CN113883008B - 一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，该方法综合考虑风电机组实际运行常见的多扰动因素，包括风电机组在安装与制造时的初始参数误差、风力机组运行期间的环境变化以及风力机组叶片变化等因素，建立计及多因素扰动的风电机组变桨控制系统闭环传递函数，基于模糊自适应PID控制对考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角，实现了对多种因素引起的扰动自适应快速响应，确保风电机组桨距角得到恰当调整，维持系统稳定，实现对风能的最优捕获。

Description

一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法

技术领域

本发明涉及风力机组变桨距控制技术领域，具体的说是涉及一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法。

背景技术

经济社会的持续快速发展，离不开有力的能源保障。风能作为一种绿色可再生能源，分布广泛，发电成本相对较低，而且安全性、可靠性较高。正是因为这些独特的优点，风力发电具有良好的社会效益和经济效益，因此风力发电技术越来越受到国家的重视。

由于风力机组在实际运行中不确定因素较多，传统风机的桨距控制策略仅考虑单一的风速扰动，并未综合考虑安装与制造时造成的初始参数误差、风力机组运行期间的环境变化(例如湍流风速、积雪、积霜等)以及风力机组叶片变化(例如叶片的弯曲、变形等)等多因素扰动，因此影响风力机的输出功率以及电能质量，另外还同时造成桨叶上的载荷不平衡，引起桨叶的拍打振动和扭矩波动。

发明内容

本发明的目的在于提出一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，建立计及多因素扰动的风电机组变桨控制系统闭环传递函数，设计一种基于模糊自适应PID算法的风力发电机组变桨距控制方法，实现对多种因素引起的扰动自适应快速响应，确保风电机组桨距角得到恰当调整，维持系统稳定，实现对风能的最优捕获。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，包括：

建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数；

基于所述闭环传递函数和模糊规则确定模糊自适应PID控制参数；

采用模糊自适应PID控制对所述考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角。

进一步的，所述扰动因素包括风力机组运行期间叶片变化扰动，风力机组安装初始参数误差扰动和风力机组运行期间环境变化扰动；

建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数，包括：

建立风力机组运行期间叶片变化扰动的传递函数：

其中，

为叶根拍打弯矩M对桨距角β的线性化系数，/>

为叶片的空气动力阻尼系数，ω_z为叶片拍打振动模态的自然角频率，V(s)为外界风速；

建立风力机组安装初始参数误差扰动的传递函数：

其中，k₁，k₂为扰动系数；

建立风力机组运行期间环境变化扰动的传递函数：

其中，k₃，k₄，k₅为扰动系数；

综合上述传递函数，得到风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数：

其中，D(s)＝D₁(s)+D₂(s)+D₃(s)，

K_P、K_I、K_D为PID控制器的自适应参数，G_θ为变桨控制器传递函数，G_c为变桨执行器传递函数，/>

T_β为时间常数，G_p为风力机的传递函数，/>

J为转动惯量，ΔV(s)＝V(s)-V₀(s)，Δβ(s)＝β(s)-β₀(s)，V₀为初始风速，β(s)为桨距角，β₀是风力机工作点处的浆距角，

μ、ξ和γ均为线性系数。

进一步的，基于所述闭环传递函数和模糊规则确定模糊自适应PID控制参数，包括：

对所述闭环传递函数进行降阶处理，并基于降阶处理后的闭环传递函数计算风力机组变桨距控制系统的超调量和调节时间；

根据超调量和调节时间整定模糊自适应PID控制的参数初值；

基于模糊规则确定模糊自适应PID控制参数的调整量；

将模糊自适应PID控制器参数的调整量与整定的参数初值相结合得到模糊自适应PI控制参数。

进一步的，

降阶后的闭环传递函数为：

其中，φ(s)为降阶后的闭环传递函数，ζ为阻尼比，ω_n为自然频率，ζ和ω_n根据主导极点得到，

所述主导极点确定如下：

分别令传递函数G(s)的分子、分母等于零得到零点z_i和极点p_i，在复平面内寻找出距离虚轴最近且附近无闭环零点的极点，即为主导极点。

进一步的，所述计算风力机组变桨距控制系统的超调量和调节时间如下：

当0＜ζ＜1时，超调量σ为：

以误差带Δ＝0.05为标准，调节时间t_s为：

当ζ＞1时，不存在超调量；以误差带Δ＝0.05为标准，调节时间t_s为：

进一步的，所述基于模糊规则确定模糊自适应PID控制参数的调整量，包括：

将风力机组的转速理论值ω_ref与实际值间的差值e以及误差变化量ec作为模糊控制器的输入量；

将输入量模糊化，根据预设定的模糊规则运用Mamdani模糊推理法得到模糊子集；

将模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量作为PID控制器自适应参数的调整量ΔK_P、ΔK_I、ΔK_D。

进一步的，所述模糊控制器采用二维模糊控制器。

进一步的，所述模糊控制器采用三角形隶属度函数。

进一步的，采用重心法对模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量。

本发明具有如下有益效果：

本发明考虑到风力机组控制过程中各种扰动因素，建立计及多因素扰动的风电机组变桨控制系统闭环传递函数，确定模糊控制规则，实现对多种因素引起的扰动自适应快速响应，确保风电机组桨距角得到恰当调整，维持系统稳定，实现对风能的最优捕获。

本发明将模糊控制应用在变桨距控制系统中，模糊控制具有鲁棒性和自适应能力强以及不需要建立精确的系统动态模型就能够实现很好的控制效果。

附图说明

图1为本发明的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法原理图；

图2为本发明预设的模糊控制规则表。

具体实施方式

下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

风力机组在实际运行中不确定因素较多，包括风电机组在安装与制造时的初始参数误差、风力机组运行期间的环境变化(例如湍流风速、积雪、积霜等)，以及叶片变化(例如叶片的弯曲、变形等)等因素，本发明通过建立计及多因素扰动的风电机组变桨控制系统闭环传递函数，设计一种基于模糊自适应PID算法的风力发电机组变桨距控制策略，实现对多种因素引起的扰动自适应快速响应，确保风电机组桨距角得到恰当调整，维持系统稳定，实现对风能的最优捕获。

一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，包括：

建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数；所述扰动因素包括风力机组运行期间叶片变化扰动，风力机组安装初始参数误差扰动和风力机组运行期间环境变化扰动；

基于模糊自适应PID控制对考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角。

作为一种优选的实施方式，本实施例中，建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数参见图1，具体如下：

建立风力机组运行期间叶片变化扰动的传递函数，

叶片变化因素包括叶片的弯曲、变形等，可将该扰动用传递函数D₁(s)近似表述为：

式中：

为叶根拍打弯矩M对桨距角β的线性化系数，/>

为叶片的空气动力阻尼系数，ω_z为叶片拍打振动模态的自然角频率，/>

和ω_z均为已知量，V(s)为外界风速，s为传递函数参数。

建立风力机组安装初始参数误差扰动的传递函数，

风力机组在安装与制造时存在初始参数误差，可将该扰动用传递函数D₂(s)近似表述为：

式中：k₁，k₂为扰动系数，其值根据风力机安装与制造时的误差取值，为已知量，V(s)为外界风速。

建立风力机组运行期间环境变化扰动的传递函数，

风力机组运行期间的环境变化包括湍流风速、积雪、积霜等，可将该扰动用传递函数D₃(s)近似表述为：

式中：k₃，k₄，k₅为扰动系数，其值根据运行时环境的变化取值，为已知量；V(s)为外界风速。

综合以上各扰动因素，建立风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数如下所示：

式中，D(s)＝D₁(s)+D₂(s)+D₃(s)，

K_P、K_I、K_D为PID控制器的自适应参数，G_θ、G_c、G_p均为组成风机系统各部分的传递函数，G_θ为变桨控制器传递函数，G_c为变桨执行器传递函数，/>

T_β为时间常数，单位为s；G_p为风力机的传递函数，

J为转动惯量，ΔV(s)＝V(s)-V₀(s)，Δβ(s)＝β(s)-β₀(s)，V₀为初始风速，β(s)为桨距角，β₀是风力机工作点处的浆距角，/>

μ、ξ和γ均为线性系数。

作为一种优选的实施方式，本实施例中，通过令传递函数G(s)的分子、分母等于零以求解出系统零、极点z_i、p_i(i＝1,2,3…)，p_i是关于K_P、K_I、K_D的量。

在复平面内，寻找出距离虚轴最近且附近无闭环零点的极点，这些极点就是主导极点。从而进行等效简化实现对计及多因素扰动控制系统闭环传递函数的降阶，对于降阶后得到的二阶系统有如下表达式：

式中，ζ为阻尼比，ω_n为自然频率，ζ和ω_n需根据主导极点得到，因此ζ和ω_n是关于K_P、K_I、K_D的量。当0＜ζ＜1时，系统超调量σ为：

以误差带Δ＝0.05为标准，调节时间t_s为：

当ζ＞1时,不存在超调量；以误差带Δ＝0.05为标准，调节时间t_s为：

上式中，

系统超调量和调节时间越小越好，因为ζ和ω_n是关于K_P、K_I、K_D的量，所以σ和t_s也是关于K_P、K_I、K_D的量，因此可根据超调量σ和调节时间t_s的计算公式指导整定模糊自适应PID控制器的参数初值K_P0、K_I0、K_D0使超调量和调节时间尽可能小。

作为一种优选的实施方式，本实施例中，采用模糊控制器基于模糊规则确定PID控制器参数的调整量，将模糊控制器输出的PID控制器参数的调整量与整定的PID控制器初始参数结合得到PI控制器的自适应参数K_P、K_I、K_D。

参见图1，模糊控制器采用二维模糊控制器，将风力机组的转速理论值ω_ref与实际值间的差值e及其误差变化量ec作为模糊控制器的输入量，ω_ref为风力机转速给定值，一般设定为风机转速额定值，然后将输入量模糊化，再根据相应的模糊规则运用Mamdani模糊推理法得到模糊子集，模糊控制规则参见图2，最后将模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量，该输出量为PID控制器参数的调整量ΔK_P、ΔK_I、ΔK_D。

本实施例中，模糊控制器采用三角形隶属度函数，并根据风机调节要求，确定模糊控制规则。

本实施例中，将模糊控制器输入量转换为相应的模糊语言变量值以实现模糊化。

本实施例中，采用重心法对模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量。

综合模糊控制器输出量与PID控制器初始参数可以得到PI控制器的自适应参数K_P、K_I、K_D，计算公式如下：

K_P＝K_P0+ΔK_P

K_I＝K_I0+ΔK_I

K_D＝K_D0+ΔK_D

参见图1，ω_ref和β_ref分别为风力机转速的给定值和浆距角的给定值。基于得到PID控制器的自适应参数K_P、K_I、K_D，采用PID控制器对考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角。

本发明所提风机变桨距控制方法综合考虑到风力机组控制过程中各种扰动因素，实现了对多种因素引起的扰动自适应快速响应，确保风力机组桨距角得到恰当调整，维持系统稳定，实现对风能的最优捕获。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，包括：

建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数；所述扰动因素包括风力机组运行期间叶片变化扰动，风力机组安装初始参数误差扰动和风力机组运行期间环境变化扰动；

其中，建立风力机组运行期间叶片变化扰动的传递函数：

其中，

为叶根拍打弯矩M对桨距角β的线性化系数，/>

为叶片的空气动力阻尼系数，ω_z为叶片拍打振动模态的自然角频率，V(s)为外界风速；

建立风力机组安装初始参数误差扰动的传递函数：

其中，k₁，k₂为扰动系数；

建立风力机组运行期间环境变化扰动的传递函数：

其中，k₃，k₄，k₅为扰动系数；

综合上述传递函数，得到风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数：

其中，D(s)＝D₁(s)+D₂(s)+D₃(s)，

K_P、K_I、K_D为PID控制器的自适应参数，G_θ为变桨控制器传递函数，G_c为变桨执行器传递函数，/>

T_β为时间常数，G_p为风力机的传递函数，/>

J为转动惯量，ΔV(s)＝V(s)-V₀(s)，Δβ(s)＝β(s)-β₀(s)，V₀为初始风速，β(s)为桨距角，β₀是风力机工作点处的浆距角，/>

μ、ξ和γ均为线性系数；

基于所述闭环传递函数和模糊规则确定模糊自适应PID控制参数；

采用模糊自适应PID控制对所述考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角。

2.根据权利要求1所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，基于所述闭环传递函数和模糊规则确定模糊自适应PID控制参数，包括：

对所述闭环传递函数进行降阶处理，并基于降阶处理后的闭环传递函数计算风力机组变桨距控制系统的超调量和调节时间；

根据超调量和调节时间整定模糊自适应PID控制的参数初值；

基于模糊规则确定模糊自适应PID控制参数的调整量；

将模糊自适应PID控制器参数的调整量与整定的参数初值相结合得到模糊自适应PI控制参数。

3.根据权利要求2所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，

降阶后的闭环传递函数为：

其中，φ(s)为降阶后的闭环传递函数，ζ为阻尼比，ω_n为自然频率，ζ和ω_n根据主导极点得到，

所述主导极点确定如下：

分别令传递函数G(s)的分子、分母等于零得到零点z_i和极点p_i，在复平面内寻找出距离虚轴最近且附近无闭环零点的极点，即为主导极点。

4.根据权利要求3所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述计算风力机组变桨距控制系统的超调量和调节时间如下：

当0＜ζ＜1时，超调量σ为：

以误差带Δ＝0.05为标准，调节时间t_s为：

当ζ＞1时，不存在超调量；以误差带Δ＝0.05为标准，调节时间t_s为：

5.根据权利要求2所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述基于模糊规则确定模糊自适应PID控制参数的调整量，包括：

将风力机组的转速理论值ω_ref与实际值间的差值e以及误差变化量ec作为模糊控制器的输入量；

将输入量模糊化，根据预设定的模糊规则运用Mamdani模糊推理法得到模糊子集；

将模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量作为PID控制器自适应参数的调整量ΔK_P、ΔK_I、ΔK_D。

6.根据权利要求5所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述模糊控制器采用二维模糊控制器。

7.根据权利要求5所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述模糊控制器采用三角形隶属度函数。

8.根据权利要求5所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，采用重心法对模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量。

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