變槳距風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模糊控制

王仁明+周峰+徐升

收稿日期：2013-05-27

作者簡介：王仁明（1964—），男，湖北仙桃人，教授，博士，研究方向：非線性系統(tǒng)分析與控制、模糊控制。

文章編號：1003-6199(2014)02-0027-04

摘 要：首先根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的各個(gè)部分?jǐn)?shù)學(xué)模型，用Matlab/Simulink進(jìn)行模型搭建，然后根據(jù)功率變化設(shè)計(jì)模糊控制器對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行調(diào)整，并同PID控制器進(jìn)行對比，仿真結(jié)果表明，模糊變槳距控制器具有良好的控制品質(zhì)和魯棒性。



關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電機(jī)；模糊控制；魯棒性

中圖分類號：TM614文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A



Fuzzy Control of Variable Pitch Wind Turbine Generator



WANG Renming1,ZHOU Feng1,XU Sheng2

(1.Institute of Electrical and New Energy,Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002,China;

2.Enshi Powor Supply Company,Enshi,Hubei 445000,China)

Abstract:First of all, Matlab/Simulink models which based on the mathematical models of the wind turbine generator are established. Then, fuzzy controller which based on the power changes is designed to adjust the output power of the wind turbine generator, and compared with the PID controller. The simulation results show that the fuzzy variable pitch controller has good control quality and robustness.



Key words:wind turbine generator;fuzzy control;robustness



1 引 言

風(fēng)能是一種取之不盡的可再生能源，被人們譽(yù)為清潔、綠色、環(huán)保能源，其優(yōu)越性為越來越多的人所認(rèn)識。因此，風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展非常迅速。風(fēng)力發(fā)電就是將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能進(jìn)而將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能的過程。現(xiàn)在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組正向著大型化發(fā)展，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組輸出功率控制方式有定槳距控制(失速調(diào)節(jié))和變槳距調(diào)節(jié)兩種［1］。在高風(fēng)速時(shí)通過槳距角調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)風(fēng)電系統(tǒng)的恒功率輸出，保證系統(tǒng)的安全運(yùn)行［2］。

本文把模糊控制應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電的變槳距控制當(dāng)中,因?yàn)槟：刂撇灰蕾嚳刂茖ο蟮臄?shù)學(xué)模型,便于利用人的經(jīng)驗(yàn)知識,能夠很好地克服被控系統(tǒng)中模型參數(shù)變化和非線性等不確定因素［3］。

2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組模型

一般風(fēng)力發(fā)電機(jī)主要分為氣動模型、傳動機(jī)構(gòu)和發(fā)電機(jī)三個(gè)部分［4］，大型風(fēng)力機(jī)還有槳距控制系統(tǒng)。風(fēng)以一定的速度和角度作用在風(fēng)輪的槳葉上，使槳葉產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)力矩而轉(zhuǎn)動，將風(fēng)能轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械能，進(jìn)而通過增速箱驅(qū)動發(fā)電機(jī)，再將機(jī)械能轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔埽詈蟛⑷腚娋W(wǎng)。原理圖如圖1所示。

2.1 風(fēng)力機(jī)氣動模型

風(fēng)力機(jī)通過增速齒輪箱與發(fā)電機(jī)鏈接起來，其動態(tài)特性可以表示為

Jrdωrdt=Tr－Te (1)

式中：ωr為風(fēng)力機(jī)風(fēng)輪角速度，單位rad/s；Jr為風(fēng)輪機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量，單位kg?m2；Tr為風(fēng)力機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩，單位kN?m；Te為發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩，單位kN?m。

圖1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)原理圖

風(fēng)力機(jī)的風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率由功率系數(shù)Cp來表征，Cp是葉尖速比λ和槳距角β的函數(shù)。葉尖速比是表示葉片速度與風(fēng)速之比的變量，可被表示如下：

λ=ωvR (2)

式中：ω為風(fēng)輪角速度，單位rad/s；R為葉片半徑，單位m；v為風(fēng)速，單位m/s。

本文中，Cp選由下面的關(guān)系式表示［5］：

Cp=(0.44－0.0167β)sin π(λ－3)15－0.3β－0.00184(λ－3)β (3)

風(fēng)力機(jī)捕獲的風(fēng)能為：

Pr=0.5ρπλCp(β,λ)v3R2 (4)

風(fēng)力機(jī)獲得的氣動扭矩為：

Tr=0.5ρπR3v2CT(β,λ)(5)

其中：ρ為空氣密度，單位Kg/m3；Cp為風(fēng)能利用系數(shù)；CT為氣動轉(zhuǎn)矩系數(shù)。并有：

Cp(β,λ)=λCT(β,λ) (6)

2.2 傳動系統(tǒng)模型

風(fēng)力機(jī)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩Tr作用于帶有轉(zhuǎn)動慣量Jr的風(fēng)輪上。風(fēng)力機(jī)通過增速比為n的增速器連接到轉(zhuǎn)動慣量為Jg的發(fā)電機(jī)上，使發(fā)電機(jī)產(chǎn)生一反扭矩Te。由于風(fēng)輪、輸入軸和增速器之間是剛性連接，因此忽略傳動系統(tǒng)中的總摩擦力和輸出軸上的相對角位移，可得傳動系統(tǒng)的運(yùn)動方程為：

Jr+n2Jgdωrdt=Tr－nTe (7)

計(jì)算技術(shù)與自動化2014年6月

第33卷第2期王仁明等：變槳距風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模糊控制

并有：

ωg=nωr (8)

2.3 發(fā)電機(jī)模型

本文中使用三相異步發(fā)電機(jī)，它的定子繞組直接接入電網(wǎng)，轉(zhuǎn)子繞組通過變流器與電網(wǎng)連接。通過調(diào)節(jié)定子電壓就可以改變發(fā)電機(jī)反力矩，進(jìn)而改變風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速，使得轉(zhuǎn)速跟隨風(fēng)速變化，捕獲到最大風(fēng)能，其反扭矩的數(shù)學(xué)模型為：

Te=pm1U21r2(ωg－ω1)(r1－C1r2ω1ωg－ω1)2+(x1+C1x2)2 (9)

式中：p為發(fā)電機(jī)的極對數(shù)；m1為電機(jī)定子相數(shù)；U1為電網(wǎng)電壓；r1,x1分別為定子繞組的電阻和漏抗；r2,x2分別為轉(zhuǎn)子繞組的電阻和漏抗；ωg為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)動角速度，單位rad/s；ω1為發(fā)電機(jī)同步轉(zhuǎn)速，單位rad/s；C1為修正系數(shù)。

2.4 槳距系統(tǒng)模型

槳距制動器是一種非線性的伺服系統(tǒng)，能使旋轉(zhuǎn)的全部葉片或部分葉片步調(diào)一致。在閉環(huán)上，槳距制動器可以作為帶有振幅和衍生輸出信號飽和度的第一階動態(tài)系統(tǒng)的模型［5.6］。在線性區(qū)域，槳距制動器的動態(tài)行為可描述如下：

dβdt=Kβτβ(βr－β)(10)

式中：β為槳距角輸出，單位度；βr為輸入槳距角信號，單位度；τβ為時(shí)間常數(shù)，單位s；Kβ為比例系數(shù)。

3 控制策略

風(fēng)力發(fā)電機(jī)的控制策略為：在低于額定風(fēng)速時(shí)，通過調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)的反力矩改變發(fā)電機(jī)的來調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)的利用率系數(shù)，使其達(dá)到最大；在高于額定風(fēng)速時(shí)，通過改變風(fēng)力機(jī)的槳距角使風(fēng)力發(fā)電機(jī)保證恒功率輸出。本文對高于額定風(fēng)速時(shí)，采用模糊控制器來使輸出功率恒定。

文章采用二維模糊控制器，以高風(fēng)速時(shí)的功率與額定功率的差值Δp及其變化率dΔp為控制器的輸入量，其模糊化量分別為E、EC，輸出量槳距角的變化量ΔU，模糊化量為Δμ。

1)定義模糊集

NS=負(fù)小 NM=負(fù)中 NB=負(fù)大

PS=正小PM=正中 PB=正大

2)根據(jù)模糊控制原理，定義E、EC為模糊控制的輸入，輸出為Δμ。

E={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

EC={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

Δμ={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

論域?yàn)椋篍={-1，-2，-3，0，1，2，3} 

EC={-1，-2，-3，0，1，2，3} 

Δμ={-1，-2，-3，0，1，2，3}

模糊化變量均用正太分布隸屬度函數(shù)。

3)確定模糊控制器的模糊化規(guī)則

表1 模糊控制器的模糊化規(guī)則

EEC

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

NB

NB

NB

NB

NB

PM

PS

ZO

NM

NB

NB

NB

PM

PS

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NS

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NM

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NM

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NS

NM

NB

NB

PM

PS

ZO

NS

NM

NB

NB

NS

PB

ZO

NS

NM

NB

NB

NS

NB

4)反模糊化：采用重心法將模糊輸出精確化。

μf(t)=∑ni=1xiμ(i)∑ni=1μ(i) (11)

4 仿真分析

根據(jù)上述風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型，用Matlab/Simulink進(jìn)行系統(tǒng)模型搭建并進(jìn)行仿真。模糊控制器的Simulink模塊圖如圖2所示。

圖2 模糊控制器的Simulink模塊圖

本文選定額定功率為1.5MW的異步發(fā)電機(jī)，額定風(fēng)速為12m/s，風(fēng)輪機(jī)直徑為38.5m，風(fēng)輪機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量為3.2753×106Kg?m2，發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量為97.5Kg?m2，定子繞組額定電壓為690V，變速箱傳動比為75.56。給定模擬風(fēng)速為漸變風(fēng)，如圖3所示。采用傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制分別進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖4、5、6、7。

圖3 模擬漸變風(fēng)速

圖4 PID控制下的風(fēng)力機(jī)的輸出功率曲線

圖5 PID控制器的槳距角響應(yīng)曲線

圖6 模糊控制器的槳距角響應(yīng)曲線



結(jié)果分析

從仿真圖可以看出，13s后仿真風(fēng)速開始超過額定風(fēng)速，PID控制器從13s開始對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行調(diào)整，雖然波動不大，但調(diào)整時(shí)間很長，達(dá)到功率平衡時(shí)用時(shí)22s；模糊控制器也從13s開始調(diào)整，經(jīng)過2s調(diào)整后，輸出功率迅速到達(dá)平衡，模糊控制器表現(xiàn)出良好的魯棒性。

圖7 模糊控制器的風(fēng)力機(jī)功率響應(yīng)曲線

圖8 模糊控制下發(fā)電機(jī)功率響應(yīng)曲線

5 結(jié) 論

本文通過建立基于Matlab/Simulink的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組仿真模型，并運(yùn)用PID控制和模糊控制對風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明, 模糊控制系統(tǒng)的自適應(yīng)性、控制品質(zhì)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng), 并且具有良好的魯棒性, 有效提高了系統(tǒng)輸出功率的穩(wěn)定性，具有較高的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

［1］ RYOSEI SAKAMOTO, TOMONOBU SENJYU, TATSUTO KINJO. Output Power Leveling of Wind Turbine Generator for All Operating Regions by Pitch Angle Control［C］. Power Engineering Society General Meeting, 2005. IEEE, 2005, 1: 45-52.

［2］ HORIUCHI N，KAWAHITO T．Torque and power limitations of variable speed wind turbines using pitch control and generator power control［C］．IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, Vancouver,Canada,2001.

［3］ 章衛(wèi)國,楊向忠.模糊控制理論與應(yīng)用［M］.西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社, 1999.

［4］ 包能勝,葉枝全,水平軸風(fēng)力機(jī)狀態(tài)空間模型參數(shù)辨識［J］.太陽能學(xué)報(bào),2003,24(3):371-375

［5］ EZZELDIN S. ABDIN, WILSON Xu. Control design and dynamic performance analysis of a wind turbineinduction generator unit［C］.IEEE Trans. on Energy Conversion, 2000, 15(1):91-96.

［6］ LEITHEADW,CONNORB. Control of variable speed wind turbines: dynamic models［J］. International Journal of Control,2000,73(13),1173-1189.

［7］ THIRINGERT,PETERSSONA.Control of a variablespeed pitchregulated wind turbine［J］. Technical report, Chalmers University of Technology, Goteborg, Sweden,2005.

E={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

EC={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

Δμ={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

論域?yàn)椋篍={-1，-2，-3，0，1，2，3} 

EC={-1，-2，-3，0，1，2，3} 

Δμ={-1，-2，-3，0，1，2，3}

模糊化變量均用正太分布隸屬度函數(shù)。

3)確定模糊控制器的模糊化規(guī)則

表1 模糊控制器的模糊化規(guī)則

EEC

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

NB

NB

NB

NB

NB

PM

PS

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NM

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NB

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ZO

NS

NM

NB

NB

NS

PB

ZO

NS

NM

NB

NB

NS

NB

4)反模糊化：采用重心法將模糊輸出精確化。

μf(t)=∑ni=1xiμ(i)∑ni=1μ(i) (11)

4 仿真分析

根據(jù)上述風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型，用Matlab/Simulink進(jìn)行系統(tǒng)模型搭建并進(jìn)行仿真。模糊控制器的Simulink模塊圖如圖2所示。

圖2 模糊控制器的Simulink模塊圖

本文選定額定功率為1.5MW的異步發(fā)電機(jī)，額定風(fēng)速為12m/s，風(fēng)輪機(jī)直徑為38.5m，風(fēng)輪機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量為3.2753×106Kg?m2，發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量為97.5Kg?m2，定子繞組額定電壓為690V，變速箱傳動比為75.56。給定模擬風(fēng)速為漸變風(fēng)，如圖3所示。采用傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制分別進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖4、5、6、7。

圖3 模擬漸變風(fēng)速

圖4 PID控制下的風(fēng)力機(jī)的輸出功率曲線

圖5 PID控制器的槳距角響應(yīng)曲線

圖6 模糊控制器的槳距角響應(yīng)曲線

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結(jié)果分析

從仿真圖可以看出，13s后仿真風(fēng)速開始超過額定風(fēng)速，PID控制器從13s開始對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行調(diào)整，雖然波動不大，但調(diào)整時(shí)間很長，達(dá)到功率平衡時(shí)用時(shí)22s；模糊控制器也從13s開始調(diào)整，經(jīng)過2s調(diào)整后，輸出功率迅速到達(dá)平衡，模糊控制器表現(xiàn)出良好的魯棒性。

圖7 模糊控制器的風(fēng)力機(jī)功率響應(yīng)曲線

圖8 模糊控制下發(fā)電機(jī)功率響應(yīng)曲線

5 結(jié) 論

本文通過建立基于Matlab/Simulink的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組仿真模型，并運(yùn)用PID控制和模糊控制對風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明, 模糊控制系統(tǒng)的自適應(yīng)性、控制品質(zhì)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng), 并且具有良好的魯棒性, 有效提高了系統(tǒng)輸出功率的穩(wěn)定性，具有較高的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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［2］ HORIUCHI N，KAWAHITO T．Torque and power limitations of variable speed wind turbines using pitch control and generator power control［C］．IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, Vancouver,Canada,2001.

［3］ 章衛(wèi)國,楊向忠.模糊控制理論與應(yīng)用［M］.西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社, 1999.

［4］ 包能勝,葉枝全,水平軸風(fēng)力機(jī)狀態(tài)空間模型參數(shù)辨識［J］.太陽能學(xué)報(bào),2003,24(3):371-375

［5］ EZZELDIN S. ABDIN, WILSON Xu. Control design and dynamic performance analysis of a wind turbineinduction generator unit［C］.IEEE Trans. on Energy Conversion, 2000, 15(1):91-96.

［6］ LEITHEADW,CONNORB. Control of variable speed wind turbines: dynamic models［J］. International Journal of Control,2000,73(13),1173-1189.

［7］ THIRINGERT,PETERSSONA.Control of a variablespeed pitchregulated wind turbine［J］. Technical report, Chalmers University of Technology, Goteborg, Sweden,2005.

E={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

EC={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

Δμ={NS，NM，NB，ZO，PS，PM，PB}

論域?yàn)椋篍={-1，-2，-3，0，1，2，3} 

EC={-1，-2，-3，0，1，2，3} 

Δμ={-1，-2，-3，0，1，2，3}

模糊化變量均用正太分布隸屬度函數(shù)。

3)確定模糊控制器的模糊化規(guī)則

表1 模糊控制器的模糊化規(guī)則

EEC

NB

NM

NS

ZO

PS

PM

PB

NB

NB

NB

NB

NB

PM

PS

ZO

NM

NB

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PM

PS

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NB

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PM

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NM

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NM

NB

NB

PM

PS

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NS

NM

NB

NB

NS

PB

ZO

NS

NM

NB

NB

NS

NB

4)反模糊化：采用重心法將模糊輸出精確化。

μf(t)=∑ni=1xiμ(i)∑ni=1μ(i) (11)

4 仿真分析

根據(jù)上述風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型，用Matlab/Simulink進(jìn)行系統(tǒng)模型搭建并進(jìn)行仿真。模糊控制器的Simulink模塊圖如圖2所示。

圖2 模糊控制器的Simulink模塊圖

本文選定額定功率為1.5MW的異步發(fā)電機(jī)，額定風(fēng)速為12m/s，風(fēng)輪機(jī)直徑為38.5m，風(fēng)輪機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量為3.2753×106Kg?m2，發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量為97.5Kg?m2，定子繞組額定電壓為690V，變速箱傳動比為75.56。給定模擬風(fēng)速為漸變風(fēng)，如圖3所示。采用傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制分別進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖4、5、6、7。

圖3 模擬漸變風(fēng)速

圖4 PID控制下的風(fēng)力機(jī)的輸出功率曲線

圖5 PID控制器的槳距角響應(yīng)曲線

圖6 模糊控制器的槳距角響應(yīng)曲線

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結(jié)果分析

從仿真圖可以看出，13s后仿真風(fēng)速開始超過額定風(fēng)速，PID控制器從13s開始對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率進(jìn)行調(diào)整，雖然波動不大，但調(diào)整時(shí)間很長，達(dá)到功率平衡時(shí)用時(shí)22s；模糊控制器也從13s開始調(diào)整，經(jīng)過2s調(diào)整后，輸出功率迅速到達(dá)平衡，模糊控制器表現(xiàn)出良好的魯棒性。

圖7 模糊控制器的風(fēng)力機(jī)功率響應(yīng)曲線

圖8 模糊控制下發(fā)電機(jī)功率響應(yīng)曲線

5 結(jié) 論

本文通過建立基于Matlab/Simulink的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組仿真模型，并運(yùn)用PID控制和模糊控制對風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明, 模糊控制系統(tǒng)的自適應(yīng)性、控制品質(zhì)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng), 并且具有良好的魯棒性, 有效提高了系統(tǒng)輸出功率的穩(wěn)定性，具有較高的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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