CN116378898B - 一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质，属于风力发电技术领域，方法包括：根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角，并将所述桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制。该方法能够通过对风能利用系数进行估计，实现风力发电系统桨距角控制。

Description

一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质，属于风力发电技术领域。
背景技术
为推动社会生产向资源节约型转型，发展清洁能源，提高资源利用率成为了当务之急。风能作为绿色清洁能源，在我国分布广泛，因此提高风能利用率，加强风能技术开发成为了当前新能源开发的重中之重。
变桨距技术是相较于定桨距技术的改进。定桨距即叶片的桨距角固定，不会随风速的变化而变化，风轮的风能利用率完全由气动性来调节。当风轮转速在额定转速以下时，定桨距技术拥有较好的控制效果，当风速过大，风轮转速超过额定值时，由于没有功率反馈系统，定桨距控制无法维持功率的恒定，系统的功率会持续下降，风能利用系数降低，系统的载荷也会大大增加，降低了使用寿命。变桨距控制通过增加变桨距角执行机构，当叶片转速大于额定值时，桨距角执行机构启动，控制桨距角缓慢变化，使得系统的功率能维持在额定功率附近，并且拥有较高的风能利用系数。独立变桨距就是在统一变桨控制的基础上，给每个桨距角额外附加一个不同的桨距角信号，以优化风轮的空气动力学特性，达到降低不平衡载荷的目的。
风电机是高度非线性化的模型，传统的PID控制对其控制效果有限，无法实现桨距角的连续控制。自适应控制是针对非线性模型的一种有效控制方法，通过设计合适的控制律，在保证系统稳定的同时，提高系统的精度和动态特性。文献（韩兵,马杰.基于模型参考自适应的大型风电机组独立变桨控制方法.分布式能源,2021,6(05):26-32.）提出了基于模型参考的自适应方法，仿真结果表明风机的输出功率能保持稳定，现有的大多文献中的控制方案大多是对桨距角进行参数估计，通过调节控制器参数进而对桨距角直接进行控制，这类方案在一定程度上增加了观测器数目，提高了系统的复杂度和设计成本。
发明内容
本发明的目的在于提供一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质，通过对风能利用系数进行估计，实现风力发电系统桨距角控制。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种风电系统桨距角控制方法，包括：
根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；
根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；
根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角，并将所述桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制。
结合第一方面，进一步的，所述风力发电系统的数学模型的表达式如公式（1）所示：
（1）
公式（1）中，为风轮转动惯量，/>为风机转速，/>为风机转速的导数，/>为风机机械转矩，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风速，/>为叶尖速比，为风能利用系数。
结合第一方面，进一步的，所述风机转速非线性微分方程的表达式如公式（2）所示：
（2）
公式（2）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为风能利用系数，/>为齿轮比，为电机转矩。
结合第一方面，进一步的，根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数包括：
引入估计参数和风力发电系统的控制律，对所述风机转速非线性微分方程进行改写，获取风机转速非线性微分方程改写模型；
定义转速误差和估计误差，并构建获取关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数；
根据所述风机转速非线性微分方程改写模型和李雅普诺夫函数，基于李雅普诺夫第二定理，结合等价确定性原则，求解获取风力发电系统的控制律；
根据所述风力发电系统的控制律，求解获取估计参数。
结合第一方面，进一步的，所述风机转速非线性微分方程改写模型的表达式如公式（3）所示：
（3）
公式（3）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为估计参数，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为风力发电系统的控制律；
所述关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数的表达式如公式（4）所示：
（4）
公式（4）中，为关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数，/>为转速误差，/>，/>为额定转速，/>为风机转速，/>为估计误差，/>，/>为风能利用系数，/>为估计参数；
所述风力发电系统的控制律的表达式如公式（5）所示：
（5）
公式（5）中，为额定转速的导数，/>为任意大于零的常数；
所述估计参数的表达式如公式（6）所示：
（6）
公式（6）中，为风机工作时间。
结合第一方面，进一步的，所述风能利用系数的非线性模型的表达式如公式（7）所示：
（7）
公式（7）中，为风能利用系数，/>为叶尖速比，/>为桨距角，/>为关于桨距角/>和叶尖速比/>的函数，/>为转速误差，/>为风机转速，/>为叶轮长度，/>为风速。
结合第一方面，进一步的，根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角包括：
将所述风能利用系数的非线性模型的表达式中的风能利用系数用求解获取的估计参数/>代替，获取仅包含桨距角/>一个未知数的非线性方程组；
对所述仅包含桨距角一个未知数的非线性方程组进行求解，获取桨距角/>。
第二方面，本发明提供一种风电系统桨距角控制装置，包括：
风机转速非线性微分方程构建模块：用于根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；
风能利用系数估计模块：用于根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；
桨距角控制模块：用于根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角，并将所述桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制。
第三方面，本发明提供一种系统，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的风电系统桨距角控制方法，基于风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程，通过直接对风能利用系数进行参数估计，求解获取桨距角，从而达到对桨距角进行间接估计的效果，使估计参数踪上真实值，在控制效果上更为精确，相对于传统的PID控制，不仅能够维持功率稳定，而且能够提高风力发电系统的稳定性。传统的变桨距控制大多对桨距角进行参数估计，但是桨距角作为风机的物理参数，其变化曲线并不能直接反应风机性能的优良，相反，风能利用系数是评估风机性能的一个重要指标，本发明通过对风能利用系数进行估计，其变化曲线能够直接反应当前风力发电系统的性能。另外，本发明还能够通过调节控制器参数，优化风能利用系数，使其达到最优值。
附图说明
图1是本发明实施例提供的风电系统桨距角控制方法流程图；
图2是本发明实施例提供的风轮转速的变化示意图；
图3是本发明实施例提供的额定风速9m/s时PID控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图；
图4是本发明实施例提供的额定风速9m/s时自适应控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图；
图5是本发明实施例提供的额定风速11m/s时PID控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图；
图6是本发明实施例提供的额定风速11m/s时自适应控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
下面详细描述本专利的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利，而不能理解为对本专利的限制。在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
实施例1
图1是本发明实施例一提供的一种风电系统桨距角控制方法流程图，本流程图仅仅示出了本实施例方法的逻辑顺序，在互不冲突的前提下，在本发明其它可能的实施例中，可以以不同于图1所示的顺序完成所示出或描述的步骤。
本实施例提供的风电系统桨距角控制方法可应用于终端，可以由风电系统桨距角控制装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在终端中，例如：任一具备通信功能的平板电脑或计算机设备。参见图1，本实施例的方法具体包括如下步骤：
步骤一：根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；
风力发电系统的数学模型的表达式如公式（1）所示：
（1）
公式（1）中，为风轮转动惯量，/>为风机转速，/>为风机转速的导数，/>为风机机械转矩，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风速，/>为叶尖速比，为风能利用系数。
风机转速非线性微分方程的表达式如公式（2）所示：
（2）
公式（2）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为风能利用系数，/>为齿轮比，为电机转矩。
步骤二：根据风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；
风能利用系数为高度非线性方程，无法将桨距角线性化，若要通过估计桨距角的方法对风力发电系统进行控制，必须对风能利用系数进行线性化处理。为避免对桨距角进行估计时造成估计参数的数目增加，本实施例中，直接对风能利用系数进行估计。
根据风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数括如下步骤：
步骤A：引入估计参数和风力发电系统的控制律，对风机转速非线性微分方程进行改写，获取风机转速非线性微分方程改写模型；
风机转速非线性微分方程改写模型的表达式如公式（3）所示：
（3）
公式（3）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为估计参数，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为风力发电系统的控制律。
步骤B：定义转速误差和估计误差，并构建获取关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数；
关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数的表达式如公式（4）所示：
（4）
公式（4）中，为关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数，/>为转速误差，/>，/>为额定转速，/>为风机转速，/>为估计误差，/>，/>为风能利用系数，/>为估计参数。
步骤C：根据风机转速非线性微分方程改写模型和李雅普诺夫函数，基于李雅普诺夫第二定理，结合等价确定性原则，求解获取风力发电系统的控制律；
①对李雅普诺夫函数进行求导，获取李雅普诺夫导函数：
其中，为李雅普诺夫导函数，/>为转速误差，/>为转速误差的导数，/>为估计误差，为估计误差的导数，/>为额定转速的导数。
②基于李雅普诺夫第二定理，令，结合等价确定性原则，得到：
进而得到风力发电系统的控制律，风力发电系统的控制律的表达式如公式（5）所示：
（5）
公式（5）中，为任意大于零的常数。
步骤D：根据风力发电系统的控制律，求解获取估计参数；
（ⅰ）将风力发电系统的控制律代入李雅普诺夫导函数，得到：
其中，为估计参数的导数。
（ⅱ）为使成立，令：
进而得到：
（ⅲ）对估计参数的导数求积分，得到估计参数，估计参数的表达式如公式（6）所示：
（6）
公式（6）中，为风机工作时间。
步骤三：根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用估计参数，求解获取桨距角，并将桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制；
风能利用系数的非线性模型的表达式如公式（7）所示：
（7）
公式（7）中，为风能利用系数，/>为叶尖速比，/>为桨距角，/>为关于桨距角/>和叶尖速比/>的函数，/>为转速误差，/>为风机转速，/>为叶轮长度，/>为风速。
根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用估计参数，求解获取桨距角包括如下步骤：
步骤a：将风能利用系数的非线性模型的表达式中的风能利用系数用求解获取的估计参数/>代替，获取仅包含桨距角/>一个未知数的非线性方程组；
步骤b：对仅包含桨距角一个未知数的非线性方程组进行求解，获取桨距角/>。
为验证本实施例提供的风电系统桨距角控制方法的有效性，将本实施例提供的风电系统桨距角控制方法在Matlab/simulink平台进行建模仿真，相关参数如表1所示。
表1 风力发电机组参数
本实施例提供的风电系统桨距角控制方法，基于转速的功率跟踪控制，因此，当转速超过额定转速时，若系统没有功率反馈结构，功率会持续下降。如图2所示，为风轮转速的变化示意图，如图3所示，为PID控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图，如图4所示，为自适应控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图，由图2-4可知，当转速超过额定转速时，自适应控制器仍然能够稳定功率，且在临界时刻拥有较好的动态特性。
为验证不同风速情况下，自适应控制器对功率的控制效果，将表1中额定风速设置为11m/s。如图5所示，为额定风速11m/s时PID控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图，如图6所示，为额定风速11m/s时自适应控制下风力发电系统功率和风能利用系数的变化示意图，由图5-6可知，自适应控制器仍然能对功率进行有效控制。
本实施例提供的风电系统桨距角控制方法，基于风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程，通过直接对风能利用系数进行参数估计，求解获取桨距角，从而达到对桨距角进行间接估计的效果，使估计参数踪上真实值，在控制效果上更为精确，相对于传统的PID控制，不仅能够维持功率稳定，而且能够提高风力发电系统的稳定性。传统的变桨距控制大多对桨距角进行参数估计，但是桨距角作为风机的物理参数，其变化曲线并不能直接反应风机性能的优良，相反，风能利用系数是评估风机性能的一个重要指标，本发明通过对风能利用系数进行估计，其变化曲线能够直接反应当前风力发电系统的性能。另外，本发明还能够通过调节控制器参数，优化风能利用系数，使其达到最优值。
实施例2
本实施例提供一种风电系统桨距角控制装置，包括：
风机转速非线性微分方程构建模块：用于根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；
风能利用系数估计模块：用于根据风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；
桨距角控制模块：用于根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用估计参数，求解获取桨距角，并将桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制。
本发明实施例所提供的风电系统桨距角控制装置可执行本发明任意实施例所提供的风电系统桨距角控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例3
本实施例提供一种系统，包括处理器及存储介质；
存储介质用于存储指令；
处理器用于根据指令进行操作以执行实施例一中方法的步骤。
实施例4
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例一中方法的步骤。
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。
本申请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。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种风电系统桨距角控制方法，其特征在于，包括：
根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；
根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；
根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角，并将所述桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制；
其中，所述风力发电系统的数学模型的表达式如公式（1）所示：
（1）
公式（1）中，为风轮转动惯量，/>为风机转速，/>为风机转速的导数，/>为风机机械转矩，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为风能利用系数；
所述风机转速非线性微分方程的表达式如公式（2）所示：
（2）
公式（2）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为风能利用系数，/>为齿轮比，/>为电机转矩；
所述风能利用系数的非线性模型的表达式如公式（7）所示：
（7）
公式（7）中，为风能利用系数，/>为叶尖速比，/>为桨距角，/>为关于桨距角/>和叶尖速比/>的函数，/>为转速误差，/>为风机转速，/>为叶轮长度，/>为风速。
2.根据权利要求1所述的风电系统桨距角控制方法，其特征在于，根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数包括：
引入估计参数和风力发电系统的控制律，对所述风机转速非线性微分方程进行改写，获取风机转速非线性微分方程改写模型；
定义转速误差和估计误差，并构建获取关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数；
根据所述风机转速非线性微分方程改写模型和李雅普诺夫函数，基于李雅普诺夫第二定理，结合等价确定性原则，求解获取风力发电系统的控制律；
根据所述风力发电系统的控制律，求解获取估计参数。
3.根据权利要求2所述的风电系统桨距角控制方法，其特征在于，所述风机转速非线性微分方程改写模型的表达式如公式（3）所示：
（3）
公式（3）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为估计参数，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为风力发电系统的控制律；
所述关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数的表达式如公式（4）所示：
（4）
公式（4）中，为关于转速误差和估计误差的李雅普诺夫函数，/>为转速误差，，/>为额定转速，/>为风机转速，/>为估计误差，/>，/>为风能利用系数，/>为估计参数；
所述风力发电系统的控制律的表达式如公式（5）所示：
（5）
公式（5）中，为额定转速的导数，/>为任意大于零的常数；
所述估计参数的表达式如公式（6）所示：
（6）
公式（6）中，为风机工作时间。
4.根据权利要求1所述的风电系统桨距角控制方法，其特征在于，根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角包括：
将所述风能利用系数的非线性模型的表达式中的风能利用系数用求解获取的估计参数/>代替，获取仅包含桨距角/>一个未知数的非线性方程组；
对所述仅包含桨距角一个未知数的非线性方程组进行求解，获取桨距角/>。
5.一种风电系统桨距角控制装置，其特征在于，包括：
风机转速非线性微分方程构建模块：用于根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；
风能利用系数估计模块：用于根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；
桨距角控制模块：用于根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角，并将所述桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制；
其中，所述风力发电系统的数学模型的表达式如公式（1）所示：
（1）
公式（1）中，为风轮转动惯量，/>为风机转速，/>为风机转速的导数，/>为风机机械转矩，/>为齿轮比，/>为电机转矩，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为风能利用系数；
所述风机转速非线性微分方程的表达式如公式（2）所示：
（2）
公式（2）中，为风机转速的导数，/>为常数项，/>，/>为空气密度，/>为叶轮长度，/>为风轮转动惯量，/>为风速，/>为叶尖速比，/>为风能利用系数，/>为齿轮比，/>为电机转矩；
所述风能利用系数的非线性模型的表达式如公式（7）所示：
（7）
公式（7）中，为风能利用系数，/>为叶尖速比，/>为桨距角，/>为关于桨距角/>和叶尖速比/>的函数，/>为转速误差，/>为风机转速，/>为叶轮长度，/>为风速。
6.一种系统，其特征在于，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1~4任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1~4任一项所述方法的步骤。
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