
图1为本发明方法设计流程图;
图3为本发明仿真的风速图;
图4为本发明方法和传统方法的功率对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1所示,本发明提供的一种基于UDE原理的风电机组保性能控制方法,包括下述步骤:
步骤1,求取风电机组实现最大功率跟踪的控制目标。为实现最大功率跟踪,风电机组的机械功率Pa应该满足:
Pa=Pamax
进一步,在实际应用中,风电机组一般会预留一部分能量参与电网的频率调整,因此,风电机组实现最大功率跟踪的控制目标可以写为:
其中,0<np<1是电网预留功率比例因子。
步骤2,计算最大功率跟踪误差,并设置最大功率跟踪误差的上下界。根据步骤1求得的最大功率跟踪的控制目标,计算最大功率跟踪误差e如下:
e=Pg-Pref
其中,Pg=Tgωr是发电机功率,Tg是发电机等效电磁转矩,ωr是风轮转速。
进一步,为了保证最大功率跟踪误差的瞬态和稳态性能,e需要满足如下条件:
步骤3,将有约束的最大功率跟踪误差e转化为无约束变量z,并求取无约束变量z的动态特性。定义如下的转换函数:
进一步,求得无约束变量z的动态特性:
步骤4,根据无约束变量z的动态特性,设计理想控制信号表达式如下:
其中k>0是用户自定义的控制参数。由于F是未知的,因此理想控制信号表达式无法使用。
其中,*表示卷积,gf(t)是G(s)在时域的表达式。
低通滤波器G(s)可以根据实际需求自行选择,通常选择为一阶或者二阶滤波器。根据DUE原理可知,在上述控制信号的作用下,无约束变量z是有界的,因此,e将会在预设的最大功率跟踪误差的上界e(t)和下界之间,这有助于提高最大功率跟踪效果(包括瞬态和稳态性能),提升机组产能,增加风电场的经济效益。
实施例
本实施例使用GH Bladed风电开发软件,对本发明提供的方法的有效性进行验证。为说明本发明的创新性,与目前工业上普遍采用的最优转矩控制方法进行对比
其中,TgOTC是最优转矩控制算法给出的电磁转矩值,kopt是控制参数,ωg是发电机转速,ρ=1.225Kg/m3是空气密度,R=38.5m是风轮半径,Cpmax=0.482是最大风能捕获系数,λopt=8.5是最佳叶尖速比,ng=104.494是齿轮箱的传动比。
如图1所示,是本发明方法设计流程图。首先,求取风电机组实现最大功率跟踪的控制目标,并计算最大功率跟踪误差e,设置e的上下界以保证e的瞬态和稳态性能;其次,将有约束的e转化为无约束变量z,并求取z的动态特性;再次,根据z的动态特性,设计理想控制信号表达式;最后,使用UDE原理对理想控制信号中的未知函数进行估计,并求得最终的控制信号表达式。
如图2所示,是误差转换函数的图像,其中e=-10。可见,经过误差转换函数后,有约束的跟踪误差e变成了无约束变量z(t),从而简化了控制器设计,即只要保证变量z(t)是有界的,跟踪误差e便会在预设的上下界中。
图3是仿真中用到的6m/s湍流风,该湍流风能够较好的模拟实际的风况,从而能够较好地对所提出的方法进行测试。
如图4所示,是本发明方法和传统方法的功率对比图,可见,在误差转换技术和UDE原理的帮助下,机组的产能能够较好地跟踪由风速决定的最优输出功率曲线。经计算,本方法的机组产能比传统最优转矩法提高了3.20%,说明了本发明方法能够大幅提高机组产能,进而提高风电场的经济效益。
上述实施例用来解释说明本发明,而不是对本发明进行限制,在本发明的精神和权利要求的保护范围内,对本发明作出的任何修改和改变,都落入本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于UDE的风电机组保性能控制方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
(1)获取电网的风电机组实现最大功率跟踪的控制目标;
(2)根据最大功率跟踪的控制目标,计算最大功率跟踪误差e,为保证最大功率跟踪误差的瞬态和稳态性能,设置e的上下界,即e的上下界需要满足如下条件:
(3)使用如下的转换函数将有约束的e转化为无约束变量z:
(4)根据z的动态特性,设计理想控制信号表达式为:
其中k>0是根据风能捕获效率确定的控制参数。
(5)根据UDE原理,对理想控制信号中的未知函数F进行估计,具体为:
(6)根据估计的未知函数,得到最终的控制信号表达式为:
其中,L-1表示拉普拉斯反变换,s是拉普拉斯域的自变量。
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