ES2907191T3

ES2907191T3 - Control de velocidad de rotor de una turbina eólica

Info

Publication number: ES2907191T3
Application number: ES20170382T
Authority: ES
Inventors: Jacob Deleuran Grunnet; Tobias Gybel Hovgaard; Wingerden Jan-Willem Van; Sebastiaan Mulders
Original assignee: Vestas Wind Systems AS
Current assignee: Vestas Wind Systems AS
Priority date: 2019-04-24
Filing date: 2020-04-20
Publication date: 2022-04-22
Anticipated expiration: 2040-04-20
Also published as: EP3730780A1; EP3730780B1; US11578695B2; US20200340450A1

Abstract

Método (90) para controlar la velocidad de rotor de una turbina eólica (10), comprendiendo el método (90): definir (92) un modelo de sistema (26) que describe la dinámica de resonancia de un componente de turbina eólica (12), teniendo el modelo de sistema (26) un término de entrada no lineal (25); aplicar (94) una transformada (32) al modelo de sistema (26) para obtener un modelo transformado (29) para una amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica (12), teniendo el modelo transformado (29) un término de entrada lineal (38, 40); definir (96) un modelo de turbina eólica (30) que describe la dinámica de la turbina eólica (10), incluyendo el modelo de turbina eólica (30) el modelo transformado (29) del componente de turbina eólica (12); y, aplicar (98) un algoritmo de control basado en modelo (72) usando el modelo de turbina eólica (30) para determinar al menos una salida de control (86), y usando (100) la al menos una salida de control (86) para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica (10).

Description

DESCRIPCIÓN

Control de velocidad de rotor de una turbina eólica

Campo de la invención

La presente invención se refiere al control de la velocidad de rotor de una turbina eólica y, en particular, pero no limitada, al control de la velocidad de rotor para evitar provocar una oscilación de respuesta de resonancia de un componente de la turbina eólica, por ejemplo, una torre de turbina eólica.

Antecedentes

Turbinas eólicas para la generación de potencia se conocen bien en la técnica. Un tipo de turbina eólica es una turbina eólica de velocidad variable, en el que una velocidad de rotor puede variar en proporción a una velocidad de viento para maximizar la eficiencia de la turbina eólica. Para turbinas eólicas de velocidad variable, un par de fuerzas de generador y un ángulo de paso de las palas pueden controlarse para mantener diferentes parámetros operativos, por ejemplo, par de fuerzas aerodinámico, velocidad de rotor, potencia eléctrica, dentro de las restricciones operativas basándose en parámetros de diseño y condiciones de funcionamiento.

Un problema de las turbinas eólicas, en particular con uno o más componentes de una turbina eólica, es que la excitación de la frecuencia de resonancia de los componentes puede provocar vibraciones relativamente grandes que, en el peor de los casos, puede conducir a un fallo estructural del componente. Por ejemplo, determinadas velocidades o frecuencias de un rotor de turbina eólica pueden excitar la frecuencia de resonancia u oscilación de la torre y/o palas de la turbina eólica. En particular, como el rotor de la turbina eólica proporciona una amortiguación aerodinámica de lado a lado insignificante, en un orden de magnitud menor que la relación de amortiguación longitudinal, entonces pequeñas perturbaciones pueden conducir a fluctuaciones de carga comparables a tensiones longitudinales. A medida que la velocidad de rotor varía a través de diferentes puntos de funcionamiento, puede ser un desafío asegurar que la frecuencia de resonancia de uno o más de estos componentes no se excite. Un desequilibrio en el rotor puede provocarse por, por ejemplo, ángulo de paso de pala, par de fuerzas de generador, masa del componente o velocidad de viento en las proximidades de la turbina. En particular, el centro de masa del conjunto de rotor de turbina eólica no coincide con el centro de rotor real como resultado de, por ejemplo, imperfecciones de fabricación, deterioro por uso, suciedad y formación de hielo. Además, también se inducen vibraciones por desequilibrios aerodinámicos de rotor provocados por errores de paso y daños en la superficie de pala.

Convencionalmente, se definen una o más zonas de exclusión de velocidad de rotor o intervalos críticos en los que no se permite que funcione un rotor de turbina eólica. Por ejemplo, si un controlador de turbina eólica determina que es necesario ajustar la velocidad de rotor para que funcione en un lado de una zona de exclusión al opuesto de la zona de exclusión con el fin de mejorar la eficiencia de funcionamiento, entonces la turbina eólica puede controlarse de modo que la velocidad de rotor pase rápidamente a través de la zona de exclusión. Esto, sin embargo, puede conducir a un rendimiento subóptimo de la turbina eólica.

Se conoce que los métodos de control predictivo se usan en asociación con la tecnología de control de turbina eólica, en particular para aumentar o maximizar la salida de potencia de una turbina eólica y/o reducir o minimizar la carga en una turbina eólica. El artículo “Multiple model multiple-input multiple output predictive control for variable speed variable pitch wind energy conversion systems” de Soliman et al., IET Renewable Power Generation, Vol. 5, n.° 2, pp.

124-136, 9 de marzo de 2011, es un ejemplo de control predictivo por modelo para una turbina eólica.

El control predictivo por modelo es un enfoque para proporcionar control de turbina eólica. Un controlador predictivo está dotado de una función de modelo de turbina eólica que se hace funcionar en un número de variables de entrada, y, por consiguiente, se obtienen las salidas de control, en este caso mediante optimización. Esta optimización puede ser difícil de lograr en la práctica si la función del modelo de turbina eólica es compleja. Un modelo para la resonancia de uno o más componentes de turbina eólica, tal como la torre, no puede integrarse fácilmente en la función del modelo de turbina eólica. Esto se debe a que un modelo de resonancia es normalmente no lineal y no convexo. Un problema o modelo convexo es manejable ya que existe una serie de métodos altamente eficientes y fiables para resolver tales problemas. Este es a menudo un requisito previo para un sistema de control en línea a tiempo real, como es relevante para el control de turbina eólica. Es en este contexto en el que se establece la presente invención.

Sumario de la invención

Según un aspecto de la invención, se proporciona un método para controlar la velocidad de rotor de una turbina eólica. El método comprende definir un modelo de sistema que describe la dinámica de resonancia de un componente de turbina eólica, donde el modelo de sistema tiene un término de entrada no lineal. El método comprende aplicar una transformación al modelo de sistema para obtener una representación o modelo transformado para una amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica, donde el modelo transformado tiene un término de entrada lineal. El método comprende definir un modelo de turbina eólica que describe la dinámica de turbina eólica, donde el modelo de turbina eólica incluye el modelo transformado del componente de turbina eólica. El método incluye aplicar un algoritmo o enfoque de control basado en modelo usando el modelo de turbina eólica para determinar al menos una salida de control, y usar la al menos una salida de control para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica.

La al menos una salida de control puede incluir controlar al menos uno de par de fuerzas de generador y paso de pala de la turbina eólica. El controlador puede ordenar a accionadores relevantes de la turbina eólica que controlen el funcionamiento de la turbina eólica según la al menos una salida de control.

Al transformar el modelo de sistema de un modelo que describe la dinámica de resonancia de un componente de turbina eólica a un modelo que describe la amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica, el término de forzamiento se transforma de un término no lineal a un término lineal. Ventajosamente, esto permite que el efecto de resonancia del componente de turbina eólica se incluya en una configuración de control basada en modelo para la turbina eólica porque, a diferencia de la inclusión del modo de sistema, la inclusión del modelo transformado en el modelo de turbina eólica permite una resolución eficiente en línea a tiempo real del modelo de turbina eólica en un algoritmo de control basado en modelo. En particular, la transformación del modelo de sistema a partir de un modelo no lineal no convexo a un modelo lineal convexo facilita la inclusión de dinámica de resonancia en el modelo de turbina eólica.

En algunas realizaciones, aplicar el algoritmo de control basado en modelo comprende predecir la amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica sobre un horizonte de predicción usando el modelo de turbina eólica, y determinar la al menos una salida de control basándose en la amplitud de oscilación de respuesta predicha. El control predictivo es una forma particularmente conveniente de controlar el funcionamiento de la turbina eólica. La transformación del modelo de sistema en un modelo lineal convexo es particularmente útil para su uso en el control predictivo ya que no existen, o existen pocos, métodos eficientes para resolver modelos en línea no lineales no convexos.

El método puede comprender usar la amplitud de oscilación de respuesta predicha en una función de coste del modelo de turbina eólica. El método puede comprender optimizar la función de coste para determinar la al menos una salida de control. Es decir, puede incluirse un término en la función de coste de control predictivo para tener en cuenta la dinámica de resonancia del componente de turbina eólica.

La función de coste puede incluir un parámetro de penalización asociado con la amplitud de oscilación de respuesta predicha para penalizar el funcionamiento de la turbina eólica a velocidades de rotor correspondientes a una amplitud de oscilación de respuesta de resonancia del componente de turbina eólica. Ventajosamente, el funcionamiento de la turbina eólica a velocidades de rotor que pueden provocar vibraciones de resonancia del componente de turbina eólica se desaconseja, por lo tanto, por el método de control predictivo.

En algunas realizaciones, optimizar la función de coste comprende determinar una compensación óptima entre maximizar la eficiencia de producción de potencia de la turbina eólica y minimizar el funcionamiento de la turbina eólica a velocidades de rotor correspondientes a la amplitud de oscilación de respuesta de resonancia del componente de turbina eólica. Ventajosamente, esto significa que se impide o desaconseja que la turbina eólica se haga funcionar a velocidades de rotor que pueden provocar vibraciones de resonancia del componente de turbina eólica sin tener un efecto excesivamente perjudicial sobre la salida de potencia de la turbina eólica.

En algunas realizaciones, optimizar la función de coste comprende realizar una optimización convexa en la función de coste.

El modelo transformado puede ser un modelo lineal de parámetros variables (LPV).

La velocidad de rotor de la turbina eólica puede ser un parámetro de planificación del modelo LPV. El parámetro de planificación puede determinarse por iteración hasta la convergencia. Ventajosamente, la iteración puede realizarse durante un período de tiempo más largo que las soluciones individuales del algoritmo de control basado en modelo, reduciendo de ese modo significativamente los recursos computacionales necesarios sin perder una cantidad significativa de rendimiento o precisión.

En algunas realizaciones, determinar el modelo transformado comprende la aplicación de un enfoque de Wiener al modelo de sistema, que es un enfoque particularmente conveniente para realizar la transformación. También pueden usarse otras transformaciones adecuadas que, sin embargo, realizan una función similar.

El término de entrada lineal en el modelo transformado puede incluir un par de fuerzas de variación de frecuencia periódica aplicado al componente de turbina eólica.

El modelo de sistema puede describir un desplazamiento del componente de turbina eólica.

El componente de turbina eólica puede ser una torre de turbina eólica. Alternativamente, el componente de turbina eólica puede ser una pala de turbina eólica en la que la resonancia puede estar relacionada con una vibración en el sentido del borde, o un tren de accionamiento en el que la resonancia puede estar relacionada con vibraciones estructurales o con vibraciones que dan lugar a ruidos tonales.

Según otro aspecto de la invención, se proporciona un medio de almacenamiento legible por ordenador no transitorio que almacena instrucciones en el mismo que, cuando se ejecutan por un procesador, hacen que el procesador realice el método descrito anteriormente.

Según otro aspecto de la invención, se proporciona un controlador para controlar la velocidad de rotor de una turbina eólica. El controlador está configurado para definir un modelo de sistema que describe la dinámica de resonancia de un componente de turbina eólica, donde el modelo de sistema tiene un término de entrada no lineal. El controlador está configurado para aplicar una transformada al modelo de sistema para obtener un modelo transformado para una amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica, donde el modelo transformado tiene un término de entrada lineal. El controlador está configurado para definir un modelo de turbina eólica que describe la dinámica de la turbina eólica, donde el modelo de turbina eólica incluye el modelo transformado del componente de turbina eólica. El controlador está configurado para aplicar un algoritmo de control basado en modelo usando el modelo de turbina eólica para determinar al menos una salida de control, y para usar la al menos una salida de control para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica.

Según otro aspecto de la invención, se proporciona una turbina eólica que comprende el controlador descrito anteriormente.

Breve descripción de los dibujos

Ahora se describirán una o más realizaciones de la invención a modo de ejemplo con referencia a los dibujos adjuntos, en los que:

la figura 1 es un diagrama esquemático que ilustra una vista frontal de una turbina eólica que tiene una torre y que incluye un controlador según una realización de un aspecto de la invención;

la figura 2 ilustra un marco nominal del controlador de la figura 1;

la figura 3(a) ilustra una transformada lineal invariante en el tiempo (LTI) que puede aplicarse a un modelo de torre de turbina eólica, y la figura 3(b) ilustra una transformada lineal de parámetros variables (LPV) aplicada a un modelo de torre de turbina eólica definido en el controlador de la figura 1;

la figura 4 muestra un gráfico de la magnitud de oscilación de torre frente a la velocidad de rotor usando la transformada LTI de la figura 3(a), mostrando el gráfico un intervalo de velocidades de rotor que define una zona de exclusión; la figura 5 muestra un gráfico de desplazamiento de torre frente al tiempo usando la transformada LTI de la figura 3(a), y también muestra un gráfico de la amplitud de oscilación frente al tiempo usando la transformada LPV de la figura 3(b);

la figura 6 muestra gráficos de las velocidades del viento en las proximidades de la turbina eólica de la figura 1 en el caso de aumentar linealmente la velocidad de viento a lo largo del tiempo tanto para una ley de control convencional como para una estimación según la transformada LPV de la figura 3(b);

las figuras 7(a)-(d) muestran gráficos de dinámica de turbina eólica frente al tiempo determinado por el controlador de la figura 1 para la velocidad de viento de la figura 6 tanto para una ley de control convencional como para una estimación según la transformada LPV de la figura 3(b) donde, en particular, las figuras 7(a)-(d) muestran respectivamente gráficos de velocidad de rotor, amplitud de oscilación, potencia de generador y par de fuerzas de generador;

la figura 8 es un diagrama esquemático del controlador de la figura 1, que muestra los módulos de componentes del controlador, concretamente, módulos de control predictivo por modelo (MPC) y estimadores, junto con las entradas y salidas a los mismos;

la figura 9 muestra las etapas de un método llevado a cabo por el controlador de la figura 8.

Descripción detallada

La figura 1 muestra una turbina eólica 10 según una realización de la invención. La disposición 10 incluye una torre 12, una góndola 14 acoplada de manera rotatoria a la parte superior de la torre 12, un rotor que incluye un buje de rotor 16 montado en la góndola 14, una pluralidad de palas de rotor de turbina eólica 18 acopladas al buje de rotor 16, y un controlador 20, o sistema de control, según una realización de un aspecto de la invención. El controlador 20 se describe con mayor detalle a continuación. La góndola 14 y las palas de rotor 18 se giran y se dirigen a la dirección del viento mediante un sistema de guiñada. En realizaciones, la góndola 14 aloja componentes generadores (no mostrados) de la turbina eólica 10, que incluyen el generador, caja de engranajes, conjunto de tren de accionamiento y freno, así como un equipo convertidor para convertir la energía cinética del viento en energía eléctrica para proporcionarla a la red. En determinadas turbinas eólicas, puede no usarse una caja de engranajes y al menos partes del equipo convertidor pueden no colocarse en la góndola. La turbina eólica 10 se muestra en su forma completamente instalada adecuada para el funcionamiento; en particular, el rotor 16 está montado en la góndola 14 y cada una de las palas 18 está montada en el rotor y el buje de rotor 16.

El centro de masa del rotor 16 puede no coincidir con el centro del rotor 16 debido a la disposición de las palas 18 alrededor del rotor 16, entre otras razones, tales como palas diferentes que tienen una masa diferente. Cuando la turbina eólica 10 se hace funcionar con velocidad variable para condiciones por debajo de las nominales, la torre 12 puede excitarse mediante una fuerza periódica variable en frecuencia. La dinámica de la torre puede modelarse mediante un sistema de amortiguación de resorte de masa de segundo orden y regirse por

mx(t) ^x(t) kx(t) = au cos(i/t(t)),

donde m es la masa constante de la torre 12, Z es un parámetro de amortiguación, k es la constante de resorte, ip(t) e [0,2 ^{n )} es el ángulo acimutal del rotor 16, au cuantifica la amplitud de la fuerza periódica, y {x, x, x} respectivamente representan el desplazamiento de lado a lado, velocidad y aceleración de la torre 12 en el sistema de coordenadas de buje ilustrado en la figura 1.

El sistema de amortiguación de resorte de masa de segundo orden puede dividirse en un conjunto de ecuaciones diferenciales de primer orden definiendo x-i, = x(t),x², = x(t), y puede expresarse en forma de espacio de estados de la siguiente manera:

donde = ^k/m es la frecuencia natural estructural. Esta forma de espacio de estados puede denominarse modelo de sistema. Se observa que el modelo de sistema tiene un término de entrada o de forzamiento no lineal, concretamente, au cos(^(í)). Tal término no lineal hace difícil incluir la dinámica de resonancia de la torre 12 en un control predictivo por modelo de la turbina eólica 10. Por lo tanto, primero se aplica una transformada al modelo de sistema de modo que pueda incorporarse más fácilmente en un modelo de turbina eólica que luego se usa para el control predictivo. A continuación, se describen detalles de la transformada.

El objetivo es proporcionar una compensación entre la eficiencia de generación de energía y las reducciones de carga de fatiga de torre impidiendo o minimizando el funcionamiento de la velocidad de rotor cerca de la frecuencia natural de torre. La figura 2 muestra una representación gráfica del marco nominal. El modelo de turbina eólica 21 tiene una perturbación de viento 22 y una entrada de control de par de fuerzas de generador 23, la última de las cuales se somete a optimización. Una función coseno actúa sobre la salida de posición azimutal 24 del modelo de turbina eólica 21, lo que da como resultado una entrada periódica o no lineal 25 al modelo de torre 26. Las salidas de carga y energía 27, 28 de los respectivos modelos de torre y turbina eólica 26, 21, junto con la señal de entrada de par fuerza 23, se incluyen en la siguiente función de coste para optimizar la compensación de carga-energía:

argmin ! 1 (Energía) X2 (Cargas) X3 (Par de fu erzas)

Par de fuerzas

donde A¡: i = {1,2,3} son constantes positivas que determinan las compensaciones objetivas. La señal de carga 25 es una medida dependiente de la velocidad periódica y del rotor para la carga de fatiga de la torre, provocada por la presencia de la función trigonométrica. Esto presenta un problema para describir el objetivo como un problema de optimización convexa. Como se describirá a continuación, este problema se aborda mediante la agregación de la función trigonométrica no lineal 25 y el modelo de torre lineal invariante en el tiempo (LTI) 26 mediante una transformación de modulación de modelo. El modelo de torre transformado 29 da como resultado una descripción del sistema lineal de parámetros variables (LPV). La combinación posterior con un modelo de turbina eólica, proporcionando la variable de planificación de velocidad de rotor como un estado interno del sistema, da como resultado un modelo de cuasi-LPV 30. La derivación de la transformación de modulación de modelo se proporciona a continuación.

Como se mencionó anteriormente, la transformación, en particular una transformación de modulación, se aplica al modelo de sistema para obtener una descripción de modelo lineal (pero variable en cuanto a parámetros) de la dinámica de torre. Esto proporciona el comportamiento dinámico dependiente de la frecuencia como una señal de estado estacionario. Para lograr esto, la transformación se basa en una suposición de que un cambio en una amplitud de respuesta u oscilación ay(x) y fase ^ ( r ) del sistema es mucho más lento que la frecuencia de excitación periódica a r, es decir, en este caso, la velocidad de rotor, donde x es una escala de tiempo lenta en relación con la escala de tiempo normal t. Se supone que las variables que son una función de la escala de tiempo lenta x son constantes durante un único período Tr = 2rc-/wr , de tal manera que

Al hacer uso de la identidad anterior y al aplicar un enfoque o transformada de Wiener al modelo de sistema, se usa una nueva secuencia de estado o modelo transformado q = [q-i,q²,q³,q⁴]T puede obtenerse y expresarse como

La amplitud instantánea (u oscilación) y la fase de la respuesta dinámica del sistema transformado a la frecuencia están dadas por

ayO) = Jq s l í

<p(r) = tan_1(q4/ q 3)

Se ve que el modelo de sistema nominal de segundo orden periódicamente excitado de la dinámica de resonancia de la torre 12 se transforma en una estructura lineal de parámetros variables (LPV), denominada modelo transformado.

Las figuras 3(a) y 3(b) muestran respectivamente las entradas a, y salidas de, las transformadas G(s) 31 y H(s, wr ) 32. En particular, la figura 3(a) muestra que el modelo de sistema nominal de la torre 12 se excita periódicamente a una frecuencia y amplitud determinadas, es decir, tiene una término de forzamiento o entrada no lineal au cos(u rt) 34. La respuesta 36 se escala y se desplaza de fase con respecto a la señal de entrada 34. Específicamente, la respuesta 36 puede expresarse como ay cos(wr t ^ ). Es decir, la respuesta 36 también es un término no lineal. Por el contrario, la figura 3(b) muestra que el sistema transformado tiene una entrada lineal. En particular, la amplitud de entrada periódica au 38 es una entrada directa al sistema transformado. La frecuencia a r 40 también es una entrada al sistema transformado; sin embargo, puede verse anteriormente que esto no es una entrada directa y en su lugar aparece en el estado del sistema. La frecuencia a r 40, por lo tanto, cambia la dinámica del sistema y es un parámetro de planificación del sistema. También en contraste con la figura 3(a), la figura 3(b) muestra que las salidas del modelo transformado son lineales y, específicamente, las salidas son la oscilación o amplitud de respuesta ay 42 y el desplazamiento de fase de respuesta y 44.

Las figuras 4(a) y 4(b) muestran gráficos de magnitud de Bode del modelo nominal de planta, es decir, el modelo de sistema, y su homólogo modulado, es decir, el modelo transformado. Para obtener la respuesta de frecuencia del modelo transformado, la norma euclidiana de las respuestas de q³y q⁴, en cada punto de frecuencia se toma para obtener la salida de amplitud ay(r) usando la relación dada anteriormente. La frecuencia natural a n = ^k/m es la misma frecuencia que el pico de resonancia claramente presente.

Se elige un conjunto de cuatro frecuencias de evaluación como {wr l , wr2 , wr3, wr,4} = {0, 0,5, 0,7, 2,0} rad s-1 para mostrar los efectos de la transformación mediante flechas indicativas en las figuras 4(a) y 4(b). Se muestra para wr l que el modelo transformado se reduce al caso nominal. Para {wri Vi > 1} el contenido de magnitud se transfiere a una contribución de CC para cada evaluación de H(y'w,wr ¡ ). Además, el pico de resonancia nominal en es para cada respuesta de frecuencia dividida en dos picos con una reducción de magnitud de 3 dB. Cuando la amplitud de entrada au 38 del modelo transformado varía lentamente, las magnitudes de puntos de frecuencia específicos del modelo nominal se mapean a una contribución de CC en el caso transformado. Las variaciones rápidas darán como resultado contribuciones de las resonancias a frecuencias más altas.

El efecto de la transformación en el dominio del tiempo se evalúa en la figura 5. Tanto el modelo de sistema nominal como el modelo transformado se alimentan con una frecuencia creciente lineal, a una velocidad de aceleración de frecuencia constante de á r= 0,01 rad s-1 durante un período de 1200 s, que comienza a partir de a r= 0 a 1,2 rad s-1. En particular, la figura 5 muestra el desplazamiento temporal 46 de la torre 12 según el modelo de sistema nominal, y también la amplitud temporal 48 de las oscilaciones de torre según el modelo transformado. El modelo transformado muestra un seguimiento de amplitud muy cercano de la dinámica de modelo de sistema nominal.

Ahora se obtiene un modelo para la dinámica de la turbina eólica 10 para aumentar el modelo transformado para la dinámica de resonancia de la torre de turbina eólica 12 para obtener un modelo cuasi-LPV. Como la dinámica del modelo de torre transformado está planificada por la frecuencia de excitación de entrada 40, que en este caso es la velocidad a r del rotor, es una etapa lógica para aumentar un modelo de turbina eólica que añade esta variable a la descripción general del sistema.

El modelo de turbina eólica de primer orden considerado es

Jrcúr = r a - N (rg Arg),

donde Jr, es la inercia de rotor total que consiste en la inercia del buje y tres veces la inercia de la pala, N > 1 es la relación de la caja de engranajes, y r a, es el par de fuerzas de rotor aerodinámico definido como

donde pa, es la densidad del aire, R es el radio del rotor, U es la velocidad de viento efectiva de rotor y ^{C T}, es el coeficiente de par de fuerzas en función del ángulo de paso de pala y la relación de velocidad de punta adimensional X = a rR/U. El par de fuerzas de sistema r s = N(rg A^t5) es una suma del par de fuerzas de generador Tg , resultante de una ley de control de par de fuerzas estándar 'K-omega-cuadrado' y una contribución de par de fuerzas adicional At5, resultante del marco de control predictivo por modelo (MPC) descrito a continuación. La ley de control de par de fuerzas se toma como parte integral del modelo, y se define como

^t„ = Kw^/N

donde K es la ganancia de modo óptima

calculado para el lado del eje de baja velocidad en Nm.

La ecuación diferencial de turbina eólica se aumenta al modelo de torre transformado para dar

Esta descripción del modelo incluye la entrada de par de fuerzas aerodinámico y generador no lineal definida anteriormente, y la salida es una combinación no lineal de una parte del estado.

El modelo de turbina eólica puede linealizarse alrededor de un punto de linealización considerado tomando derivadas parciales con respecto al estado y vectores de entrada para obtener una descripción lineal de espacio de estados del modelo. Además, el par de fuerzas de rotor aerodinámico puede estar linealizado con respecto a la velocidad de rotor y la velocidad de viento.

Para cada punto de funcionamiento, los valores de estado estacionario correspondientes pueden sustituirse en el modelo de espacio de estados haciendo uso de una función f ( a r (t)), es decir, una función de la velocidad de rotor, que planifica el estado, matrices de entrada y salida del modelo de espacio de estados. Esto significa que la dinámica no lineal del modelo de turbina eólica puede describirse mediante un conjunto de modelos lineales y variar la descripción del sistema según el punto de funcionamiento parametrizado por la función f ( a r (t)). Para el caso de cuasi-LPV, o simplemente caso qLPV, la variable de planificación es parte del estado, que hace que el sistema se autoplanifique para cada etapa de tiempo.

La complejidad computacional de MPC no lineal lo hace a menudo inadecuado para su aplicación en sistemas rápidos del mundo real tales como turbinas eólicas. Sin embargo, la propiedad inherente de un sistema qLPV en el que una parte del estado del sistema se usa como mecanismo de planificación puede usarse para formar un marco qLPV-MPC que tiene una complejidad computacional reducida.

Se utiliza un enfoque de MPC económico para optimizar directamente un rendimiento económico de la turbina eólica 10. Es decir, un criterio de rendimiento predefinido especifica la compensación entre la eficiencia de extracción de potencia y las mitigaciones de carga, y encuentra una señal de control óptima que da como resultado la minimización del criterio. El problema de control de MPC no lineal puede resolverse mediante un método iterativo, en particular, mediante la resolución de programas cuadráticos posteriores (QP) minimizando el coste predefinido, y usar la secuencia de planificación predicha resultante como un 'inicio en caliente' para la siguiente iteración tras la convergencia.

Puede obtenerse una expresión de propagación directa para la predicción de la salida del modelo qLPV Yk+i mediante la manipulación del modelo linealizado de espacio de estados de la turbina eólica 10, donde Yk+i depende de un número de variables de planificación Pk, = [pk, pk+i, ..., Pk+Np] e K"pxwp en cada instante de tiempo sobre un horizonte de predicción Np. En el instante de tiempo k = 0 solo se supone que se conoce el estado inicial, y las variables de predicción se eligen para que sean constantes sobre el horizonte de predicción. Suponiendo esta inicialización, el QP se resuelve para A®g,k+1 = [Ar5,fc+1 ... Ar5,fc+Wp] e Rnp minimizando el coste

argmin J = Y¿+1 QYk+1 A 0 ¡k+1RA0&k+1

AOg.k+1

sujeto al sistema dinámico Yk+i donde Q = diag(Q, Q,...,Q) e r ^{n p x n p} y R = diag(R, R,...,R) e r ^{n p x n p} son, respectivamente, matrices de peso que actúan sobre la amplitud de torre de salida predicha y la desviación de la señal de control de par de fuerzas de entrada óptima 'K-omega-cuadrado'. Una compensación entre las reducciones de potencia y carga producidas se obtiene convenientemente variando los pesos Q y R.

Ahora puede usarse la propiedad qLPV inherente, y la evolución predicha del estado se usa como inicialización en caliente de las variables de planificación P en la siguiente iteración. El proceso iterativo se repite hasta una métrica, por ejemplo, la norma 2, entre predicciones consecutivas de la salida de modelo, Yk+i, está dentro de un umbral de error predeterminado. El proceso iterativo descrito solo se usa en la etapa de tiempo inicial k = 0. Es decir, el vector de planificación Pk encuentra iterativamente durante la primera etapa de tiempo, y luego se usa inicio en caliente para casos de tiempo posteriores.

Ahora se describe un ejemplo en el que se usa el marco qLPV-MPC descrito. El modelo de torre de segundo orden transformado se acciona por su velocidad de rotor medida, formando el vector de estado qLPV completo qk. El estado se usa en cada instante de tiempo para la propagación directa del modelo. El siguiente ejemplo ilustra que el qLPV-MPC protege con éxito contra el funcionamiento del rotor que coincide con la frecuencia de resonancia de la torre.

El ejemplo descrito incluye inicializar la turbina eólica i0 para condiciones de funcionamiento correspondientes a una velocidad de viento de U = 5,5 m s-i, seguido de una pendiente del viento que aumenta linealmente a una velocidad máxima de U = 8,0 m s_i en aproximadamente 250 s. La figura 6 muestra la señal de viento 50 aplicada en el ejemplo descrito. Como no puede suponerse que la velocidad de viento pueda medirse en la práctica, se usa una inmersión efectiva y una estimación efectiva del rotor de invariancia de la velocidad de viento 52, y esto también se muestra en la figura 6. Como la velocidad de viento 52 estimada toma el par de fuerzas de generador y la velocidad de rotor como entradas, y se produce un cambio rápido de par de fuerzas de rotor y generador a alrededor de i00 s, se observa entonces una discrepancia en torno a este momento. Como se desconoce la velocidad de viento futura en el instante de tiempo k, su evolución se elige entonces para que sea constante sobre el horizonte de predicción.

El tiempo de muestreo se establece en Ts = i,0 s. Este intervalo de muestreo relativamente bajo es posible porque la transformación de modulación mueve la señal de carga a una contribución de estado casi estable. Como resultado de esta transformación, el objetivo del algoritmo es encontrar la trayectoria de funcionamiento óptima, y no mitigar activamente una frecuencia específica. El intervalo de muestreo bajo es especialmente conveniente para aplicaciones del mundo real, ya que esto permite resolver el QP con menos frecuencia, reduciendo la necesidad de un hardware de control potente.

Las figuras 7(a)-(d) presentan resultados para el ejemplo descrito. En particular, las figuras 7(a)-(d) muestran respectivamente gráficos de la velocidad de rotor, amplitud, potencia del generador y par de fuerzas de generador frente al tiempo. Específicamente, las figuras 7(a)-(d) muestran una comparación frente al control del par de fuerzas de 'K-omega-cuadrado' convencional con una velocidad de viento que aumenta linealmente. Los factores de ponderación de entrada y salida se han elegido para que sean Q=0,i, R = 25, y el horizonte de predicción Np, y horizonte de control Nc, se establecen en Np = Nc = 25. Las figuras 7(a)-(d) ilustran la capacidad del algoritmo para impedir que la turbina eólica i0 funcione a una velocidad de rotación que excita la frecuencia natural de la torre aumentando ©g,k+i, es decir, aumentando la contribución de par de fuerzas adicional resultante del marco de MPC.

En aproximadamente 100 s, la velocidad de viento es suficiente para que la compensación de carga y potencia esté a favor de una velocidad de rotación en las proximidades de una velocidad de rotor que excitará la frecuencia natural de la torre. Esto se trata mediante el algoritmo provocando una reducción rápida del par de fuerzas de generador 60 (como se muestra en la figura 7(d)) que da como resultado un cruce rápido de la velocidad de rotor o»r 62 la velocidad crítica del rotor, a r = a n = 6,75 rpm (como se muestra en la figura 7(a)). El desplazamiento de torre muestra una reducción en la amplitud de respuesta 64 (como se muestra en la figura 7(b)) por excitación de la frecuencia natural durante un período de tiempo más corto. Está claro que esto se produce a expensas de la potencia generada 66 cuando se produce la conmutación, y esto se refleja en la caída en la potencia del generador a alrededor de 100 s (como se muestra en la figura 7(c)). Expresado de manera diferente, el algoritmo actúa para impedir que la velocidad de rotor excite la frecuencia natural de la torre al imponer una demanda de par de fuerzas adicional. A continuación, cuando la velocidad de viento es suficiente para el funcionamiento a una velocidad de rotor 62 más alta, el par de fuerzas de generador adicional 60 se reduce rápidamente para facilitar un cruce rápido de la frecuencia crítica o»n. La estrategia es beneficiosa para reducir la carga periódica de la torre, a expensas de la potencia generada 66.

La figura 8 muestra esquemáticamente el controlador 20 de la realización descrita, en particular, los módulos dentro del controlador 20 junto con sus entradas y salidas. Estos módulos funcionan según el enfoque descrito anteriormente. El controlador 20 incluye un módulo o unidad de generación de modelo y estimador 70 y un módulo o unidad de MPC 72. El módulo de generación de modelo y estimador 70 toma como entradas 74 mediciones de la velocidad de rotor y el desplazamiento de la torre, y una estimación de la velocidad de viento. Alternativamente, puede hacerse una estimación de la velocidad de viento en el módulo estimador 70. Modelos para la torre de turbina eólica 12 y dinámica de la turbina eólica 10, en particular parámetros para su uso en estos modelos, también se reciben como entradas 76 al módulo de generación de modelo y estimador 70.

El modelo transformado de la turbina eólica 10 y la forma linealizada de espacio de estados se reciben como entradas 78, 80 por el módulo de MPC 72 del módulo de generación de modelo y estimación 70. También se recibe una estimación de la amplitud de excitación como una entrada 82 por el módulo de MPC 72 desde el módulo de generación de modelo y estimador 70.

Los objetivos y restricciones, por ejemplo, la función de coste descrita anteriormente, en la que se aplicará el algoritmo de MPC al modelo de turbina eólica, se reciben como una entrada 84 por el módulo de MPC 72.

El módulo de MPC 72 ejecuta el algoritmo de control basado en modelo, en esta realización, el algoritmo de MPC, basándose en las entradas 78, 80, 82, 84 y proporciona como salida 86 una o más señales de control para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica 10. En particular, la velocidad de rotor se controla para penalizar el funcionamiento a velocidades del rotor correspondientes a la amplitud de oscilación de respuesta de resonancia de la torre de turbina eólica 12. Específicamente, el módulo de MPC 72 determina una compensación óptima entre maximizar la eficiencia de producción de potencia de la turbina eólica 10 y minimizar el funcionamiento de la turbina eólica 10 a velocidades de rotor correspondientes a la amplitud de oscilación de respuesta de resonancia de la torre de turbina eólica 12. El módulo de MPC 72 también proporciona velocidad de rotor como una salida 88 que se retroalimenta al módulo de generación de modelo y estimación 70.

La figura 9 resume las etapas de un método 90 realizado por el controlador 20, como se describió anteriormente para la realización descrita. En la etapa 92, un modelo de sistema para la dinámica de resonancia de la torre de turbina eólica 12 está definido por el módulo de generación de modelo y estimador 70 sobre la base de parámetros recibidos en el módulo 70. Como se describió anteriormente, este modelo de sistema tiene una entrada no lineal o un término de forzamiento. En la etapa 94, el módulo de generación de modelo y estimador 70 aplica una transformada al modelo de sistema como se describió anteriormente, por ejemplo, mediante la aplicación de un enfoque o transformada de Wiener, para obtener un modelo transformado para la amplitud de oscilación de respuesta de la torre de turbina eólica 12. Este modelo transformado tiene un término de forzamiento lineal. En la etapa 96, el módulo de generación de modelo y estimador 70 define un modelo para la dinámica de la turbina eólica 10 sobre la base de parámetros recibidos en el módulo 70 y que incluye el modelo transformado de la torre de turbina eólica 12. En la etapa 98, el módulo de MPC 72 aplica un algoritmo de control basado en modelo usando el modelo de turbina eólica, o una versión linealizada de los mismos, para determinar al menos una salida de control del módulo 72. En la etapa 100, el controlador 20 envía una señal de control basándose en la al menos una salida de control para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica 10. La(s) salida(s) de control puede(n) ser cualquier parámetro controlable adecuado que pueda usarse para controlar la velocidad de rotor, por ejemplo, par de fuerzas de generador o paso de pala de rotor.

Los conjuntos de rotor de turbina eólica poseen un desequilibrio de masa que puede conducir a la excitación de la frecuencia natural de lado a lado de la torre de turbina eólica durante un funcionamiento por debajo del nominal. No hay enfoques de MPC convexos eficientes e intuitivos disponibles para impedir el funcionamiento de la velocidad de rotor a esta frecuencia. Lo anterior describe una transformación de modelo combinada con un esquema de MPC no lineal eficiente que explota las propiedades inherentes de una estructura de modelo cuasi-LPV. Ventajosamente, de este modo se impide que la velocidad de rotor funcione a la frecuencia natural de la torre desviándose de la trayectoria de funcionamiento aerodinámica óptima. El enfoque de MPC no lineal implica encontrar la secuencia de planificación de LPV realizando múltiples soluciones iterativas de QP para la primera etapa de tiempo. Las etapas de tiempo posteriores solo requieren una solución de QP única usando un inicio en caliente de secuencia de planificación. El algoritmo de MPC evita la excitación de frecuencia natural excesiva sacrificando una cantidad insignificante de energía producida.

Pueden hacerse muchas modificaciones a las realizaciones descritas anteriormente sin apartarse del alcance de la presente invención como se define en las reivindicaciones adjuntas.

En la realización descrita, se usa un sistema de segundo orden para modelar la dinámica de la torre 12; sin embargo, en diferentes realizaciones pueden usarse modelos de orden superior y darían como resultado un análisis posterior similar.

En la realización descrita anteriormente, la dinámica de resonancia de la torre de turbina eólica se incluye en el modelo de turbina eólica para la aplicación de un algoritmo de control basado en modelo. En diferentes realizaciones, sin embargo, la dinámica de frecuencia natural (dinámica de resonancia estructural con frecuencia rotacional) de otros componentes de turbina eólica puede, en cambio, o adicionalmente, incluirse en el modelo de turbina eólica usando la transformación descrita anteriormente. Por ejemplo, pueden incluirse tonalidades de tren de accionamiento, donde una combinación de velocidad y par de fuerzas puede excitar la cubierta de góndola o carcasa de pala de turbina eólica a frecuencias audibles que potencialmente conducen a un problema de ruido.

En la realización descrita anteriormente, se usa un método de control predictivo, en particular un método de control predictivo por modelo, para determinar al menos una salida de control, por ejemplo, par de fuerzas de generador, para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica. En diferentes realizaciones, sin embargo, no es necesario que el método usado para determinar la(s) salida(s) de control sea un método de control predictivo y, en cambio, puede ser un método de control general basado en modelo. Ejemplos de tales métodos pueden incluir un método de control de regulador lineal cuadrático (LQR), un método de control lineal cuadrático gaussiano (LQG), y un método de contro1H-infinito.

Claims

REIVINDICACIONES

i. Método (90) para controlar la velocidad de rotor de una turbina eólica (10), comprendiendo el método (90):

definir (92) un modelo de sistema (26) que describe la dinámica de resonancia de un componente de turbina eólica (12), teniendo el modelo de sistema (26) un término de entrada no lineal (25);

aplicar (94) una transformada (32) al modelo de sistema (26) para obtener un modelo transformado (29) para una amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica (12), teniendo el modelo transformado (29) un término de entrada lineal (38, 40);

definir (96) un modelo de turbina eólica (30) que describe la dinámica de la turbina eólica (10), incluyendo el modelo de turbina eólica (30) el modelo transformado (29) del componente de turbina eólica (12); y, aplicar (98) un algoritmo de control basado en modelo (72) usando el modelo de turbina eólica (30) para determinar al menos una salida de control (86), y usando (100) la al menos una salida de control (86) para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica (10).
2. Método (90) según la reivindicación 1, en el que aplicar el algoritmo de control basado en modelo (72) comprende:

predecir una amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica (12) sobre un horizonte de predicción usando el modelo de turbina eólica (30); y,

determinar la al menos una salida de control (86) basándose en la amplitud de oscilación de respuesta predicha.
3. Método (90) según la reivindicación 2, comprendiendo el método (90) usar la amplitud de oscilación de respuesta predicha en una función de coste del modelo de turbina eólica (30), y optimizar la función de coste para determinar la al menos una salida de control (86).
4. Método (90) según la reivindicación 3, en el que la función de coste incluye un parámetro de penalización asociado con la amplitud de oscilación de respuesta predicha para penalizar el funcionamiento de la turbina eólica (10) a velocidades de rotor correspondientes a una amplitud de oscilación de respuesta de resonancia del componente de turbina eólica (12).
5. Método (90) según la reivindicación 4, en el que optimizar la función de coste comprende determinar una compensación óptima entre maximizar la eficiencia de producción de potencia de la turbina eólica (10) y minimizar el funcionamiento de la turbina eólica (10) a velocidades de rotor correspondientes a la amplitud de oscilación de respuesta de resonancia del componente de turbina eólica (12).
6. Método (90) según cualquiera de las reivindicaciones 3 a 5, en el que optimizar la función de coste comprende realizar una optimización convexa en la función de coste.
7. Método (90) según cualquier reivindicación anterior, en el que el modelo transformado (29) es un modelo lineal de parámetros variables (LPV).
8. Método (90) según la reivindicación 7, en el que la velocidad de rotor de turbina eólica es un parámetro de planificación del modelo LPV (29).
9. Método (90) según cualquier reivindicación anterior, en el que determinar el modelo transformado (29) comprende la aplicación de un enfoque de Wiener al modelo de sistema (26).
10. Método (90) según cualquier reivindicación anterior, en el que el término de entrada lineal (38, 40) en el modelo transformado (29) incluye una fuerza de variación de frecuencia periódica aplicada al componente de turbina eólica (12).
11. Método (90) según cualquier reivindicación anterior, en el que el modelo de sistema (26) describe un desplazamiento del componente de turbina eólica (12).
12. Método (90) según cualquier reivindicación anterior, en el que el componente de turbina eólica (12) es una torre de turbina eólica.
13. Medio de almacenamiento legible por ordenador no transitorio que almacena instrucciones en el mismo que, cuando se ejecutan por un procesador, provocan que el procesador realice el método (90) según cualquier reivindicación anterior.
14. Controlador (20) para controlar la velocidad de rotor de una turbina eólica (10), estando configurado el controlador (20) para:

definir un modelo de sistema (26) que describe la dinámica de resonancia de un componente de turbina eólica (12), teniendo el modelo de sistema (26) un término de entrada no lineal (25);

aplicar una transformada (31) al modelo de sistema (26) para obtener un modelo transformado (29) para una amplitud de oscilación de respuesta del componente de turbina eólica (12), teniendo el modelo transformado (29) un término de entrada lineal (38, 40);

definir un modelo de turbina eólica (30) que describe la dinámica de la turbina eólica (10), incluyendo el modelo de turbina eólica (30) el modelo transformado (29) del componente de turbina eólica (12);

aplicar un algoritmo de control basado en modelo (72) usando el modelo de turbina eólica (30) para determinar al menos una salida de control (86), y usar la al menos una salida de control (86) para controlar la velocidad de rotor de la turbina eólica (10).
15. Turbina eólica (10) que comprende el controlador (20) según la reivindicación 14.