摘要：为了使风力发电系统达到快速、准确、稳定的控制性能指标，用传统的控制方法已经不能满足系统要求。许多专家用多种现代控制方法对风能进行控制，现代控制方法主要包括滑动模变结构控制、自适应控制、智能控制、鲁棒控制。本文对风力发电的现代控制技术应用实践进行探究。
关键词：风力发电系统；控制技术；分析
一、风力发电及其控制技术新进展的研究分析
1、风力发电系统控制的必要性
自然风会在速度大小以及方向上产生随机变化，因此，有效控制发电系统具有重要意义，包括控制机组的切入与切出电网、限制输出功率、检测风轮在运行过程中的故障并加以保护等。从定桨距恒速运行技术到变桨距变速运行技术，风力发电系统的控制技术在近年来得到了很大发展，已经达到基本供电目标。就风力发电机组而言，其重要技术之一就是调节机组功率，其调节方法主要有三种，即主动失速调节、定桨距失速调节以及变桨距调节等。目前，风力发电机组已经实现了变桨距变速运行，利用风速、风向变化，风力发电控制系统不仅可对机组实现并网、脱网和调向控制，还能利用变距系统有效控制机组的功率及转速，实现风力发电机组运行安全、速度的有效提升，大大促进了电力行业发展。
2、国内风力发电现状
从技术层面上看，国内风力发电企业主要采取“三步走”战略，即引进技术、消化吸收、自主创新。目前我国5WM容量等级的风电设备逐步退出市场，取而代之的是兆瓦级风电机组，这也就意味着我国具备自主研发兆瓦级风机的技术能力。除此之外，风电设备制造业在近年来也有了蓬勃发展，国产机组占据着越来越高的国内市场份额。就风电行业而言，国产风电装备已经可以有效满足我国风电发展要求，例如，风电机组整机、关键性零部件等，但是一部分技术要求高的部件还要进口，如主轴轴承、变流器等。因此，加强风电装备制造技术创新、提高自主研发能力非常必要且重要。作为风力发电技术的重要组成和关键部分，风电控制技术更是成为了当前研究的重难点。
二、风力发电的现代控制技术
1、滑动模变结构控制
滑模变结构控制属于非线性鲁棒控制方法，对于系统建模的不确定的问题可以很好地解决。滑动模变结构控制器可在建模不准确的情况下保持良好的输出效果，尤其是非线性系统。其实质是用高速开关将系统相轨迹引导到一个由设计者选择的可达到的曲面上。周浩将滑模控制理论应用到变桨距控制中，消除系统参数摄动及外部扰动的影响。此外，考虑到滑模控制的抖振现象，将RBF神经网络、支持向量机等理论与滑模控制相结合，实现风力发电变桨距系统的自适应控制。为了进一步提高滑模控制系统的控制性能,张晓光等提出了混合非奇异终端滑模(HybridNonsin-gularTerminalSlidingMode,HNTSM)控制方法。该方法结合了线性滑模的优点，弥补了非奇异终端滑模控制的不足。
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2、智能控制
风力发电系统会受外界扰动因素较多，非线性表现突出。利用数学模型精确设计控制器较难实现，同时参数调节也难以精确实现，因此利用智能控制可以改变参数和非线性等问题。不需要精确的数学模型可用模糊控制有效地综合专家经验，具有很好的动态性、鲁棒性。近年来，将模糊控制的智能控制技术引入风力发电控制系统中取得了优良的效果。例如，郭鹏提出的模糊PID控制器能够保证在不同风速下均有较好的控制结果，而模糊前馈控制器则能够根据风电机组的桨叶气动特性，在额定风速以上的不同风速段，根据风速给出不同的适当的前馈桨距角，实现动态前馈补偿，提高控制系统的响应速度。对一个300kW的变桨距风电机组的仿真表明，该方法在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量，缩短调节时间，具有较为满意的控制效果。高文元等针对其控制技术直接影响整个机组的性能和风能利用效率的状况，在风力机的空气动力学特性分析的基础上，应用神经网络模糊自适应控制，讨论了在低于额定风速时，如何控制风轮转速，从而获得最大的风能利用系数；在高于额定风速时，如何控制桨距角的变化，从而保持输出功率恒定的方法。但是，由于神经网络调节器是训练得出的，当机组老化或者运行条件变化时需要再训练，难以较好地实现控制目标。模糊控制器是来自设计者的经验知识，对于没有经验知识是不能有效采用该方法实现控制目的的。因此，设计者需要完成复杂系统的数次输入输出数据的检测后才可找到合适的规则，设计过程相对复杂，设计的精度根据设计者不同差别较大，控制效果往往不理想。
3、自适应控制
自适应控制可以适应控制系统动态变化的控制方式，可以与神经网络相结合适应风力发电系统变化快的特性。高文元等采用基于模糊聚类算法的模糊自适应控制，通过建立风速模型和风力发电机组的运动方程，应用模糊在低于额定风速时控制风轮转速，获得最大的风能利用系数，在高于额定风速时控制桨距角的变化，保持输出功率恒定。
4、鲁棒控制
风力发电系统的传统非线性控制方法中模型建立往往受限于应用对象，并且严格取决于系统的拓扑结构，不能充分利用系统的内在物理结构。近年来，在电力系统中经常采用基于Hamilton系统理论的非线性方法，这种方法优点如下：第一，容易建模。风力发电系统是能量消耗、转换和产生有关的控制系统，整个系统存在能量平衡，而广义能量即动能和势能总和可以构成Hamilton系统能量函数。第二，设计控制器容易。采用Hamilton理论进行控制器设计，能够充分利用风力发电电力系统的物理结构特征，设计方案的控制效果令人满意。第三便于稳定性分析。在条件满足的情况下，哈密顿能量函数可以构成基于能量模型的李雅普诺夫函数，李雅普诺夫稳定性理论在风力发电系统的镇定控制和稳定分析中起着至关重要的作用。
结束语
总之，利用哈密顿系统理论设计的控制器物理意义明确，结构清晰，能够成功克服风力发电系统传统建模方法中存在的缺点和不足。
参考文献
[1]周浩．基于智能滑模变结构控制的风力发电系统变桨距控制研究[D]．湖南工业大学,2013.
[2]张晓光,赵克,孙力.永磁同步电动机混合非奇异终端滑模变结构控制[J].中国电机工程学报,2011,31(27):116-122.
[3]郭鹏.模糊前馈与模糊PID结合的风力发电机组变桨距控制[J].中国电机工程学报,2010,30(8):123-128.
论文作者:鱼维娜,王端勇,李成子
论文发表刊物:《基层建设》2019年第5期
论文发表时间:2019/5/9
标签：系统论文; 风力发电论文; 风速论文; 机组论文; 技术论文; 方法论文; 风电论文; 《基层建设》2019年第5期论文;