风电机组控制系统设计
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风电机组控制系统设计
摘要：变桨距风电机组是一个高阶、非线性、强耦合、多变量时变的系统，其控制系统是综合性控制系统，发电机恒功率输出通过对桨距角的控制，改变气流的攻角，从而吸收功率达到恒功率输出。本文主要对风电机组系统进行内部状态空间建模，输入桨距角和风速，运用matlab模拟风电机组的真实响应，并通过极点配置法模拟系统预期的性能，可以体现为根据期望的功率改变桨距角。
引言
风能是可再生能源中发展最快的清洁能源，也是最具有大规模开发和商业化发展前景的可再生能源。随着能源消耗日益增长, 环境进一步恶化,世界各国都把发展可再生的“绿色能源”作为本国能源战略的重点。风力发电是风能利用的主要方式,近年来我国在风电技术和风电产业方面都取得了长足进步, 但是在兆瓦级风力发电机组的设计和制造技术方面都还处于起步阶段,自主创新能力还很薄弱,实践经验积累不足,控制技术与国外先进技术有较大差别[1]。变桨距控制系统作为兆瓦级风力发电机组控制系统的核心部分之一,对机组安全、稳定、高效的运行具有十分重要的作用。在风速超过额定风速时，由于风电机组自身的负载承受能力有限，需规定额定功率输出，此时变桨距系统通过改变桨距角的大小进行功率的吸收，保证机组的稳定运行。现在，控制机组恒功率运行的控制方式多种多样，例如:PID控制，模糊系统控制，BP神经网络控制等，但是开环控制或常规的PID控制很难满足要求，以下列举BP网络控制和模糊控制思路：
模糊控制策略:基于目前的变桨控制算法和策略,本文提出优化的独立变桨距控制策略。其优化控制思想:在风速超过额定风速时,首先根据风速统一调节桨距角到预定值;接着把统一变桨后的输出功率偏差、偏差变化率作为输入量,基于模控制算法获得新的统一桨距角;最后基于桨叶方位角权系数分配各个独立桨距角,再次异步微调桨距角, 实现风力机各叶片的优化独立变桨距控制。
BP网络控制：通过BP神经网络系统预测下一时刻的功率，将发电机输出功率反馈到输入端与额定功率进行比较，其偏差值作用于变桨控制器，最终使发电机的输出功率稳定在额定值附近。
本文只针对风电机组进行建模和预期极点配置。在第二章介绍风电机组建模运用状态空间法，第三章介绍预期极点配置。
风电机组建模基于内部状态空间
首先建模前，先对风电机组结构和运行特点进行分析。风电机组是由一系列相互耦合的元件组成，其基本组成部分包括风轮(叶片和轮毂)、增速齿轮箱、发电机、低速轴、高速轴、机舱、偏航系统、刹车系统、控制系统以及塔架，其结构图如图1所示。风轮作为风力机的主要动力部件，把风能转化为机械能；发电系统传动轴上安装的增速齿轮箱可以完成以下两
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图1: 风电机组子系统结构图
项任务：（1）将风轮吸收的风能传递给发电机，（2）使桨叶的转速达到发电机所需的同步转速；发电机用来把风轮吸收的风能转化为电能；偏航系统根据风向标采集风向信号来确定风向，使风轮获得最大风能利用系数；刹车系统在风速过大、紧急偏航等紧急状况下，可以让风力机停止转动来防止风力发电设备的损坏；风力发电机组控制系统通常由偏航控制系统、变桨距控制系统、液压系统、传动系统以及温控系统组成。风力发电控制系统的控制目标是：风电机组获取能量最大化和系统稳定运行。
风电机组系统建模
对于任意复杂机械系统，表示的运动方程来描述其行为：
??
??
+??
??
+????=??(
??
,??,??,??)
式中：??是力向量，??代表位移，??是外部输入向量。则风电机组总的转矩可以被表示为：
??
??????
??4
=
??
????????
?
??
??????
内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 %开环极点
isstable (WTsys); %是否稳定
ctrb_matrix=ctrb(WTsys);
rank(ctrb_matrix); %3
step(WTsys1);
WTsys.C=eye(3);
WTsys.OutputName={'q4','q4-q15','q15'};
step(WTsys);
k=place (WTsys.A,WTsys.B,pole); %极点配置
c1=feedback(WTsys,k);
polec1=pole(c1);
step(c1);
N=dcgain(c1(1));
c1(1)=c1(1)*(1/N);
step(c1(1))
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