CN111327239A - 一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，首先，建立风机机理模型、冰载荷机理模型以及结构振动机理模型，用以定性和定量分析冰载荷对风机造成的影响；接着，现场测试或仿真确定不同类型冰载荷对风机造成的影响，该影响包括功率的波动、机械疲劳载荷的增加，根据所述冰载荷对风机所报造成的影响，选择合适的控制目标；然后，以桨距角为控制量，通过预测控制、鲁棒控制或最优增益调度控制的变桨控制方式，抑制海上风机的冰载荷；优选采用预测控制的方式，最后，基于现场风机实际测试或高保真仿真软件，验证变桨控制对冰载荷的抑制效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种海上风机抑制冰载荷的方法，具体涉及海上风机模型、海 上冰载荷模型以及结构振动模型的联合机理建模，基于上述模型以冰载荷下风 机功率追踪的稳定与塔顶位移的减小为目标，使用变桨控制设计控制器来抑制 冰载荷对风机的不利影响。
背景技术
在寒冷结冰的地区，海上风力发电机被浮冰撞击的时候会发生严重的冰激 振动，从而加剧风机塔架结构的振动和法兰松动，减少风机的寿命，甚至会导 致风机的倒塌，造成巨大的经济损失。例如，中国的渤海在1969年和1979年 均发生由严重冰激振动导致的海上导管架平台的倒塌。
因此，有必要通过技术手段去减少冰载荷对风机造成的不利影响，提高风 机在冰载荷作用下的性能和使用寿命，增加经济效益。现有技术手段包括：安 装协调质量阻尼器和隔离锥系统，以减小冰激振动；在水位处增加破冰锥的方 法来减小冰载荷的幅值和改变破冰频率从而减小振动；采用面向加速度的方法 对防冻导管架平台进行了优化设计。但这些现有技术主要集中在物理方法上对 风机的防护，在海上复杂多变的环境下会面对很多问题如：安装调整难度大， 成本高，无法保证风机的实时性能，灵活性较差。
发明目的
本发明的目的在于改进现有海上风机冰载荷抑制方式的不足，基于控制变 桨的方式设计和优化控制器，来抑制冰载荷对于风机的不利影响。
发明内容
本发明提供了一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，包括以下 步骤：
步骤一：建立风机机理模型、冰载荷机理模型以及结构振动机理模型，用 以定性和定量分析冰载荷对风机造成的影响；
步骤二：现场测试及仿真确定不同类型冰载荷对风机造成的影响，该影响 包括功率的波动、机械疲劳载荷的增加，根据所述冰载荷对风机所造成的影响， 选择合适的控制目标；
步骤三：以桨距角为控制量，通过预测控制、鲁棒控制或最优增益调度控 制的变桨控制方式，抑制海上风机的冰载荷；
步骤四：基于现场风机实际测试或高保真仿真软件，验证变桨控制对海上 风机冰载荷的抑制效果。
进一步地，所述步骤一中，所述风机机理模型包括气动模型、变桨模型、 传动模型和发电机模型；
所述气动模型根据风机捕获风能的原理建立，风机捕获到的转子气动功率 Pr和机械转矩Tr计算为：
其中ρa是空气密度；R是风机转子半径；vw是经过风轮的平均风速；CP(λ,β) 是转子功率系数；β是桨距角；ωrot是转子转速；λ是叶尖速比，被计算为ωrotR/vw；
所述变桨模型建模成带有限幅和限速的一阶惯性环节，动态方程可以表示 为：
其中
是桨距角的一阶导数，β是桨距角，βref是参考桨距角的值，τb是桨距 角执行器的时间常数；
所述传动模型考虑传动轴内部的摩擦，使用双质块模型，动态方程表示为：
其中Jrot和Jgen分别是转子和发电机的转动惯量；Trot和Tgen分别是转子机械 转矩和发电机电磁转矩；θgen和θgen分别是转子和发电机角位移；
转子角加速 度,ωrot和ωgen分别是转子和发电机转速；Bdamp是转轴的阻尼系数；Ngear是齿轮 箱变速比。
所述发电机模型将发电机视作转矩源，将其建模成一阶惯性环节：
其中
是发电机电磁转矩的一阶导数，Tref是发电机的电磁转矩参考输入值，Tgen是发电机的的电磁转矩，τgen是发电机系统的时间常数，发电机输出功率Pgen表 示为：
Pgen＝ηTgenωgen
其中η为发电机效率。
进一步地，所述步骤一中，所述冰载荷机理模型包括静态冰载荷模型、动 态冰载荷模型和随机冰载荷模型；
所述静态冰载荷模型包括蠕变冰载荷模型和弹性屈曲冰载荷模型，对于蠕 变冰载荷模型，假定在冰蠕变的过程中，冰与风机完全解除，在冰的结构界面 处压力均匀，同时认为冰是一种粘性物质在风机周围流动；对于弹性屈曲冰载 荷模型，假定随着时间的推移，冰载荷将线性增加，直到达到屈曲载荷，冰载 荷降到零；
所述动态冰载荷模型，被描述为具有脆性性质的弹性杆系统，设定冰原上 有一系列的冰牙，开始模拟的第一个冰牙位置是z0，冰盖以恒定的速度移动， 且假设冰牙与冰牙之间的距离为恒定值Dch，此时冰的结构处于p位置，所以第 N个冰牙的尖端偏转Δ表示为：
其中Δ是冰牙的尖端偏转位移，
是第N个冰牙的速度，t是时间；
考虑到两颗冰齿可能同时发生弯曲，冰荷载Fice表示为以下分段函数：
其中，Kice是冰牙的刚度系数，Δmax是冰牙的最大弹性位移。
对于所述随机冰载荷模型，取冰原的厚度与移动速度作为随机量进行建模。 冰原的厚度使用对数正态分布作为模型数据，对于均值为exp(μ+σ2/2)，方差为 [exp(σ2)-1]exp(2μ+σ2)的对数正态分布表示为：
冰原的移动速度用瑞利分布表示，对于均值为σ(π/2)0.5，方差为σ2(4-π)/2的瑞利分布表示为：
输入冰厚与冰速的均值与方差，根据此模型会在分布中独立随机生成一段 时间的冰厚与冰速，其中μ是给定的冰原厚度对数均值，σ是给定冰原厚度对数 方差，PH(h)是冰原厚度分布密度函数，h是表示冰原厚度的随机变量，Pv(v)是 冰原移速分布密度函数，v是表示冰原移速的随机变量。
进一步地，在步骤一中所构建的结构振动机理模型中，风机的四个管状底 部支撑结构被等效成四个弹簧，由一个刚性基础与一个集总质量连接，风机的 支撑结构以上的部分被视为一个集总质量的梁，应用拉格朗日方程将风机塔顶 位移的振动建模为二阶强迫振动系统,其振动频率取决于固有频率与外力，外力 包括了风载荷、波浪载荷以及冰载荷。
更进一步地，在所述步骤二中，风机的控制方式包括电磁转矩控制和桨距 角控制；
在额定风速以下工况时，控制目标是提高风能捕获效率，此时桨距角设置 为0°，电磁转矩控制器根据风速和转速计算应该给风机所提供的电磁转矩，使 风机运行在最大功率捕获点下；
在额定风速以上工况时，控制目标是稳定发电机输出功率追踪额定功率， 此时使用桨距角控制器控制风机的发电机转速在额定转速下运行，并让电磁转 矩控制器输出的转矩等于额定功率与发电机转速的比值，即可让发电机功率保 持额定。
再进一步地，在所述步骤三中，以桨距角为控制量，使用预测控制的变桨 方式抑制冰载荷的过程包括如下子步骤：
a)根据步骤一所建立的机机理模型、冰载荷机理模型以及结构振动机理模型， 确定系统的状态变量x、控制变量u、输出变量y以及扰动量vd；
b)将步骤一中的非线性机理模型线性化，建立状态空间表达式，为模型的预测 做准备；
c)确定预测时域P和控制时域M；
d)根据步骤二确定优化性能指标、分指标权重以及约束条件；
e)在k时刻，根据子步骤b)中线性化后的模型，预测出在u(k),u(k+1),…, u(k+M-1)作用下，未来P个时刻的系统状态x(k+1),x(k+2),…,x(k+P)；
f)在k时刻的状态优化问题表述为：确定从该时刻起的M个控制量u(k), u(k+1),…,u(k+M-1)，使被控对象在其作用下，未来P个时刻的状态在约束 条件下使子步骤d)的优化性能指标达到最优；
g)使用优化求解器对子步骤f)所述的优化问题寻优，所得控制量u(k)作为k时 刻的控制输出；
h)由于x(k)可测，在每一时刻实测到的x(k)可直接用来对该时刻的预测和优化作初始定位，这意味着预测和优化都基于系统的实时反馈信息，实现了反馈 校正，不再引入额外的校正措施，即k＝k+1，在k+1时刻返回子步骤e)， 实现滚动优化。
更进一步地，在所述步骤四中，基于现场风机实际运行测试或使用高保真 仿真软件，在实际风速或稳态风速并带有不同冰载荷的工况下，验证变桨预测 控制方式对冰载荷的抑制效果。
附图说明
图1是基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷方法的实施步骤示意图。
图2是风机未结冰与加载随机冰载荷输出功率对比图。
图3是随机冰载荷动态图。
图4是风机未结冰与加载弹性屈曲冰载荷中间轴转矩对比图。
图5是弹性屈曲冰载荷动态图。
图6是风机未结冰与加载动态冰载荷塔顶位移对比图。
图7是动态冰载荷动态图。
图8是变桨预测控制设计流程图。
图9是风机冰载荷下传统控制与变桨预测控制塔顶位移对比图。
图10是风机冰载荷下传统控制与变桨预测控制输出功率对比图
具体实施方式
以下结合说明书附图详细阐述本发明。
本实施例采用5MW现代变速变桨海上风机作为研究对象，使用高保真仿真 器进行仿真，采样时间为0.01s。
图1为基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷方法的实施步骤示意图。
步骤一模型建立过程如下：
(1)风力发电机模型
1)气动模型
风机的气动系统是风机捕获风能的关键，根据Betz理论，风机捕获到的转 子气动功率和机械转矩为：
其中ρa是空气密度；R是风机转子半径；vw是经过风轮的平均风速；CP(λ,β)是 转子功率系数；β是桨距角；ωrot是转子转速；λ是叶尖速比，可以被计算为 ωrotR/vw。
2)变桨模型
将变桨执行机构建模成带有限幅和限速的一阶惯性环节，动态方程可以表 示为：
其中βref是参考桨距角的值，τb是桨距角执行器的时间常数。
3)传动模型
本发明考虑传动轴内部的摩擦，使用双质块模型，动态方程可以表示成：
其中Jrot和Jgen分别是转子和发电机的转动惯量；Trot和Tgen分别是转子机械转矩和发电机电磁转矩；θgen和θgen分别是转子和发电机角位移；ωrot和ωgen分别是 转子和发电机转速；Bdamp是转轴的阻尼系数；Ngear是齿轮箱变速比。
4)发电机模型
本发明忽略非重点的变流器模型，将发电机视作转矩源，将其建模成一阶 惯性环节：
其中τgen是发电机系统的时间常数，考虑到电能转换中的损耗，发电机输出功率可以表示为：
Pgen＝ηTgenωgen
其中η为发电机效率。
(2)冰载荷模型
1)静态冰载荷模型
在此模型中，假定风机结构足够坚硬，于是风机与冰的相互作用不会影响 冰载荷的大小与周期。静态冰载荷有两种子模型，根据冰与结构的作用情况分 为蠕变冰载荷和弹性屈曲冰载荷。
a)蠕变冰载荷模型
冰原对于塔架的作用在塔架具有足够的刚度以及压痕速度低、展弦比小的 情况下，可以长时间形成较大的蠕变变形。在冰蠕变的过程中，冰与风机塔架 完全接触，在冰结构接触的界面处压力均匀。冰原对风机结构的力具有Korzhavin 经验表达式：
Fmax＝IkcmsDchiσ
其中I是压痕因子，范围是1到3之间；kc是接触系数，范围是0.3到1之 间；ms是形状系数，圆柱结构为0.9，扁平压头为1；hi是冰原的厚度；σ是冰 的单轴抗压强度。
冰的单轴抗压强度取决于应变速率，对于淡水颗粒冰，可以使用下面的公 式：
其中Ru＝8.314J·mol-1K-1是通用气体常数；T是以开尔文为单位的温度；Qg是活化能；Ag是个取决于晶体类型的常数。
在冰原压力达到屈服压力前，冰和风机结构产生弹性应变，屈服应力可以 表示为：
εe＝Ikcmsσ/Ey
其中Ey是冰的杨氏模量。
在恒定应变率的假设下，冰荷载随着时间的推移逐渐增大，达到峰值，然 后保持稳定状态。从开始到冰荷载稳定的时间计算：
因此，冰原作用在风机上的载荷可以表示为：
b)弹性屈曲冰载荷模型
在此模型中，假设一个截短的楔形弹性材料板漂浮在弹性地基上，其边缘 作用宽度为D，屈曲载荷为Pb，同时楔形角度φ是可变的，根据Sanderson的研 究可以得到与结构相互作用的冰在发生屈曲前会形成45°左右的径向裂缝，因 此，可以将楔形角的默认值设置为2×45°＝90°。对于一个实际的简单支撑边缘， 其屈曲载荷可以表示为：
其中，Bf表示冰层的抗弯刚度，可以写成：
并定义：
其中，ρw是海水密度，g是重力加速度，h为冰厚，v为冰的泊松比，E为冰的 杨氏模量。
因此，冰在屈曲时的平均应力和总的弹性应变可以计算为：
同时，冰载荷加载到风机的时间可以用下式计算：
2)动态冰载荷模型
在冰与结构相互作用的时候，由于冰的收缩速度不同，冰会以韧性或者脆 性的方式破碎，冰完全破碎后，后面的冰会代替前面破碎的冰重新对风机施加 压力，循环往复。因此，动态冰载荷可以被描述为具有脆性性质的弹性杆系统。 冰原上有一系列的冰齿。开始模拟的第一个冰牙位置是z0，冰盖以恒定的速度 移动，且假设冰牙与冰牙之间的距离为恒定值Dch，此时冰的结构处于p位置， 所以第N个冰牙的尖端偏转为：
考虑到两颗冰齿可能同时发生弯曲，冰荷载可以表示为以下分段函数：
其中，Kice是冰牙的刚度系数，Δmax是冰牙的最大弹性位移。
3)随机冰载荷模型
冰载荷的随机属性较多，为方便研究一般取冰原的厚度与移动速度作为随 机量进行建模。冰原的厚度可以使用对数正态分布来作为模型数据，对于均值 为exp(μ+σ2/2)，方差为[exp(σ2)-1]exp(2μ+σ2)的对数正态分布可以表示为：
冰原的移动速度可以用瑞利分布表示，对于均值为σ(π/2)0.5，方差为σ2(4-π)/2的瑞利分布可以写成：
输入冰厚与冰速的均值与方差，根据此模型会在分布中独立随机生成一段时间的冰厚与冰速。
(3)风机结构振动模型
建立自由度分别为刚性底座移动、塔的弯曲以及底座旋转的风机结构振动 模型，其中x1，x2是在小角度旋转θ下等效弹簧的位移；x3是由于有着刚度系数 kt塔筒弯曲而产生的位移；xg表示质心的位移，可以被计算为0.5(x1+x2)。
为了解决非自由粒子系统的动力学问题，应用如下拉格朗日方程：
其中qk是广义自由度；L是粒子系统的动能；Qk是对应于qk的广义力。对应于 风机结构振动模型，上述方程里的具体变量可以表示为：
qk＝xk
其中Jg刚性基座的转动惯量；U是系统的势能；xt是塔顶的位移。
对于小角度的旋转：
θ≈tanθ＝(x2-x1)/L1
xt＝x3-h(x2-x1)/L1
将变量代入(17)可以改写成如下矩阵形式的方程：
其中质量和刚度矩阵如下所示：
步骤二根据冰载荷对风机造成的不利影响选择合适的控制目标：
(1)对风机输出功率的影响
在冰载荷作用下，风机发电机的输出功率会产生更大的波动，如图2所示， 在稳态风速16m/s正常无冰条件下发电机输出功率保持在额定功率5MW，但加 载如图3所示随机冰载荷后，发电机输出功率发生了明显的波动，对风机的经 济性运行造成一定的阻碍，因此需要将减少输出功率的波动性作为控制目标的 一部分。即功率部分的控制目标可以表示为在一定时间内输出功率与额定功率 偏差的二范数平方最小，可以写成：
其中QP为权重矩阵。
(2)对风机中间轴转矩的影响
中间轴转矩是量化风机机械疲劳载荷的一个重要指标，如图4所示，没有 冰载荷的风机中间轴转矩保持较稳定的幅值与周期变化，对风机的损伤较小， 当加载如图5所示的弹性屈曲冰载荷后，风机的中间轴转矩发生较大的波动， 使风机的机械载荷增加明显，对风机的安全与寿命造成较大影响，因此需要将 减少风机中间轴转矩作为控制目标的一部分。即中间轴转矩部分的控制目标可 以表示为在一定时间内输出中间轴转矩的二范数平方最小，可以写成：
其中PT为权重矩阵。
(3)对风机轴向推力的影响
风机轴向推力是量化风机机械疲劳载荷的一个重要指标，并且可以在风机 的塔顶位移中得以直观体现。如图6所示，没有冰载荷的风机塔顶位位移保持 平稳，波动保持在较低的水平，当加载如图7所示动态冰载荷后，风机的塔顶 位移产生巨大的波动，振荡的最大幅值比未结冰的最大幅值高出2倍多，可见 冰载荷对风机塔顶位移的影响较大，因此需要将减少风机塔顶位移作为控制目 标的一部分。即塔顶位移部分的控制目标可以表示为在一定时间内塔顶位移的 二范数平方最小，可以写成：
其中RZ为权重矩阵。
综上所述，将所有分目标结合起来，控制目标可以表示为：
其中U(k)为控制量。
步骤三变桨预测控制抑制冰载荷的设计步骤如下：
变桨预测控制设计流程图如图8所示。
(1)确定系统模型变量
根据步骤一所建立的系统非线性模型，本系统共有7个状态变量
(2)建立系统状态状态空间表达式实现模型预测
将上述非线性模型在额定工况点下线性化，得到如下的增量式状态空间表达式：
可以简化为下式：
δy＝Cδx+Dδu
将线性模型离散化可得：
因此，对于k时刻，预测时域为N的预测系统可以用表示为下式
X(k)＝Fxδx(k)+GxU(k)+HxUc(k)
(3)确定优化目标及约束条件
预测控制的优化目标不仅要控制功率波动以及机械载荷，而且要求控制器 的输出不会发生较大的变化，因此控制目标可以使用系统变量表示如下：
其中Qx和Ru分别为输出各变量和控制变量的权重矩阵。
对于海上风机控制的约束条件主要体现在控制器的限幅和限速，可以表示为：
(4)求解优化问题
上述优化问题是一个二次规划问题，使用优化求解器求解即可得到k时刻 满足目标条件的最优控制量。在下面的时候不断滚动重复模型预测和优化求解 的步骤，实现冰载荷下变桨预测控制。
步骤四验证变桨预测控制器对抑制冰载荷有效性的过程如下：
基于现场风机实际运行测试或使用高保真仿真软件均可进行验证，本发明 使用高保真仿真软件进行验证说明，输入的风为16m/s的稳态风，仿真时间设 置为60s，采样时间为0.01s，由于风机刚启动时存在一定的过渡过程，取后50s 仿真数据进行分析。
仿真结果如图9和10所示。从中可以看出，本发明使用变桨方法设计的 预测控制器比传统控制器在输出功率波动的抑制上可以提高32.4％，一定程度 上降低了冰载荷造成的功率波动；在风机塔顶位移方面，预测控制器比传统控 制器有着较小的塔顶位移波动，塔顶位移整体降低了27.6％。因此，使用本发 明设计的变桨预测控制器，可以削弱风机在冰荷载作用下的性能退化。功率和 塔顶位移性能的提高主要归功于变桨预测控制器对工况和环境场景的适应性 以及具有实时优化的特性，而传统控制器只能在一种特定工况下有效工作且无 法进行实时优化。
与现有技术相比，本发明由于控制算法的设计与应用，通过计算机编程易 于实现，因此，成本与灵活性上具有很大优势。同时，本发明分别建立了风机 模型、多场景冰载模型以及结构振动的机理模型，以研究不同类型冰载荷对于 风机造成定性和定量的影响，为控制变桨方法的可行性提供理论支撑。此外， 所设计的变桨控制器可以根据检测到的实时状态，及时优化调整控制器参数， 提高了风机控制的实时性，保证了结冰场景下风机的高性能与安全运行。
Claims (7)
1.一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立风机机理模型、冰载荷机理模型以及结构振动机理模型，用以定性和定量分析冰载荷对风机造成的影响；
步骤二：现场测试或仿真确定不同类型冰载荷对风机造成的影响，该影响包括功率的波动、机械疲劳载荷的增加，根据所述冰载荷对风机所造成的影响，选择合适的控制目标；
步骤三：以桨距角为控制量，通过预测控制、鲁棒控制或最优增益调度控制的变桨控制方式，抑制海上风机的冰载荷；
步骤四：基于现场风机实际测试或高保真仿真软件，验证变桨控制对海上风机冰载荷的抑制效果。
2.如权利要求1所述的一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，所述步骤一中，所述风机机理模型包括气动模型、变桨模型、传动模型和发电机模型；
所述气动模型根据风机捕获风能的原理建立，风机捕获到的转子气动功率Pr和机械转矩Tr计算为：
其中ρa是空气密度；R是风机转子半径；vw是经过风轮的平均风速；CP(λ,β)是转子功率系数；β是桨距角；ωrot是转子转速；λ是叶尖速比，被计算为ωrotR/vw；
所述变桨模型建模成带有限幅和限速的一阶惯性环节，动态方程可以表示为：
其中
是桨距角的一阶导数，β是桨距角，βref是参考桨距角的值，τb是桨距角执行器的时间常数；
所述传动模型考虑传动轴内部的摩擦，使用双质块模型，动态方程表示为：
其中Jrot和Jgen分别是转子和发电机的转动惯量；Trot和Tgen分别是转子机械转矩和发电机电磁转矩；θgen和θgen分别是转子和发电机角位移；
是转子角加速度，ωrot和ωgen分别是转子和发电机转速；Bdamp是转轴的阻尼系数；Ngear是齿轮箱变速比；
所述发电机模型将发电机视作转矩源，将其建模成一阶惯性环节：
其中
是发电机电磁转矩的一阶导数，Tref是发电机的电磁转矩参考输入值，Tgen是发电机的电磁转矩，τgen是发电机系统的时间常数，发电机输出功率Pgen表示为：
Pgen＝ηTgenωgen
其中η为发电机效率。
3.如权利要求1所述的一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，所述步骤一中，所述冰载荷机理模型包括静态冰载荷模型、动态冰载荷模型和随机冰载荷模型；
所述静态冰载荷模型包括蠕变冰载荷模型和弹性屈曲冰载荷模型，对于蠕变冰载荷模型，假定在冰蠕变的过程中，冰与风机完全解除，在冰的结构界面处压力均匀，同时认为冰是一种粘性物质在风机周围流动；对于弹性屈曲冰载荷模型，假定随着时间的推移，冰载荷将线性增加，直到达到屈曲载荷，冰载荷降到零；
所述动态冰载荷模型，被描述为具有脆性性质的弹性杆系统，设定冰原上有一系列的冰牙，开始模拟的第一个冰牙位置是z0，冰盖以恒定的速度移动，且假设冰牙与冰牙之间的距离为恒定值Dch，此时冰的结构处于p位置，所以第N个冰牙的尖端偏转△表示为：
其中△是冰牙的尖端偏转位移，
是第N个冰牙的速度，t是时间；
考虑到两颗冰齿可能同时发生弯曲，冰荷载Fice表示为以下分段函数：
其中，Kice是冰牙的刚度系数，Δmax是冰牙的最大弹性位移；
对于所述随机冰载荷模型，取冰原的厚度与移动速度作为随机量进行建模,冰原的厚度使用对数正态分布作为模型数据，对于均值为exp(μ+σ2/2)，方差为[exp(σ2)-1]exp(2μ+σ2)的对数正态分布表示为：
冰原的移动速度用瑞利分布表示，对于均值为σ(π/2)0.5，方差为σ2(4-π)/2的瑞利分布表示为：
输入冰厚与冰速的均值与方差，根据此模型会在分布中独立随机生成一段时间的冰厚与冰速，其中μ是给定的冰原厚度对数均值，σ是给定冰原厚度对数方差，PH(h)是冰原厚度分布密度函数，h是表示冰原厚度的随机变量，Pv(v)是冰原移速分布密度函数，v是表示冰原移速的随机变量。
4.如权利要求1所述的一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，在步骤一中所构建的结构振动机理模型中，风机的四个管状底部支撑结构被等效成四个弹簧，由一个刚性基础与一个集总质量连接，风机的支撑结构以上的部分被视为一个集总质量的梁，应用拉格朗日方程将风机塔顶位移的振动建模为二阶强迫振动系统,其振动频率取决于固有频率与外力，外力包括了风载荷、波浪载荷以及冰载荷。
5.如权利要求1所述的一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，在所述步骤二中，风机的控制方式包括电磁转矩控制和桨距角控制；
在额定风速以下工况时，控制目标是提高风能捕获效率，此时桨距角设置为0°，电磁转矩控制器根据风速和转速计算应该给风机所提供的电磁转矩，使风机运行在最大功率捕获点下；
在额定风速以上工况时，控制目标是稳定发电机输出功率追踪额定功率，此时使用桨距角控制器控制风机的发电机转速在额定转速下运行，并让电磁转矩控制器输出的转矩等于额定功率与发电机转速的比值，即可让发电机功率保持额定。
6.如权利要求1所述的一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，在所述步骤三中，以桨距角为控制量，使用预测控制的变桨方式抑制冰载荷的过程包括如下子步骤：
a)根据步骤一所建立的机机理模型、冰载荷机理模型以及结构振动机理模型，确定系统的状态变量x、控制变量u、输出变量y以及扰动量vd；
b)将步骤一中的非线性机理模型线性化，建立状态空间表达式，为模型的预测做准备；
c)确定预测时域P和控制时域M；
d)根据步骤二确定优化性能指标、分指标权重以及约束条件；
e)在k时刻，根据子步骤b)中线性化后的模型，预测出在u(k),u(k+1),…,u(k+M-1)作用下，未来P个时刻的系统状态x(k+1),x(k+2),…,x(k+P)；
f)在k时刻的状态优化问题表述为：确定从该时刻起的M个控制量u(k),u(k+1),…,u(k+M-1)，使被控对象在其作用下，未来P个时刻的状态在约束条件下使子步骤d)的优化性能指标达到最优；
g)使用优化求解器对子步骤f)所述的优化问题寻优，所得控制量u(k)作为k时刻的控制输出；
h)由于x(k)可测，在每一时刻实测到的x(k)可直接用来对该时刻的预测和优化作初始定位，这意味着预测和优化都基于系统的实时反馈信息，实现了反馈校正，不再引入额外的校正措施，即k＝k+1，在k+1时刻返回子步骤e)，实现滚动优化。
7.如权利要求1所述的一种基于变桨控制的海上风机抑制冰载荷的方法，其特征在于，在所述步骤四中，基于现场风机实际运行测试或使用高保真仿真软件，在实际风速或稳态风速并带有不同冰载荷的工况下，验证变桨预测控制方式对冰载荷的抑制效果。
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