低风速下风电机组的最优功率控制

刘　岩，刘　姝

(沈阳工程学院 新能源学院，辽宁 沈阳 110136)



低风速下风电机组的最优功率控制

刘岩，刘姝

(沈阳工程学院 新能源学院，辽宁 沈阳 110136)

摘要：利用风速分频原理，将风速分为稳态风速和动态风速。考虑低风速工况和高风速工况两种风速特性，分别提出了对发电机的转矩控制策略。当风力发电机运行在低风速工况条件下时，将模糊算法应用到风力发电机最大风能的捕获上，使风电机组的功率系数最大并保持恒定，从而实现了风力发电机在运行过程中最优功率控制的目标。通过MATLAB构建软件仿真平台，模拟仿真试验证明，在低风速工况条件下，该种模糊控制的方式是有效可行的。当风电机组运行在高于额定风速即高风速工况条件下时，对变桨动态控制器进行了设计，有效地解决了在风速测量时，调节桨距角惯性以及出现的滞后问题。

关键词：风力发电；风速分频；模糊算法；最优功率控制

1模糊控制理论原理

模糊集合理论是一种新的控制理论，产生和发展时间达近30年。模糊控制利用计算机和其他理论结合来实现，是模糊数学理论应用与控制算法结合的一种计算工具，其控制策略中融合了人类的基本知识和经验，能用一系列的模糊语言来阐述控制规则，实现非线性被控对象的复杂控制问题，它是一种智能控制方法，应用十分广泛，属于人工智能控制方法的重要分支之一。

图1为模糊控制系统的基本原理框图。从图中可以看出，设计模糊控制器是整个系统中最为重要的部分。

图1　模糊控制系统基本原理

模糊控制由多个部分组成，通过构造模糊集合并使用模糊推理来实现。首先，需要采样来获取被控量的精确值，并通过该值与给定值进行对比，把两数值的差值记为差值信号,接下来将该差值信号e进行模糊化的处理，在处理过程中，首先，将原有的精确量转变为模糊量，然后需要对各个隶属函数进行描述。其次，制定出相对应的模糊推理规则来进行模糊推理，这一步非常关键，模糊推理规则的合适与否，直接决定了计算结果的对错，在制定完模糊推理规则之后，同样需要用隶属函数来表示利用模糊推理得到的模糊量结果。最后，进行精确化的过程，该过程就是将模糊推理出来的数值精确成数字量，通过将结果输入给控制对象即可。

对于图1所示的模糊控制系统基本原理框图，可以看出，该框图和闭环控制系统非常的相似，都是存在被控对象、执行结构等，不同之处就在于两者的控制方法不同，其中，模糊控制系统的控制方法中用到了模糊控制器。而对于模糊控制器，主要由4部分组成，如图2所示。

图2　模糊控制器构成

1)模糊化接口

当选取模糊控制方法进行控制的时候，需要对

输入量进行变换和处理，经过模糊控制器，均转化为模糊输入量，同时，设置各个讨论区域的范围大小，并用模糊语言的模糊字迹来表示。综上，模糊控制接口是表示模糊控制的输入端，其主要作用是将输入变量的精确值转化为模糊输入量，对于模糊输入矢量，对模糊子集进行如下的划分，如表1所示。

2)知识库

对于模糊控制的知识库，主要有数据库和控制库两部分内容，其中表达了具体控制目标的一系列知识，同时明确了适用领域。

3)模糊推理机

对于模糊推理机，它的基础是模糊概念，并且是通过模糊逻辑推理的规则来得到模糊控制信息的，同时实现拟人化的处理与判断过程。对于模糊推理的过程，简单可概括为：根据模糊的输入量，利用先前制定好的控制规则来达到整个模糊控制的过程，来得到最终的判断结论，同时可以根据该判断结论来得到存在的模糊关系的方程，最终可以根据现有的并且合适的算法来进行计算得到模糊输出量。

表1　模糊子集划分表

4)解模糊化接口

经过模糊计算获得的结果还不是最终想要的结果，该结果是一个模糊量而并不是一个确定的控制量，所以需要把得到的模糊输出量通过相对应的计算与变换转化为准确的数值量来控制整个的系统，该过程就是使现有的模糊函数准确化，可以称该过程为解模糊亦可称之为模糊判决。对于解模糊接口，它起到的作用就是对模糊控制进行推断，同时可以得到一个准确的控制作用，而对于该种准确的控制作用，需要它经历一定的量化转变，而在现有的实际应用里，最常用的方法有最大隶属度函数、重心法以及加权平均法等。

2模糊控制器设计

该部分设计了低风速工况条件下基于模糊控制的最优功率控制器，在风电机组运行过程中，叶尖速比是在不断变化的，根据叶尖速比的变化相对应的改变发电机定子电压，这样，当风电机组运行在低风速工况条件下的时候，根据风速的实际情况来随时改变发电机转速，以达到实现最大风能捕获的目的，这样就可以实现风电机组在低风速下的最优功率控制。

上面已经提到，在运用模糊控制的时候，首先需要把数值模糊化，所以需要模糊化的数值变量有叶尖速比的误差、误差变化率以及发电机定子侧电压输出量，然后确定变量的范围及档数，并通过一些参数来做讨论区域变化，这样可以确定某一区域范围内的模糊子集。接下来，需要通过叶尖速比调整积累的数据得出相应的控制规律，并将之描述出相应的模糊控制算法，形成规则表，进而通过一些关系语句来做数学化的处理。最后，就是进行模糊运算，求出发电机定子侧电压输出量的集合，同时将输出量经过模糊精确算法求出精确值。设计低风速下最优功率控制器的具体步骤如下。

1)生成模糊控制输入输出控制表。在额定风速情况下，需要将功率系数值调整为最大并且时刻保持恒定，这样才能够实现风电机组在运行过程中最大风能的捕获，从而达到低风速工况条件下最优功率控制。当风电机组的桨距角运行至0度时，根据叶尖速比λ和功率系数Cp曲线图可知，当叶尖速比λ的值在9附近时，风机可以实现最大风能的捕获，所以可以将叶尖速比的误差设置为e=9-λ，同时将叶尖速比误差和误差变化率ec定义为低风速工况条件下最优功率控制的模糊输入量。

根据已经确定的控制规则，把叶尖速比误差的模糊子集的语言变量设置为：负大、负中、负小、负零、正零、正小、正中和正大，对应的状模糊态为NB、NM、NS、NZ、PZ、PS、PM以及PB。将叶尖速比误差变化率ec和定子电压输出值变化量的值U的语言变量设置为：负大、负中、负小、零、正小、正中、正大，同时，模糊状态为NB、NM、NS、Z、PS、PM和PB。

把叶尖速比的误差讨论范围表示成：

X={-6、-5、-4、-3、-2、-1、-0、+0、+1、+2、+3、+4、+5、+6}

根据公式可以将叶尖速比的误差输入值通过公式转化到对应的模糊控制讨论范围中。

建立隶属度函数表，查阅相关资料可得，叶尖速比误差的模糊子集在相应的量化等级中对应的隶属度函数赋值表,如表2所示。

表2　叶尖速比偏差的语言变量值赋值表

2)低风速工况条件下最优模糊控制的建立。低风速工况条件下，叶尖速比的模糊控制规则表示如表3所示。

3)模糊推导。表3已经描述了三个变量之间的关系，根则三者之间的关系，不难看出，该模糊推导的关系为多规则、多输入、单输出，因此，用Mi来表示叶尖速比误差e的模糊子集，误差变化率ec的模糊子集用Ni来表示，则第i个多元模糊关系为

Ri(x1，x2，……，xn，y)=μMi1×Mi1……×Mi1×Ni(x1，x2，……，xn，y)

表3　模糊规则表

对总体而言，模糊关系如下：

(1)

根据上面已经制定好的模糊规则，结合上述公式，可以得到输出量的模糊集合，用Q′来表示，则Q′的计算公式如下：

(2)

结合式(1)和式(2)，可以得到：

(3)

接下来取e=-6,ec=-6来进行计算，其他取值计算过程是相同的。

(4)

在模拟化过程中，当存在某个元素的隶属度为1时，那么与它同在一个值域范围内的其他元素的隶属度可以当做是0，所以M1=(0,…,0,10,…,0)同时N1也是如此。

(5)

根据式(4)、(5)可得：

4)模糊值确定化。解模糊化接口的方法通常有最大隶属度函数，重心法和加权平均法等方法，这里利用重心法来进行模糊值确定化。输出量可以表示为

根据公式，可以得出发电机定子侧电压输出量的模糊控制规则表，如表4所示。

表4　模糊控制输出表

3实验仿真及结果分析

3.1仿真实验模型的建立

转矩的仿真模型如图3所示。建立风电系统的模型同时加入模糊控制器，这时，仿真模型如图4所示。

3.2仿真实验结果分析

利用MATLAB，同时根据现有的风速样本，可以模拟分析得到的风速，如图5所示。

图3　转矩的silmulink仿真

从图5中，可以看出，该风速数据各个时间段的风速均小于12.5 m/s，且风速是随着时间随机变化的，满足起初设计的低风速工况条件下最优功率控制的条件，这时风电机组可以捕获最大的风能。

有了风速数据，就可以根据模拟仿真系统图进行模拟仿真，仿真得到的低风速工况条件下，风力发电机的输出功率如图6所示。

而通过仿真得到的风电机组的功率系数Cp值的变化，如图7所示。

图4　低风速工况条件下最优功率控制仿真

图5　低风速工况条件下的模拟风速图形

通过上面3个曲线图进行总体分析，可以看出，当风速随时间随机变化过程中，风速在额定风速以下时，发电机的功率是随着风速的变化而发生变化的，这时叶尖速比的值保持9不变，风力发电机的功率系数Cp维持在最大值。

图6　低风速工况条件下输出功率曲线

图7　低风速工况条件下风力发电机功率系数Cp的曲线

在低风速工况条件下，选定输入量为叶尖速比以及叶尖速比变化率，经过模糊控制器，使风电机组的发电机部分的定子侧做出相应的调整，从而使风力发电机的功率系数Cp达到最大。这个时候，风电机组实现了最大风能的捕获。运用模糊控制的方法，最终实现了低风速工况条件下最优功率的控制。

4结语

通过MATLAB仿真实验分析，当风力发电机运行在低风速工况条件下时，发电机的功率是随着风速的变化而发生变化的，这时叶尖速比的值保持9不发生改变，而风力发电机的功率系数Cp保持在最大值附近波动，风电机组实现了最大风能的捕获。运用模糊控制的方法，最终实现了低风速工况条件下风电机组的最优功率控制，具有非常广泛的推广意义。

参考文献

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(责任编辑佟金锴校对张凯)

Optimal Power Control of Wind Turbine Generator Under Low Wind Speed

LIU Yan,LIU Shu

(School of Renewable Energy,Shenyang Institute of Engineering,Shenyang 110136)

Abstract：As a random variation of the time,wind speed has the characteristics of multi-time scale.A lot of work for the steady state and dynamic wind speedhad been analyzedby the predecessors with wind speed frequency principle.In this paper,the torque control strategy of the generator was proposed by taking into account the two wind speed characteristics of low wind speed and high wind speed.When the wind power generator operated in low speed,fuzzy algorithm was applied to realize wind generator for maximum wind energy capture to keep the wind turbine power coefficient maximum and constant,thereby achieved the goal of wind turbines in operation in the optimal power control.Through the MATLAB software simulation platform,the simulation experiment proved that the fuzzy control method was feasible under the condition of low wind speed.When the wind turbine ran at above rated wind speed,the measurement of wind speed,the pitch angle of inertiaadjustment and lagging were solvedeffectively by pitch dynamic controller redesigning.

Key words：Wind Power;Wind Speed Frequency Division;Fuzzy Algorithm;Optimal Power Control

中图分类号：TK81

文献标识码：A

文章编号：1673-1603(2016)01-0011-07

DOI：10.13888/j.cnki.jsie(ns).2016.01.003

通讯作者：刘姝(1973-)，女，辽宁凌源人，讲师，博士，主要从事风力发电方面的研究。

作者简介：刘岩(1992-)，男，吉林吉林人。

收稿日期：2015-06-11