基于事件驅動控制理論的風力發(fā)電系統(tǒng)建模

邱強杰，陳　眾，俞曉鵬，尹子中，文　亮，李　奇

(1. 國網湖南省電力公司 婁底供電公司，湖南婁底417000；2. 長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南長沙410114；3. 國網浙江省電力公司 金華供電公司，浙江金華321000；4. 國網浙江省電力公司 紹興供電公司，浙江紹興312000；5.國網安徽省電力公司 蚌埠供電公司，安徽蚌埠233000)

?

基于事件驅動控制理論的風力發(fā)電系統(tǒng)建模

邱強杰1，陳眾2，俞曉鵬3，尹子中4，文亮2，李奇5

(1. 國網湖南省電力公司 婁底供電公司，湖南婁底417000；2. 長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南長沙410114；3. 國網浙江省電力公司 金華供電公司，浙江金華321000；4. 國網浙江省電力公司 紹興供電公司，浙江紹興312000；5.國網安徽省電力公司 蚌埠供電公司，安徽蚌埠233000)

風力發(fā)電系統(tǒng)工作狀態(tài)復雜多變，存在很多非線性的因素，常規(guī)模型難以展現(xiàn)其運行過程的變化。為了研究風力發(fā)電系統(tǒng)的狀態(tài)轉移，提高風電機組狀態(tài)監(jiān)控可靠性，運用事件驅動控制理論中的有限狀態(tài)機建模方法，對機組工作狀況與運行規(guī)則進行分析，把系統(tǒng)潛在的工作狀態(tài)、風機運行參數(shù)以及狀態(tài)轉移條件等元素搭建成一個由外部條件觸發(fā)事件，事件驅動狀態(tài)轉移的有限狀態(tài)機模型。運用Matlab中的Stateflow模塊進行仿真，仿真結果表明，此模型可以準確反映風力發(fā)電系統(tǒng)的運行狀況，狀態(tài)轉移情況直觀清晰，在風電機組的狀態(tài)監(jiān)控可以良好應用。

風力發(fā)電系統(tǒng)；事件驅動控制理論；有限狀態(tài)機；狀態(tài)轉移

0　引言

我國的風力發(fā)電事業(yè)相對許多發(fā)達國家來說底子比較薄弱[1]，與之相關的多項技術研發(fā)能力不足，風電機組的狀態(tài)監(jiān)測技術的研發(fā)也相對滯后，導致風電機組在運行過程中故障停機事件頻發(fā)，嚴重影響了日常生產，造成了許多不可彌補的重大損失。風力發(fā)電機組的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)是機組實現(xiàn)遠程監(jiān)控的基礎，可以大大提高風力發(fā)電機組的運行可靠性，也為機組的無人值守提供了可能,對風力發(fā)電系統(tǒng)狀態(tài)轉移的研究可以為實現(xiàn)連續(xù)在線狀態(tài)監(jiān)控打下基礎，為降低設備故障損失做出努力[2]。

目前，國內外已經出現(xiàn)了多種建模方法，早期的如機理分析法、測試法，以及近年來新興的神經網絡與馬爾可夫等。這些方法雖然在一定方面描述出了風電機組的特性，卻忽略了風力發(fā)電系統(tǒng)工作狀態(tài)的變化，對機組狀態(tài)轉移過程的研究還不夠充分。運用事件驅動控制理論中的有限狀態(tài)機方法對風力發(fā)電系統(tǒng)進行狀態(tài)監(jiān)測建模，可以將風力發(fā)電系統(tǒng)的運行過程客觀的描述出來，把系統(tǒng)內在的運行邏輯條件用可見的事件驅動狀態(tài)轉移的方式來表達，事件的觸發(fā)由機組運行參數(shù)的變化引起，系統(tǒng)狀態(tài)轉移過程的透明性大大提高[3]。

1　事件驅動控制理論

事件驅動控制理論是非線性控制理論的重要部分，不同于普通的連續(xù)事件動態(tài)系統(tǒng)，其事件發(fā)展規(guī)律呈不確定的離散性變化，具有強力改善非線性控制性能、簡化控制系統(tǒng)結構、處理不確定模型與分析強非線性系統(tǒng)等突出優(yōu)點[4]。隨著計算機網絡技術等高新技術的快速發(fā)展，事件驅動控制理論的研究也取得了豐碩的成果，并在國內外多個技術領域應用取得了成功，例如，雷達跟蹤控制、飛行器角加速度控制與工業(yè)過程控制系統(tǒng)設計等從分析到設計的多個重要階段。在多領域的運行實驗中取得的成果，證明了事件驅動控制理論的可行性，并逐漸對其他領域進行滲透，風力發(fā)電機組的控制符合該理論的發(fā)展與狀態(tài)遷移的規(guī)則。

不同于常規(guī)控制系統(tǒng)理論中的傳統(tǒng)時間驅動控制系統(tǒng)，事件驅動控制系統(tǒng)的信號通信與控制器運算都是由不同的事件來驅動的，而不是按固定時間周期性的驅動，故又稱之為異步控制系統(tǒng)或非周期性控制系統(tǒng)[5]。事件驅動系統(tǒng)屬于經典的Client/Server(客戶機和服務器)結構，大體上由事件發(fā)生器、事件消費終端(客戶)以及事件服務器3部分組成，具體結構如圖1所示。系統(tǒng)的輸入事件在事件產生器中產生，它既可以通過設置系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來定義，例如某個數(shù)據(jù)超過等于或低于某一具體數(shù)值時事件觸發(fā)，也可以直接在外部通過輸入設備直接輸入。服務器有識別事件是否觸發(fā)的功能，當某一具體事件達到觸發(fā)要求，服務器會給事件消費終端發(fā)出系統(tǒng)信息，事件消費終端則負責做出與該事件相應的系統(tǒng)動作[6]。

圖1　事件驅動系統(tǒng)結構圖

2　有限狀態(tài)機介紹

自動機是一種具有記憶和邏輯判斷功能的動態(tài)模型，它有其固定的內部狀態(tài)，在信息處理方面有著強大的功能，在事件驅動領域的建模與分析中也有其獨到的作用[7]。有限狀態(tài)機(Finite State Machine簡稱FSM)是自動機的一種，在事件驅動控制理論研究中可以良好應用，是一種理論化的建模方法，對客觀事物可以直觀地描述[8]。它早期應用于計算機的程序語言設計，用來檢驗程序語句是否符合語法要求，隨著計算機及其網絡技術在其他領域的廣泛應用，有限狀態(tài)機逐漸在游戲、電路等行業(yè)得到了極大發(fā)展，由于各方科學家的積極參與，在20世紀80，90年代就已經形成了多個有限狀態(tài)機通用工具庫，到如今已經有了多個不同的版本。在一段時間的積累后，近年來又在通訊、醫(yī)療、電子、機器語言等領域取得了較大成果。

在一個確定型的有限狀態(tài)機A中，可以把整個有限狀態(tài)機模型分為5個不同的工作集合A={Z,X,C,V,B}[9]，其中：

Z={Z1,Z2,…，Zn}為系統(tǒng)有限工作狀態(tài)的集合；

X={X1,X2,…,Xn}為系統(tǒng)所有觸發(fā)事件的集合，觸發(fā)事件激活則驅動相應的狀態(tài)轉移；

C={C1,C2,…，Cn}為系統(tǒng)狀態(tài)轉移函數(shù)集合，狀態(tài)轉移函數(shù)決定觸發(fā)事件驅動狀態(tài)轉移的規(guī)則；

V={V1,V2,…,Vn}為系統(tǒng)的初始狀態(tài)集合；

B={B1,B2,…,Bn}為系統(tǒng)輸出事件的集合；

具體狀態(tài)轉移規(guī)則如圖2所示。

圖2　有限狀態(tài)機結構圖

狀態(tài)的遷移由系統(tǒng)當前工作狀態(tài)和觸發(fā)事件的類型來決定，不同的觸發(fā)事件可能造成的狀態(tài)轉移情況不同。

3　風力發(fā)電系統(tǒng)有限狀態(tài)機建模

3.1模型設計策略

模型把風力發(fā)電系統(tǒng)分為主控制系統(tǒng)、偏航系統(tǒng)、變槳系統(tǒng)、發(fā)電系統(tǒng)、剎車系統(tǒng)與停機處理系統(tǒng)6個部分[10]。通過有限狀態(tài)機建模，給每個系統(tǒng)建立獨立、有完整從初始狀態(tài)到終結狀態(tài)變化狀態(tài)序列的狀態(tài)機模型。它們平等合作又相互制約，由主控制系統(tǒng)內共享的事件與其他變量來協(xié)調其他5個部分復雜的邏輯關系。通過對系統(tǒng)工作狀態(tài)跳轉狀況的觀察，可以清晰地了解機組的內部運作機制和整個機組的運行狀況。鑒于本系統(tǒng)模型過于龐大，本文著重介紹主控制系統(tǒng)模型。

3.2主控制狀態(tài)機設計

3.2.1主控制系統(tǒng)運行過程分析

風電機組開機后，主控制系統(tǒng)首先會進行系統(tǒng)自檢，檢查系統(tǒng)是否有錯誤，無錯誤則轉入待機的空閑狀態(tài)，此時機組的風速傳感器將會把實時的風速信息傳到控制系統(tǒng)中，直到風速達到系統(tǒng)啟動風速后啟動偏航電機對風。偏航成功以后當風速達到發(fā)電機切入風速，制動系統(tǒng)將松開剎車，發(fā)電機開始切入運行。在此期間，為了保證發(fā)電機運行在額定風速下，變槳系統(tǒng)會隨著風速的變化而改變其槳距角，運行穩(wěn)定之后即可并網運行。

3.2.2主控制系統(tǒng)有限狀態(tài)機建模

為了使系統(tǒng)模型建立更加直觀，狀態(tài)機的建立用到了Matlab中的Stateflow模塊。Stateflow是Matlab中專門處理復雜邏輯信號的一個模塊，在事件驅動控制系統(tǒng)的建模與分析中能夠很好的體現(xiàn)。用此模塊搭建的模型，具有可視化和仿真直觀等優(yōu)點，可以清楚地把復雜動態(tài)邏輯表現(xiàn)出來，符合有限狀態(tài)機(FSM)的基本原則。利用Stateflow與Simulink相結合來建模可以擴展模型的功能。

通過對主控制系統(tǒng)運行過程的分析可將整個系統(tǒng)分為10個工作狀態(tài)，它的有限狀態(tài)機設計圖如圖3所示。

圖3　主控制有限狀態(tài)機

Z0(Con_state=0)：這是默認轉移狀態(tài)，開始仿真后會首先激活此狀態(tài)。它所代表的功能是系統(tǒng)讀取配置文件并初始化，檢測機組是否可以正常工作。

Z1：系統(tǒng)的空閑待機狀態(tài)。當系統(tǒng)初始化完成并且沒有發(fā)生錯誤會自動轉到此狀態(tài)。在此狀態(tài)下，機組的傳感器開始工作，將實時的各項數(shù)據(jù)傳遞給控制系統(tǒng)。

Z2(Con_state=2)：在此狀態(tài)下，會關注實時的風速變化，當風速達到系統(tǒng)的啟動風速時，將會發(fā)出信號給偏航系統(tǒng)。

Z3(Con_state=3)：當收到風速達到的信號后，此狀態(tài)會給偏航系統(tǒng)發(fā)出啟動的指令，系統(tǒng)開始偏航。

Z4(Con_state=4):如果在偏航過程中繞纜圈數(shù)達到解纜的要求，偏航系統(tǒng)會發(fā)出請求解纜的指令。

Z5(Con_state=5)：當偏航系統(tǒng)對風完畢偏航角度不再變化以后，啟動發(fā)電系統(tǒng)。

Z6(Con_state=6)：發(fā)電系統(tǒng)應答之后開始傳動，當發(fā)電機轉速達到切入系統(tǒng)轉速時松開剎車，發(fā)電機開始發(fā)電。

Z7(Con_state=7)：如果發(fā)電機轉速沒有達到其額定轉速則啟動變槳系統(tǒng)，通過調節(jié)合適的槳距角來調節(jié)發(fā)電機的轉速，發(fā)電機轉速達到額定轉速時并網運行。

Z8(Con_state=8):系統(tǒng)并網運行狀態(tài)。

Z9(Con_state=9)：風速超過切出風速或者低于啟動風速時，系統(tǒng)會停機繼續(xù)待機直到風速重新符合要求。在工作期間，如果出現(xiàn)急停、操作狀態(tài)由自動切換到手動或者維護狀態(tài)、需要解纜等狀況，系統(tǒng)也會進入停機處理狀態(tài)。

Con_state為工作狀態(tài)編號，Con_state的數(shù)值變化反映了狀態(tài)的跳轉。

觸發(fā)事件是驅動狀態(tài)轉移的唯一動力，只有在當前狀態(tài)下激活與之對應的相應觸發(fā)事件才會轉移到下一個狀態(tài)。觸發(fā)事件一般會結合系統(tǒng)的工作原理來設定，會與機組的實時參數(shù)相對照，它既可以從外部輸入也可以在內部定義，如ST_yaw_start為主控制控制偏航系統(tǒng)啟動的命令，只有在Con_state=3狀態(tài)激活時才會激活，而此時wind_speed>=ST_speed風速大于啟動風速已經被激活了，狀態(tài)也已經轉到了Z3。輸出事件可以輸出到整個狀態(tài)機中并應用到其他的子狀態(tài)機中進行信息的交互，具體的觸發(fā)事件如表1所示。

表1　觸發(fā)事件表

系統(tǒng)的數(shù)據(jù)也跟觸發(fā)事件一樣，既可以從外部輸入，也可以在有限狀態(tài)機數(shù)據(jù)一欄里面直接定義，在需要的時候還能輸出到系統(tǒng)中供本模型其他部分所用，具體數(shù)據(jù)如表2所示。

表2　數(shù)據(jù)清單

圖4　有限狀態(tài)機仿真

4　仿真試驗

在Stateflow模塊中建立起有限狀態(tài)機模型并設置好參數(shù)后，再在Simulink中接入風電機組的必要運行參數(shù)即可啟動仿真。Simulink仿真如圖4所示，有限狀態(tài)機的狀態(tài)轉移由事件驅動脈沖發(fā)生器E的過零信號來驅動，此脈沖發(fā)生器觸發(fā)類型為上升沿，周期設置為10 s，即每10 s驅動一次檢測，如果滿足了需要的觸發(fā)事件，當前狀態(tài)則跳轉到下一個工作狀態(tài)，不滿足則繼續(xù)停留在原狀態(tài)。當此周期設置的比較小時，驅動觸發(fā)事件的檢測次數(shù)會變得頻繁，即系統(tǒng)監(jiān)測狀態(tài)轉移會更加靈敏，一旦觸發(fā)事件被激活即可驅動相應的工作狀態(tài)遷移。

模型中的風力發(fā)電機組參數(shù)以600 kW風機為標準，內部數(shù)據(jù)ST_wind_speed(啟動風速)設置為3 m/s；end_speed(切出風速)25 m/s；YS_max_Linear_Position_Dest_Circles(最大繞纜圈數(shù))3圈；ST_generator_speed(發(fā)電機切入轉速)600 r/min；Rated_generator_speed(發(fā)電機額定轉速)1 800 r/min；額定功率1 500 kW。在將此模型應用到不同規(guī)格的風電機組時，只需要更改這些參數(shù)即可。

圖5　有限狀態(tài)機模型仿真波形圖

有限狀態(tài)機模型仿真波形如圖5所示，圖5(a)是風速wind_speed，圖5(b)是電機轉速Generator_speed，圖5(c)是發(fā)電機的功率power，圖5(d)是狀態(tài)編號con_state。開啟仿真后狀態(tài)機首先檢測默認轉移狀態(tài)，10 s后轉移到系統(tǒng)默認狀態(tài)con_state=0(讀取配置文件并初始化)；20 s時系統(tǒng)無錯誤則轉到空閑狀態(tài)con_state=1，緊接著進入監(jiān)測風速狀態(tài)con_state=2；40 s時監(jiān)測到風速達到啟動風速，狀態(tài)轉移到啟動偏航系統(tǒng)對風狀態(tài)con_state=3；偏航結束后，在50 s時狀態(tài)轉移到con_state=5(啟動發(fā)電系統(tǒng))，發(fā)電系統(tǒng)成功應答后開始傳動，發(fā)電機轉速到達切入轉速600 r/min時開始發(fā)電，狀態(tài)轉移到con_state=6；電機轉速達不到額定轉速則在70 s時進入con_state=7(開啟變槳系統(tǒng))；電機轉速達到額定值，在90 s時狀態(tài)轉移到并網運行狀態(tài)con_state=8。

從仿真結果可以清楚觀察到，用有限狀態(tài)機方法搭建的風力發(fā)電機組主控制系統(tǒng)模型可以隨著風機參數(shù)的改變而觸發(fā)事件，事件驅動相應的狀態(tài)轉移。證明了事件驅動控制理論應用到風力發(fā)電系統(tǒng)的建模上是可行的，模型客觀描述了風力發(fā)電系統(tǒng)的邏輯運作，狀態(tài)轉移迅速準確，具有研究價值。

5　結論

本文將事件驅動控制理論中的有限狀態(tài)機建模方法應用到風力發(fā)電系統(tǒng)的工作狀態(tài)轉移研究中，并通過Matlab軟件的Stateflow模塊進行有限狀態(tài)機的建模與仿真，把難以用普通方法來描述的風力發(fā)電機組內部邏輯客觀地表述出來。仿真結果表明，基于事件驅動控制理論的風力發(fā)電系統(tǒng)模型,能夠準確地通過風電機組的運行參數(shù)反映機組工作狀態(tài)的轉變，狀態(tài)遷移的過程清晰可視，具有極高的可靠性。

[1]羅來軍，朱善利.我國新能源戰(zhàn)略的重大技術挑戰(zhàn)及化解對策[J].數(shù)量經濟技術經濟研究，2015(2)：113-143.

[2]羅承先.世界風力發(fā)電現(xiàn)狀與前景預測[J].中外能源，2012(3)：1-10.

[3]王之華，王志新.大型風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與控制技術研究[J].機電一體化，2008(11)：41-44.

[4]張威.Stateflow邏輯系統(tǒng)建模[M].西安：西安電子科技大學出版社,2007：25-30.

[5]王航飛.基于事件驅動的多智能體系統(tǒng)的環(huán)形編隊控制研究[D].北京：華北電力大學，2015.

[6]何鴻君，曹四化，諸祖高，等.一種改進的事件驅動系統(tǒng)框架[J].國防科技大學學報，2008，30(3):70-75.

[7]譚同超.有限狀態(tài)機及其應用[D].廣州：華南理工大學，2015.

[8]崔家瑞，李擎.基于有限狀態(tài)機的智能抄表集中器設計與實現(xiàn)[J].實驗室研究與探索，2014，33(8)，134-139.

[9]羅元劍，姜建國，王思葉，等.基于有限狀態(tài)機的RFID流數(shù)據(jù)過濾與清理技術[J].軟件學報，2014，25(8):1713-1728.

[10]湯敏，譚芝，李奇，等.基于FSM的風電系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)測[J].電力學報，2013，28(5):404-408.

Modeling of Wind Turbine Generator System Based on Event-driven Control Theory

QIU Qiangjie1, CHEN Zhong2, YU Xiaopeng3, YIN Zizhong4, WEN Liang2, LI Qi5

(1.State Grid Loudi Electric Power Supply Company,Loudi 417000, China;2. College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science & Technology,Changsha 410114, China;3.State Grid Jinhua Electric Power Supply Company,Jinhua 321000, China;4.State Grid Shaoxing Electric Power Supply Company,Shaoxing 312000, China; 5. State Grid Bengbu Electric Power Supply Company,Bengbu 233000, China)

The wind power generation system is complex and variable, and many nonlinear factors exist under working condition. Due to the reason mentioned above, it is difficult for the conventional model to demonstrate the change of its operation process. To study the state transition process of wind turbine generator system and improve the reliability of wind turbine state monitoring system, with the method of finite state machine model, which is based on the event-driven control theory, the working conditions and operation rules of the unit are analyzed. Meanwhile, by combining the elements of working state of the potential system, parameters of the fan operation and state transition conditions as a whole and treating them as an event triggered by the external conditions, an event driven state transition of the finite state machine model is built. By using the state flow module in MATLAB simulation, the results are obtained and show that this model can accurately depict the operating conditions of the wind power system and the state transition is intuitively clear. The model can be applied well in wind turbine state monitoring system.

wind turbine generator system；event-driven control theory；the finite state machine；state transition

2016-03-07。

邱強杰(1991-)，男，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)運行與控制，E-mail：719952137@qq.com。

TK89

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2016.08.008