CN114483477A - 用于功率生成系统的多变量控制的系统和方法 - Google Patents

用于功率生成系统的多变量控制的系统和方法 Download PDF

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Abstract

系统和方法提供用于经由使用互质分解的H无穷回路成形对功率生成器材进行稳健、多变量控制。相应地，功率生成器材的控制器使用促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值。控制器然后至少部分地基于H∞模块的增益值来确定加速度系数。控制器至少部分地基于加速度向量来生成控制向量。功率生成器材的至少一个构件的操作状态基于控制向量来改变。

Description

用于功率生成系统的多变量控制的系统和方法
技术领域
本公开内容大体上涉及功率生成器材(asset)，且更特别地涉及用于经由H无穷回路成形对功率生成器材进行稳健、多变量控制的系统和方法。
背景技术
如本文中公开的，功率生成器材可采取多种形式，且可包括依靠可再生和/或不可再生能源的功率生成器材。依赖可再生能源的那些功率生成器材大体上可被认为是目前可得的最清洁、最环境友好的能源中的一种。例如，风力涡轮在该方面获得了增加的关注。现代的风力涡轮典型地包括塔架、发电机、齿轮箱、机舱以及一个或多个转子叶片。机舱包括联接到齿轮箱和发电机的转子组件。转子组件和齿轮箱安装在位于机舱内的台板支承框架上。转子叶片使用已知的翼型原理来获取风的动能。转子叶片传输呈旋转能形式的动能，以便转动轴，该轴将转子叶片联接到齿轮箱(或如果不使用齿轮箱，直接地到发电机)。发电机然后将机械能转换成电能，且电能可传输到容纳在塔架内的转换器和/或变压器且随后部署到公用网。现代的风力功率生成系统典型地采取具有多个风力涡轮发电机的风场的形式，这些风力涡轮发电机可操作成向传输系统供应功率，该传输系统向功率网提供功率。
在操作中，功率生成器材的性能可经受外部状况。例如，当配置为风力涡轮时，风力涡轮的操作性能可经受风速、风切变和其它环境因素。这些外部状况可对功率生成器材的构件的操作设定点或对构件其本身具有直接影响。例如，外部状况可对叶片桨距、涡轮旋转速度具有直接影响，且可将振动引入到塔架或转子叶片中。这些扰动可改变功率生成器材的功率生成水平、稳定性、效率和其它性能度量。
功率生成器材是高度动态和联接的系统，其具有密切关联的控制设计约束和性能准则。典型地，常规控制器由多个单输入/单输出(SISO)回路构成，其中每个SISO回路具有对单个传感器和促动器的访问。结果，由每个单独的SISO回路所命令的控制信号可冲突，且确定哪个命令信号可在操作中由构件实施可为难以确定的。因此，对于给定的环境状况，功率生成器材可不产生最佳的功率量。
因此，本领域不断地寻求解决前述问题的新的且改进的系统和方法。因而，本公开内容涉及用于经由H无穷回路成形对功率生成器材进行稳健、多变量控制的系统和方法。
发明内容
本发明的方面和优点将在以下描述中部分地阐述，或可从描述中明显，或可通过实施本发明来获悉。
在一方面，本公开内容涉及一种用于控制功率生成器材的方法。方法可包括经由控制器使用被调整的促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值。方法还包括经由控制器至少部分地基于由H∞模块计算的控制命令来确定加速度(即二阶导数)向量。另外，方法可包括经由控制器至少部分地基于加速度向量来生成控制向量。方法还可包括基于控制向量和传感器测量值来改变功率生成器材的至少一个构件的操作状态。基于控制命令向量的二阶导数(也称为控制命令加速度)的控制公式可允许将对控制命令速率和加速度的输入约束结合到控制设计中。例如，在风力涡轮中，这可包括对叶片桨距角和发电机转矩命令的速率和加速度约束。这可经由将控制命令向量的一阶和二阶导数作为额外状态增加到用于多变量控制增益计算中的系统模型中来实现。
在实施例中，生成控制向量还可包括经由控制器将来自H∞模块的加速度向量与由操作点调度模块生成的操作点向量组合。
在额外的实施例中，被调整的促动器动态模型可包括器材模型和促动器动态模型。器材模型可与促动器动态模型组合。
在另外的实施例中，方法可包括基于输入约束和/或输出约束对被调整的促动器动态模型和/或加速度向量加权。
在还另外的实施例中，输入约束和/或输出约束可包括操作约束和/或性能约束。操作和性能约束可包括结构负载约束和促动器约束、速度调节、功率调节和/或设定点跟踪性能规格。
在实施例中，计算关于H∞模块的增益值还可包括经由控制器以预定采样间隔中的每个解析一对离散时间代数Riccati方程。
在额外的实施例中，H∞模块可基于回路成形来制定，且可使用互质分解来合成(synthesize)。
在另外的实施例中，应用互质分解可为控制器生成闭式解。
在还另外的实施例中，预定采样间隔中的每个可具有小于50毫秒的持续期。
在实施例中，H∞模块的输出可包括控制向量的二阶导数。生成控制向量可包括经由积分模块对控制向量的二阶导数积分以便确定加速度向量。另外，方法可包括经由积分模块对加速度向量积分以便确定控制向量。
在额外的实施例中，器材模型可包括线性化分析模型或至少一个预先计算的线性模型。
在另一方面，本公开内容涉及一种用于控制功率生成器材的系统。系统可包括可操作地联接到功率生成器材的至少一个传感器以及通信地联接到传感器的控制器。控制器可包括配置成执行多个操作的至少一个处理器。多个操作可包括本文中描述的操作和/或特征中的任一个。
技术方案1. 一种用于控制功率生成器材的方法，所述方法包括：
经由控制器使用被调整的促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值；
经由所述控制器至少部分地基于关于所述H∞模块的增益值来确定加速度向量；
经由所述控制器至少部分地基于所述加速度向量来生成控制向量；以及
基于所述控制向量来改变所述功率生成器材的至少一个构件的操作状态。
技术方案2. 根据技术方案1所述的方法，其中生成所述控制向量还包括：
经由所述控制器将来自所述H∞模块的加速度向量与由操作点调度模块生成的操作点向量组合。
技术方案3. 根据技术方案2所述的方法，其中所述被调整的促动器动态模型包括器材模型和促动器动态模型，其中所述器材模型与所述促动器动态模型组合。
技术方案4. 根据技术方案3所述的方法，其中所述方法还包括：
基于输入约束和输出约束中的至少一个来对所述被调整的促动器动态模型中的至少一个加权，因此使回路成形以用于H∞控制器合成。
技术方案5. 根据技术方案4所述的方法，其中所述输入约束和所述输出约束中的至少一个包括操作约束和性能约束中的至少一个，其中所述操作约束和所述性能约束包括结构负载约束、促动器约束、速度调节、功率调节和设定点跟踪性能规格中的至少一个。
技术方案6. 根据技术方案1所述的方法，其中计算关于所述H∞模块的增益值还包括：
经由所述控制器以所述预定采样间隔中的每个来解析一对离散时间代数Riccati方程。
技术方案7. 根据技术方案6所述的方法，其中所述H∞模块基于回路成形来制定且使用互质分解来合成。
技术方案8. 根据技术方案7所述的方法，其中应用所述互质分解为所述控制器生成闭式解。
技术方案9. 根据技术方案8所述的方法，其中所述预定采样间隔中的每个具有小于50毫秒的持续期。
技术方案10. 根据技术方案1所述的方法，其中所述H∞模块的输出包括所述控制向量的二阶导数，且其中生成所述控制向量还包括：
经由积分模块对所述控制向量的二阶导数积分以便确定速度向量；以及
经由所述积分模块对所述速度向量积分以便确定围绕操作点的所述控制向量。
技术方案11. 根据技术方案3所述的方法，其中所述器材模型包括线性化分析模型或至少一个预先计算的线性模型。
技术方案12. 根据技术方案11所述的方法，其中所述至少一个预先计算的线性模型从预先计算的线性模型的模型库中选择，且其中所述选择基于实时调度操作。
技术方案13. 根据技术方案11所述的方法，其中所述方法还包括：
在所述功率生成器材的操作期间以所述预定采样间隔实时地经由线性化操作来确定所述线性化分析模型，其中所述线性化操作基于在线性化的点处存在的关于所述功率生成器材的当前操作点值。
技术方案14. 一种用于操作功率生成器材的系统，所述系统包括：
至少一个传感器，所述至少一个传感器可操作地联接到所述功率生成器材；以及
控制器，所述控制器通信地联接到所述至少一个传感器，所述控制器包括至少一个处理器，所述至少一个处理器配置成执行多个操作，所述多个操作包括：
使用被调整的促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值；
至少部分地基于关于所述H∞模块的增益值来确定加速度向量；
至少部分地基于所述加速度向量来生成控制向量；以及
基于所述控制向量来改变所述功率生成器材的至少一个构件的操作状态。
技术方案15. 根据技术方案14所述的系统，其中生成所述控制向量还包括：
将来自所述H∞模块的所述加速度向量与由操作点调度模块生成的操作点向量组合。
技术方案16. 根据技术方案15所述的系统，其中所述被调整的促动器动态模型包括器材模型和促动器动态模型，其中所述器材模型与所述促动器动态模型组合，且其中所述多个操作还包括：
基于输入约束和输出约束中的至少一个来对所述被调整的促动器动态模型和所述加速度向量中的至少一个加权，其中所述输入约束和所述输出约束中的至少一个包括操作约束和性能约束中的至少一个，其中所述操作约束和所述性能约束包括结构负载约束、促动器约束、速度调节、功率调节和设定点跟踪性能规格中的至少一个。
技术方案17. 根据技术方案14所述的系统，其中计算关于所述H∞模块的增益值还包括：
以所述预定采样间隔中的每个来解析一对离散时间代数Riccati方程。
技术方案18. 根据技术方案17所述的系统，其中确定所述加速度向量还包括：
将互质分解回路成形应用于关于所述功率生成器材的多个当前操作点值，以便以所述预定采样间隔中的每个来确定所述加速度向量。
技术方案19. 根据技术方案14所述的系统，其中所述H∞模块的输出包括所述控制向量的二阶导数，且其中生成所述控制向量还包括：
经由积分模块对所述控制向量的二阶导数积分以便确定所述速度向量；以及
经由所述积分模块对所述速度向量积分以便确定围绕操作点的所述控制向量。
技术方案20. 根据技术方案14所述的系统，其中所述促动器动态模型包括通过使用器材模型调整所述促动器动态模型所确定的被调整的促动器动态模型，且其中所述器材模型包括线性化分析模型或至少一个预先计算的线性模型，其中所述至少一个预先计算的线性模型从预先计算的线性模型的模型库中选择，且其中所述选择基于实时调度操作，且其中所述线性化操作基于在线性化的点处存在的关于所述功率生成器材的当前操作点值。
参照以下描述和所附权利要求书，本发明的这些及其它特征、方面和优点将变得更好理解。结合于该说明书中且构成该说明书的一部分的附图示出本发明的实施例，且与描述一起用来解释本发明的原理。
附图说明
针对本领域中普通技术人员的包括其最佳模式的本发明的完整且开放(enabling)的公开内容在参照附图的说明书中阐述，在附图中：
图1示出根据本公开内容的配置为风力涡轮的功率生成器材的一个实施例的透视图；
图2示出根据本公开内容的风力涡轮的机舱的一个实施例的透视内部图；
图3示出根据本公开内容的用于与功率生成器材使用的控制器的一个实施例的框图；
图4示出根据本公开内容的用于控制功率生成器材的系统的控制逻辑的一个实施例的流程图；以及
图5示出根据本公开内容的用于控制功率生成器材的系统的整体闭环架构。
本说明书和图中参考符号的重复使用意在表示本发明的相同或相似的特征或元件。
具体实施方式
现在将详细地参照本发明的实施例，其一个或多个示例在图中示出。每个示例提供作为本发明的解释，不是本发明的限制。事实上，对本领域技术人员将明显的是，可在本发明中进行各种修改和变型，而不脱离本发明的范围或精神。例如，示出或描述为一个实施例的部分的特征可与另一实施例使用，以产生还另外的实施例。因此，意图的是，本发明覆盖如归于所附权利要求书和其等同物的范围内的此类修改和变型。
如本文中使用的，用语“第一”、“第二”和“第三”可互换地使用，以将一个构件与另一个区分开，且不意在表示单独构件的位置或重要性。
用语“联接”、“固定”、“附接到”等指直接联接、固定或附接以及通过一个或多个中间构件或特征来间接联接、固定或附接，除非本文中另外指定。
如本文中在说明书和权利要求书各处使用的，近似语言应用于修饰可允许变化而不导致它所涉及的基本功能上改变的任何数量表示。相应地，由诸如“约”、“大约”和“大致”之类的一个或多个用语所修饰的值不限于所指定的精确值。在至少一些情况下，近似语言可对应于用于测量值的仪器的精度，或者用于构造或制造构件和/或系统的方法或机器的精度。例如，近似语言可指在百分之10的裕度内。
这里以及在说明书和权利要求书各处，范围限制被组合和互换，此类范围等同(identified)且包括包含于其中的所有子范围，除非上下文或语言另外指示。例如，本文中公开的所有范围包括端点，且端点可彼此独立地组合。
大体上，本公开内容涉及用于控制诸如风力涡轮之类的功率生成器材的系统和方法。所公开的系统和方法可提供用于使用实施多输入/多输出(MIMO)控制方法的合并的多变量控制器来控制功率生成器材的系统化且统一的方法。合并的多变量控制器的利用可提供简化且统一的控制架构，与用多个促动器实施SISO回路的常规方法相比具有增加的性能。相应地，本文中描述的系统和方法提供一种用于功率生成器材的稳健的、最佳的、线性的、多变量的、状态依赖的H无穷(H∞)控制的方法。该控制可基于状态依赖的Riccati方法。
在实施例中，方法可围绕稳健的H∞控制模块为中心，其中H∞控制可寻求将来自外源扰动的系统的能量增益限制到期望的输出。H∞模块的增益可通过确切地两个离散时间代数Riccati方程的实时解以每个采样间隔来计算。稳健控制的利用可便于在存在未知动态和经受未知扰动的情况下对功率生成器材的控制。H∞模块可基于回路成形来制定且可使用互质分解来合成。H∞模块的利用可便于在每个采样周期中实现最佳扰动衰减和消除对于伽马迭代的需要，从而使得能够以毫秒级采样率实时地实施。相应地，可为了计算效率利用递归Riccati求解器。
如本文中描述的，控制系统可利用(在一些情况下基于围绕瞬时时变操作点的线性化)实时调度的线性化模型的预先存储的库。然而，在额外的情况下，控制系统可利用使用围绕瞬时时变操作点的线性化分析模型的实时评估所实时计算的线性模型。另外，控制系统可考虑大范围的操作和性能约束，其包括结构负载(诸如风力涡轮塔架和叶片振动约束)、促动器约束(例如，一般转矩下的叶片桨距角)以及速度/功率调节或设定点跟踪性能规格。
现在参照图，图1示出根据本公开内容的功率生成器材100的一个实施例的透视图。如示出的，功率生成器材100可配置为风力涡轮114。在额外的实施例中，功率生成器材100可例如配置为太阳能功率生成器材、水电设备、化石燃料发电机和/或混合功率生成器材。
当配置为风力涡轮114时，功率生成器材100大体上可包括从支承表面104延伸的塔架102、安装在塔架102上的机舱106以及联接到机舱106的转子108。转子108可包括可旋转毂110以及联接到毂110且从毂110向外延伸的至少一个转子叶片112。例如，在示出的实施例中，转子108包括三个转子叶片112。然而，在额外的实施例中，转子108可包括多于或少于三个转子叶片112。每个转子叶片112可围绕毂110间隔，以便于使转子108旋转，以使动能能够从风转换为可用的机械能且随后转换为电能。例如，毂110可以可旋转地联接到定位在机舱106内的发电机118(图2)，以允许产生电能。
功率生成器材100还可包括控制器200。当配置为风力涡轮114时，控制器200可配置为集中在机舱106内的涡轮控制器。然而，在其它实施例中，控制器200可位于风力涡轮114的任何其它构件内或风力涡轮外的位置处。此外，控制器200可通信地联接到功率生成器材100的任何数量的构件，以便控制构件。因而，控制器200可包括计算机或其它合适的处理单元。因此，在若干实施例中，控制器200可包括合适的计算机可读指令，这些指令在实施时使控制器200配置成执行各种不同的功能，诸如接收、传输和/或执行风力涡轮控制信号。
现在参照图2，示出图1中示出的风力涡轮114的机舱106的一个实施例的简化内部图。如示出的，发电机118可联接到转子108，以用于从由转子108生成的旋转能产生电功率。例如，如所示出的实施例中示出的，转子108可包括转子轴122，该转子轴122联接到毂110以用于随其旋转。转子轴122可由主轴承144可旋转地支承。转子轴122继而可通过齿轮箱126可旋转地联接到发电机118的高速轴124，该齿轮箱126连接到台板支承框架136。如大体上理解的，转子轴122可响应于转子叶片112和毂110的旋转来向齿轮箱126提供低速高转矩的输入。齿轮箱126然后可配置成将低速高转矩的输入转换成高速低转矩的输出，以驱动高速轴124和因此发电机118。
每个转子叶片112还可包括变桨控制机构120，该变桨控制机构120配置成使每个转子叶片112围绕它的变桨轴线116旋转。每个变桨控制机构120可包括变桨驱动马达128、变桨驱动齿轮箱130和变桨驱动小齿轮132。在此类实施例中，变桨驱动马达128可联接到变桨驱动齿轮箱130，使得变桨驱动马达128将机械力给予变桨驱动齿轮箱130。类似地，变桨驱动齿轮箱130可联接到变桨驱动小齿轮132以用于随其旋转。变桨驱动小齿轮132继而可与联接在毂110与对应的转子叶片112之间的变桨轴承134成旋转接合，使得变桨驱动小齿轮132的旋转引起变桨轴承134的旋转。因此，在此类实施例中，变桨驱动马达128的旋转驱动变桨驱动齿轮箱130和变桨驱动小齿轮132，从而使变桨轴承134和转子叶片112围绕变桨轴线116旋转。
应了解的是，使转子叶片112围绕变桨轴线116变桨可改变转子叶片112与视风之间的攻角。相应地，转子叶片112可在转子叶片112围绕变桨轴线116朝与视风对准来旋转时变桨至顺桨且在转子叶片朝大体上垂直于视风的定向旋转时变桨以提供功率。还应了解的是，由于合升力上的减小，变桨至顺桨大体上使转子叶片112不提供功率(depower)。
类似地，风力涡轮114可包括通信地联接到控制器200的一个或多个偏航驱动机构138，其中每个偏航驱动机构138配置成改变机舱106相对于风的角度(例如，通过接合风力涡轮114的偏航轴承140)。应了解的是，控制器200可引导机舱106的偏航和/或转子叶片112的变桨，以便使风力涡轮114相对于作用在风力涡轮114上的风来空气动力学地定向，从而便于功率产生。
在实施例中，功率生成器材100可包括环境传感器156，其配置成用于收集指示一个或多个环境状况的数据。环境传感器156可以可操作地联接到控制器200。因此，在实施例中，环境传感器156可例如为风向标、风速计、激光雷达传感器、温度计、气压计或任何其它合适的传感器。由环境传感器156收集的数据可包括风速、风向、风切变、阵风、风转向、大气压力和/或环境温度的测量值。在至少一个实施例中，环境传感器156可安装到功率生成器材100(例如，在转子108顺风位置处安装到机舱106)。例如，在备选实施例中，环境传感器156可联接到转子108或与转子108集成和/或定位在机舱106内。应了解的是，环境传感器156可包括传感器网络且可远离功率生成器材100定位。
另外，功率生成器材100可包括至少一个操作传感器158。操作传感器158可配置成检测功率生成器材100的性能，例如响应于环境状况。例如，操作传感器158可为旋转速度传感器、位置传感器、加速度传感器和/或输出传感器，其可操作地联接到控制器200。操作传感器158可对准功率生成器材100的任何合适的构件或与功率生成器材100的任何合适的构件成整体。例如，操作传感器158可对准发电机118和/或风力涡轮114的转子轴122。操作传感器158可收集指示转子轴122和因此转子108的旋转速度和/或旋转位置的呈转子速度和/或转子方位形式的数据。在实施例中，操作传感器158可为模拟转速计、D.C.转速计、A.C.转速计、数字转速计、接触式转速计、非接触式转速计或时间和频率转速计。在实施例中，操作传感器158可例如为编码器，诸如光学编码器。另外，操作传感器158可为安培计、伏特计、欧姆计和/或用于监测功率生成器材100的电气状况的任何其它合适的传感器。此外，在实施例中，操作传感器158可为应变计、接近度传感器、LIDAR和/或配置成检测功率生成器材100或其构件的位移的任何其它合适的传感器。
还应了解的是，如本文中使用的，用语“监测”和其变型指示功率生成器材100的各种传感器可配置成提供所监测的参数的直接测量或此类参数的间接测量。因此，本文中描述的传感器可例如用来生成与所监测的参数相关的信号，其然后可由控制器200利用来确定功率生成器材100和/或其构件的状况或响应。
现在参照图3-4，呈现根据本公开内容的用于控制功率生成器材100的系统300的多个实施例。如图3中特别示出的，示出可包括于系统300内的合适构件的一个实施例的示意图。例如，如示出的，系统300可包括控制器200，该控制器200通信地联接到环境传感器156和/或操作传感器158。此外，如示出的，控制器200包括一个或多个处理器206和相关联的存储器装置208，其配置成执行多种计算机实施的功能(例如，如本文中公开的那样执行方法、步骤、计算等以及存储相关的数据)。另外，控制器200还可包括通信模块210，以便于控制器200与功率生成器材100的各种构件之间的通信。此外，通信模块210可包括传感器接口212(例如，一个或多个模拟至数字转换器)，以允许从传感器156、158传输的信号转换为可由处理器206理解和处理的信号。应了解的是，传感器156、158可使用任何合适的手段来通信地联接到通信模块210。例如，传感器156、158可经由有线连接来联接到传感器接口212。然而，在其它实施例中，传感器156、158可经由无线连接(诸如，通过使用本领域中已知的任何合适的无线通信协议)来联接到传感器接口212。另外，通信模块210还可以可操作地联接到操作状态控制模块214，该操作状态控制模块214配置成实施如由控制向量引导的控制动作。
如本文中使用的，用语“处理器”不仅指本领域中被认为是包括于计算机中的集成电路，而且指控制器、微型控制器、微型计算机、可编程逻辑控制器(PLC)、专用集成电路和其它可编程电路。另外，存储器装置208大体上可包括存储器元件，其包括但不限于计算机可读介质(例如，随机存取存储器(RAM))、计算机可读非易失性介质(例如，闪速存储器)、软盘、高密度光盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)、数字多功能盘(DVD)和/或其它合适的存储器元件。此类存储器装置208大体上可配置成存储合适的计算机可读指令，这些指令在由处理器206实施时使控制器200配置成执行各种功能，其包括但不限于如本文中描述的那样操作功率生成器材100，以及各种其它合适的计算机实施的功能。
特别地参照图4，系统300的控制器200可配置成使用被调整的促动器动态模型314以预定采样间隔实时地计算关于H∞模块216的增益值302。至少部分地基于关于H∞模块216的增益值302，控制器可对加速度向量积分以确定速度向量306。可通过另一积分来利用速度向量306，以生成控制向量308。如310处描绘的，控制向量308然后可引起功率生成器材100的至少一个构件的操作状态上的改变。例如，当功率生成器材100配置为风力涡轮114时，操作状态上的改变可包括桨距、偏航和/或转矩设定点上的改变。
在实施例中，被调整的促动器动态模型314可包括促动器动态模型304和器材模型316。被调整的促动器动态模型314可通过组合促动器动态模型304和器材模型316来确定。在实施例中，器材模型316可为线性化分析模型318或至少一个预先计算的线性模型320。
在其中器材模型316是预先计算的线性模型320的实施例中，功率生成器材100的线性化模型的模型库322可预先存储和实时调度(例如，按风速和关于风力涡轮114的方位角参数)。另外，关于功率生成器材100的当前操作点还可以以一采样时间调度。换句话说，预先计算的线性模型320可采用线性模型的库，这些线性模型在它们由系统300利用之前计算且存储在控制器200中以用于实时调度。因此，如324处描绘的，在实施例中，预先计算的线性模型320可基于实时调度操作来从模型库322中选择。库的粒度(granularity)可基于期望的模型准确度和分辨率。例如，可对于每1 m/s风速对于每10度方位角为风力涡轮114计算线性模型。相应地，此类方法可导致预先计算765个线性模型。应了解的是，当存储器装置208具有足够的容量来存储实现期望水平的模型准确度和分辨率所需要的数量的预先计算的线性模型320时，此类方法可特别有用。
在其中器材模型316是线性化分析模型318的实施例中，可确定关于功率生成器材100的当前操作点326。基于操作点326的值，可在功率生成器材100的操作期间以预定采样间隔实时地完成线性化操作328。相应地，可以以每个采样点完成线性化操作328。
不管线性模型的形式，在实施例中，器材模型316可具有以下线性时变动态状态空间形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
　　(方程1)
Figure 540386DEST_PATH_IMAGE002
　　(方程2)
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE003
是功率生成器材100状态(例如，涡轮自由度)；
Figure 457527DEST_PATH_IMAGE004
是成组的控制输入(例如，单独的叶片桨距角和发电机转矩)；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
是扰动(例如，风参数(速度、切变等))；且
Figure 706106DEST_PATH_IMAGE006
是器材模型316的输出。器材模型316的输出可为所测量的输出和选择为用于控制的其它输出的组合。
在实施例中，与线性化模型相关联的状态空间矩阵可为时变的，且可依赖于功率生成器材100的操作状态和/或影响功率生成器材100的环境/操作参数(例如，测量的/估计的风参数)。例如，如果状态空间矩阵按方位角和风速来调度，模型变为以下形式，其中方位角为模型状态，且风速为输入扰动参数：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
　　(方程3)
Figure 570156DEST_PATH_IMAGE008
　　(方程4)
Figure DEST_PATH_IMAGE009
　　(方程5)
仍参照图4，在实施例中，控制器200可利用被调整的促动器动态模型314(例如，桨距和转矩促动器模型)来以每个采样间隔计算关于H∞模块216的增益值302。可通过以每个采样间隔求解确切地两个H∞代数Riccati方程312来计算增益值302。换句话说，在实施例中，计算关于H∞模块216的增益值302可包括以预定采样间隔中的每个来解析一对离散时间代数Riccati方程312。应了解的是，离散时间代数Riccati方程312是非线性方程的形式，其可出现在无限范围最佳控制问题的上下文中，其可产生唯一的稳定解、状态反馈增益和/或闭环特征值。
如330处描绘的，在实施例中，H∞模块216可基于回路成形来制定。另外，如332处描绘的，H∞模块216可使用互质分解来合成。换句话说，系统300可使用互质分解方法将基于信号的H∞控制器合成制定为回路成形设计问题，其中导出等同的扰动且计算要容忍的模型不确定性的量。在实施例中，应用互质分解可为具有最佳扰动衰减的控制器生成闭式解。
应了解的是，互质分解的利用可消除在增益值302的确定中采用伽马迭代的需要。因此，与利用伽马迭代将可能的相比，互质分解的利用可允许H∞模块216以更频繁的间隔来合成。例如，互质分解的利用可便于以每个采样间隔解析一对离散时间代数Riccati方程312。在实施例中，预定采样间隔中的每个可具有小于100毫秒(例如，小于50毫秒)的持续期。还应了解的是，减小采样间隔的持续期可增加系统300的保真度。因而，在实施例中，具有小于50毫秒持续期的采样间隔可导致对功率生成器材的控制程度比以更长的采样间隔可得的更精细。
在实施例中，H∞模块216的输出可为控制向量308的二阶导数334。如336处描绘的，在实施例中，积分模块218可由控制器200利用来通过对控制向量308的二阶导数334积分以生成速度向量306。另外，如338处描绘的，在实施例中，可利用积分模块218来对速度向量306积分以便确定控制向量308。由于使用围绕时变操作点的线性化模型，该控制向量可相对于线性化的点(即，围绕当前控制操作点的增量)。对促动器的实际控制然后可由对计算的增量控制命令的当前增加的操作点来计算，如方程3-5中示出的。
如由图4进一步描绘的，在实施例中，操作点向量340可由操作点调度模块220生成。操作点向量340可为关于功率生成器材100的当前操作点326的向量表示。在实施例中，操作点向量340可与控制向量338组合以生成控制向量308。
如342处描绘的，在实施例中，系统300的控制回路可经由加权来成形。可采用加权来解决至少一个输入约束344和/或至少一个输出约束346。因而，加权可应用于被调整的促动器动态模型314以在330中制定H∞回路成形。输入和输出约束344、346可由使用输入/输出极限的静态矩阵或动态转换矩阵来表示。在实施例中，输入和输出约束344、346可包括操作约束和/或性能约束。在实施例中，操作和性能约束可例如包括结构负载约束、促动器约束、速度调节、功率调节和/或设定点跟踪性能规格。
此外，技术人员将从不同的实施例认识到各种特征的互换性。类似地，所描述的各种方法步骤和特征以及对于每种此类方法和特征的其它已知等同物可由该领域中普通技术人员混合和匹配，以根据该公开内容的原理来构造额外的系统和技术。当然，要理解的是，上文描述的不一定所有此类目标或优点可根据任何特定的实施例来实现。因此，例如，本领域技术人员将认识到，本文中描述的系统和技术可以以实现或优化如本文中教导的一个优点或成组优点的方式来体现或执行，而不一定实现如本文中可教导或提出的其它目标或优点。
该书面描述使用示例来公开本发明，包括最佳模式，且还使本领域中的任何技术人员能够实施本发明，包括制作和使用任何装置或系统以及执行任何结合的方法。本发明的可申请专利的范围由权利要求书限定，且可包括本领域技术人员想到的其它示例。如果此类其它示例包括不异于权利要求书的字面语言的结构元件，或如果它们包括与权利要求书的字面语言具有非实质性差异的等同结构元件，此类其它示例意在处于权利要求书的范围内。
本发明的另外的方面由以下条款的主题提供：
条款1. 一种用于控制功率生成器材的方法，该方法包括：经由控制器使用被调整的促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值；经由控制器至少部分地基于关于H∞模块的增益值来确定加速度向量；经由控制器至少部分地基于加速度向量来生成控制向量；以及基于控制向量来改变功率生成器材的至少一个构件的操作状态。
条款2. 条款1的方法，其中生成控制向量还包括：经由控制器将来自H∞模块的加速度向量与由操作点调度模块生成的操作点向量组合。
条款3. 任何前述条款的方法，其中被调整的促动器动态模型包括器材模型和促动器动态模型，其中器材模型与促动器动态模型组合。
条款4. 任何前述条款的方法，还包括：基于输入约束和输出约束中的至少一个来对被调整的促动器动态模型和加速度向量中的至少一个加权。
条款5. 任何前述条款的方法，其中输入约束和输出约束中的至少一个包括操作约束和性能约束中的至少一个，其中操作和性能约束包括结构负载约束、促动器约束、速度调节、功率调节和设定点跟踪性能规格中的至少一个。
条款6. 任何前述条款的方法，其中计算关于H∞模块的增益值还包括：经由控制器以预定采样间隔中的每个来解析一对离散时间代数Riccati方程。
条款7. 任何前述条款的方法，其中H∞模块基于回路成形来制定且使用互质分解来合成。
条款8. 任何前述条款的方法，其中应用互质分解为控制器生成闭式解。
条款9. 任何前述条款的方法，其中预定采样间隔中的每个具有小于50毫秒的持续期。
条款10. 任何前述条款的方法，其中H∞模块的输出包括控制向量的二阶导数，且其中生成控制向量还包括：经由积分模块对控制向量的二阶导数积分以便确定加速度向量；以及经由积分模块对加速度向量积分以便确定控制向量。
条款11. 任何前述条款的方法，其中促动器动态模型包括通过经由控制器使用器材模型调整促动器动态模型所确定的被调整的促动器动态模型，且其中器材模型包括线性化分析模型或至少一个预先计算的线性模型。
条款12. 任何前述条款的方法，其中至少一个预先计算的线性模型从预先计算的线性模型的模型库中选择，且其中选择基于实时调度操作。
条款13. 任何前述条款的方法，其中用器材模型调整促动器动态模型还包括：在功率生成器材的操作期间以预定采样间隔实时地经由线性化操作来确定线性化分析模型，其中线性化操作基于在线性化的点处存在的关于功率生成器材的当前操作点值。
条款14. 一种用于操作功率生成器材的系统，该系统包括：至少一个传感器，该至少一个传感器可操作地联接到功率生成器材；以及控制器，该控制器通信地联接到至少一个传感器，该控制器包括至少一个处理器，该至少一个处理器配置成执行多个操作，该多个操作包括：使用被调整的促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值；至少部分地基于关于H∞模块的增益值来确定加速度向量；至少部分地基于加速度向量来生成控制向量；以及基于控制向量来改变功率生成器材的至少一个构件的操作状态。
条款15. 任何前述条款的系统，其中生成控制向量还包括：将来自H∞模块的加速度向量与由操作点调度模块生成的操作点向量组合。
条款16. 任何前述条款的系统，其中被调整的促动器动态模型包括器材模型和促动器动态模型，其中器材模型与促动器动态模型组合，且其中多个操作还包括：基于输入约束和输出约束中的至少一个来对被调整的促动器动态模型和加速度向量中的至少一个加权，其中输入约束和输出约束中的至少一个包括操作约束和性能约束中的至少一个，其中操作和性能约束包括结构负载约束、促动器约束、速度调节、功率调节和设定点跟踪性能规格中的至少一个。
条款17. 任何前述条款的系统，其中计算关于H∞模块的增益值还包括：以预定采样间隔中的每个来解析一对离散时间代数Riccati方程。
条款18. 任何前述条款的系统，其中确定加速度向量还包括：将互质分解回路成形应用于关于功率生成器材的多个当前操作点值，以便以预定采样间隔中的每个来确定加速度向量。
条款19. 任何前述条款的系统，其中H∞模块的输出包括加速度向量的二阶次导数，且其中确定加速度向量还包括：经由积分模块对二阶次导数积分以便确定加速度向量。
条款20. 任何前述条款的系统，其中促动器动态模型包括通过使用器材模型调整促动器动态模型所确定的被调整的促动器动态模型，且其中器材模型包括线性化分析模型或至少一个预先计算的线性模型，其中至少一个预先计算的线性模型从预先计算的线性模型的模型库中选择，且其中选择基于实时调度操作，且其中线性化操作基于在线性化的点处存在的关于功率生成器材的当前操作点值。

Claims (10)

1.一种用于控制功率生成器材的方法，所述方法包括：
经由控制器使用被调整的促动器动态模型以预定采样间隔实时地计算关于H无穷(H∞)模块的增益值；
经由所述控制器至少部分地基于关于所述H∞模块的增益值来确定加速度向量；
经由所述控制器至少部分地基于所述加速度向量来生成控制向量；以及
基于所述控制向量来改变所述功率生成器材的至少一个构件的操作状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述控制向量还包括：
经由所述控制器将来自所述H∞模块的加速度向量与由操作点调度模块生成的操作点向量组合。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述被调整的促动器动态模型包括器材模型和促动器动态模型，其中所述器材模型与所述促动器动态模型组合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于输入约束和输出约束中的至少一个来对所述被调整的促动器动态模型中的至少一个加权，因此使回路成形以用于H∞控制器合成。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述输入约束和所述输出约束中的至少一个包括操作约束和性能约束中的至少一个，其中所述操作约束和所述性能约束包括结构负载约束、促动器约束、速度调节、功率调节和设定点跟踪性能规格中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算关于所述H∞模块的增益值还包括：
经由所述控制器以所述预定采样间隔中的每个来解析一对离散时间代数Riccati方程。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述H∞模块基于回路成形来制定且使用互质分解来合成。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，应用所述互质分解为所述控制器生成闭式解。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预定采样间隔中的每个具有小于50毫秒的持续期。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述H∞模块的输出包括所述控制向量的二阶导数，且其中生成所述控制向量还包括：
经由积分模块对所述控制向量的二阶导数积分以便确定速度向量；以及
经由所述积分模块对所述速度向量积分以便确定围绕操作点的所述控制向量。
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