風力機變槳距控制策略研究

戴媛媛 賈建芳 張吉宣 曾 杰

(中北大學計算機與控制工程學院，山西 太原 030051)

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風力機變槳距控制策略研究

戴媛媛 賈建芳 張吉宣 曾 杰

(中北大學計算機與控制工程學院，山西 太原 030051)

作為目前大型風力發電機組中應用最廣泛的控制技術之一，變槳距控制在風速高于額定風速時,可以有效提高系統效率以及輸出功率的穩定性。然而，風力發電機系統的復雜性、非線性以及空氣動力學的時變性對變槳距控制產生影響。因此，變槳距系統的控制策略成為了風力發電技術的關鍵。對變槳距控制的工作方式以及關鍵性問題進行了研究，針對風電機變槳距系統的非線性、多變量、強耦合和時變性等特點，總結歸納了變槳距系統控制策略的研究現狀，分析了不同控制策略的優缺點。最后，對變槳距系統控制技術的發展趨勢進行了分析。

風能 風力發電機 支持向量機 徑向基函數 粒子群優化算法 智能控制 PID控制 H∞魯棒控制

0 引言

風能是一種綠色、可再生的新能源。我國風力資源豐富，總量約為32億kW。其中，陸地上可利用的風力資源共有2.5億kW，加上近海的風能資源，可開發的風能資源共有10億kW以上。利用風力發電替代傳統的發電技術，對我國的電力發展有著很重要的促進作用。但是，我國風電技術發展較晚，大多數大容量風力發電裝置依靠進口。要實現風電機的自主生產，需要掌握風電機的控制技術。最早的風力發電機主要采用定槳距控制，但這種控制方式風能利用率低且輸出功率不穩定。20世紀90年代以后，變槳距作為一種可有效提高風力發電系統效率以及穩定性的控制技術，成為了大型風力發電機組控制中應用最廣泛的控制技術之一[1-2]。因此，變槳距系統控制策略的研究也成為了風電技術的關鍵。

1 變槳距系統及其關鍵性問題

根據不同風速下變槳距系統控制方式的不同，將風力發電機組的運行狀態分為3類[3]。

①起動狀態。發電機并網前，槳距角給定值由發電機轉速信號控制，變槳執行器根據給定轉速的參考值調整槳距角β，從而使得發電機轉速保持在同步轉速附近，確保并網穩定，此時系統為轉速控制。

②欠功率狀態。發電機并網后且風速低于額定風速時，為了使風力機具有最大風能捕獲率，將槳距角調節為β=0°且保持不變，此時，發電機功率小于額定功率。

③額定功率狀態。當風速高于額定風速時，變槳距控制方式轉換為功率控制，系統根據輸出功率與給定功率的差值進行槳距角控制。變槳距控制系統包括功率控制器和速度控制器這2個主要控制器，其工作原理如圖1所示。風力發電機工作時，變槳距系統跟蹤功率或轉速給定值，并及時改變槳距角。但是，過高的變槳速度會使風力機機械系統產生振動，影響系統穩定性；過低的變槳速度又會造成風能的過量吸收，從而導致系統輸出功率超過額定功率，嚴重的則會引起發電機系統故障[4-5]。同時，葉片轉矩對槳距角變化的靈敏度在不同風速時也大不相同，高風速時的靈敏度遠遠高于低風速時。如何獲得最優變槳速度是變槳距控制系統需要解決的第一個關鍵性問題。

另外，由于空氣動力學的不確定性，風電機系統的非線性、多變量、強耦合和時變性，風力發電機的準確模型難以建立，阻礙了變槳距系統的研究[6-7]。如何避免系統的復雜非線性帶來的影響，有效提高風力發電機組的效率以及穩定性，是變槳距控制系統需要解決的第二個關鍵性問題。

圖1 變槳距工作原理圖

2 變槳距控制策略研究現狀

變槳系統是否能有效地提高風電機系統效率及穩定性，與其控制策略息息相關。先進的變槳距系統控制策略是當前風電機系統研究的重點與熱點。檢索分析國內外文獻資料，風力機變槳距系統的控制策略可劃分為傳統PID控制方法與現代控制方法2大類。

2.1 傳統PID控制方法

傳統PID控制方法一般基于系統的準確模型，通過改變控制參數和增益對系統進行控制。Hua等[8]通過分析比較線性與非線性算法在風能轉換系統(wind energy conversion system,WECS)變槳距控制中的結構、性能、實施成本以及其他優缺點，得出了線性控制器結構簡單且系統魯棒性較好的結論。由于變槳距控制系統的非線性，PID控制器的增益值并不易于選擇，并且在風速過高時，無法保證系統操作穩定性以及系統的輸出性能。針對PID控制器參數難以整定的問題，許昌等[9]提出了基于改進協同粒子群優化(improved cooperative particle swarm optimization,ICPSO)算法和PID控制器相結合的ICPSO-PID控制算法。研究結果表明，控制算法可以快速優化整定控制器參數，使得系統具有很好的魯棒性以及穩定性。

1965年，數學家Leibniz等提出了對復雜系統進行研究的有力工具——分數階微積分。控制器的微分階數或者積分次數不是整數而是任意實數。分數階微積分系統具有較好的動態與靜態性能[10]。Ghasemi S等[11]將分數階微積分應用于風力發電機魯棒控制器的設計中，以提高系統的動靜態性能。通過分析其時域與頻域性能，驗證了這種方法的可行性。文獻[12]建立了基于粒子群優化算法的分數階PIλDβ控制器以及整數階PID控制器的變槳距系統數學模型，并研究了各自的時域、頻域響應。仿真結果表明，和整數階PID控制器相比，分數階PIλDβ控制器使系統具有更好的穩定性，但是卻降低了系統的抗干擾能力。

2.2 現代控制方法

針對變槳距系統的非線性以及時變性，學者們提出了一類現代控制方法。這些控制技術主要包括：變增益控制、變結構控制、模型預測控制、智能控制、H∞魯棒控制、自抗擾控制等。

①變增益控制。

變增益實質上是自適應控制的一種簡單特例，卻又不同于普遍意義上的自適應控制，它不需要參數辨識以及數學模型自適應調整。目前，變增益控制已經廣泛應用于非線性系統的控制器設計中[13]。Liu等[14]采用變增益PD控制算法，實現了風力機在風速低于額定風速時的最大風能捕獲。當風速高于額定風速時，輸出功率恒定，取得了很好的控制效果。文獻[15]將最優增益調度功率控制器應用于變槳變速風能轉換系統中，增強了系統的瞬態和穩態性能，減少了超出額定風速時系統的機械負載以及湍流效應。針對葉片轉矩對槳距角變化靈敏度的非線性問題，李潘等[16]設計了帶增益表的PI控制器，在風速高于額定風速時，根據不同的槳距角設定PI控制器的增益，使得風力機可以平滑地轉換工作狀態，并通過仿真驗證了此方法的可行性以及有效性。

要使系統具有好的全局穩定性和魯棒性，就需要準確地進行設計點的選擇和變增益控制規律的調試。這些主要取決于設計者的經驗和大量的仿真試驗，幾乎無任何規律可循。因此，這種方法較保守。

②滑模控制。

滑模控制(sliding mode control,SMC)是由Utkni等提出的一類不連續的非線性控制方法。控制系統的結構隨時間變化，并且系統滑動模態的建立獨立于被控對象以及外界干擾，這使得系統響應快，對參數變化及擾動不敏感。Battista[17]最早提出將SMC運用于變槳距系統中。文獻[18]和[19]通過試驗，驗證了滑模控制可以有效地提高風力機的效率以及穩定性。

滑模控制的不足之處在于，其狀態軌跡難以嚴格地沿著滑模面向平衡點滑動，而是在滑模面兩側來回穿越，由此產生抖振，影響了系統的控制性能[20]。秦斌等[21]提出了針對直驅永磁同步發電機的支持向量機(support vector machine,SVM)滑模變槳距控制算法SVM-SMC。該控制方法包括了2個階段：①離線學習，首先采用SMC進行控制，SVM-SMC則進行離線學習得到滑模控制器的輸入輸出數據；②自學習階段，在離線學習到達一定程度時，開始進行SVM-SMC控制。仿真結果表明，這一控制策略能有效減弱抖振，并且系統槳距角調節平穩，魯棒性強。

③智能控制。

智能控制的非線性、變結構和總體自尋優等特點，使其廣泛應用于風電機變槳距控制系統中[22-23]。文獻[22]結合變速變槳風力機的不同運行模式，設計出基于徑向基函數(radial basis function,RBF)的神經網絡控制器，有效地實現了轉速控制、功率控制以及2種模式之間的平穩過渡，并確保了在不同風速時高效跟蹤最佳葉尖速比。胡文勝等[23]提出了具有二階陷波濾波器的增益調度-神經網絡PI控制算法，對轉速干擾起到了濾波作用，使風力機具有最優槳距角轉換速率，從而減小系統波動，提高了系統穩定性。文獻[24]對液壓變槳距系統進行了模糊自適應PID控制，試驗結果表明系統動靜態性能良好，且槳距角得到了有效地控制。

雖然智能控制在風電機變槳距控制系統[25-26]中得到了廣泛應用，但其絕大多數還處于仿真驗證階段，并且人工神經網絡控制對系統進行控制的過程中，會存在過學習及過擬合問題。模糊控制的模糊化和反模糊化過程缺乏系統的方法，主要靠經驗和試湊，控制規則一旦確定，不能在線調整及很好地適應情況的變化。因此將智能控制應用于實際風電機系統還有很多工作要做。

④模型預測控制。

模型預測控制(model predictive control,MPC)是一種先進的計算機控制技術，包含3個基本要素：預測模型、滾動優化與反饋校正，其核心是預測模型。支持矢量回歸(support vector regression,SVR)方法根據學習理論中的結構風險最小化原則，將復雜的非線性問題轉化為高維平面中的線性問題，解決了智能控制方法中存在的過學習問題。

文獻[27]提出了風力機變槳距系統基于SVR算法的雙模型切換預測控制。由于電液比例變槳距系統的差動回路設計和風力負載的單方向性會造成順槳、逆槳2種不同的系統數學模型，雙模型切換控制可以防止單一預測控制對系統精度的影響。為了減小SVR在線辨識時間，引入了序列最小優化算法(sequential minimal optimization,SMO)以及通過偶然點排除法和模型的存儲與再用方法。仿真結果表明，采用雙模型切換SVR預測控制，可以大大降低發電機輸出功率的誤差，并且提高了風力機的發電質量。

⑤H∞魯棒控制。

魯棒控制是針對不確定系統而設計的控制器。它不僅使得閉環系統保持穩定，而且也保證了系統動態性能。利用H∞魯棒控制理論設計的控制器，可以實現風力發電系統在全風速段保持恒功率輸出[28-29]。文獻[28]中，作者通過提出標準H∞恒功率控制問題，并利用線性矩陣不等式(linear matrix inequality,LMI)方法進行求解，最終得到了槳矩角的H∞控制器。該控制器實現了恒功率輸出，并且系統具有很好的魯棒性。Lima等[30]采用多變量MIMO辨識法擬合出系統的模型，并設計了H∞控制器。這種控制器可以保證在捕獲最大風能的前提下，使得系統轉子軸轉矩變化值減小1個數量級。

魯棒控制系統只能在允許的不確定性范圍內保證系統的穩定性，如果系統要升級或作重大調整，就需要重新設計控制器，其控制階次高且算法復雜，因此難以實現實際應用。

⑥自抗擾控制。

韓京清針對傳統PID無法有效控制具有內、外部不確定因素的被控對象的問題，提出了一種基于誤差反饋的非線性控制方法——自抗擾控制(active disturbance rejection control,ADRC)技術。其控制獨立于被控對象的精確模型，并且可以對系統未建模部分以及未知干擾作出準確的估計與補償[31]。張金芳等[32]設計了變槳距控制系統的線性自抗擾控制器，并應用于額定功率為300 kW的變槳距風電機組中。試驗結果表明，該方法在不同風速段均能有效地縮短調節時間、減小系統超調量。王曉磊等[33]則將自抗擾控制算法與DSP芯片組合，實現了軟硬件相結合的風力機變槳距控制系統。結果表明，系統輸出功率可動態維持在額定功率附近，具有良好的動態響應特性。ADRC對于風電機變槳距系統而言，是一種有效、可行的控制技術，但當控制對象模型階次高于三階時，難以得到滿意的非線性函數，同時計算量大、控制周期長、系統實時性差。

3 變槳距系統控制技術發展趨勢

風電機變槳距系統不僅僅是一個非線性、多變量、強耦合的時變系統，還存在著由環境因素引起的外界干擾，并且隨著風電機組規模的逐漸增大，系統的控制難度逐漸加大。盡管風電機變槳距系統的控制方法多種多樣，但這些控制方法也都存在著各自的缺陷。為了進一步提高系統各方面性能，變槳距系統的控制可以從以下幾方面發展。

①神經網絡控制與滑模控制的結合。神經網絡可以以任意精度逼近非線性系統且具有自學習能力，而滑模變結構控制對參數變化及擾動不敏感。針對變槳距系統的非線性、多變量時變性，將神經網絡與滑模控制相結合對系統進行控制，不僅可以克服系統的非線性，也可以解決系統的復雜時變性，因此是一個很有效的控制方法。同時，神經網絡快速學習算法及滑模變結構抖振問題的解決方案仍需大量的研究工作。

②廣義預測控制。偏差估計模型可以估計未建模擾動對系統的作用，通過廣義預測控制和偏差估計模型，根據對系統未來輸出的估計來計算當前的控制，可以有效抑制風速變化對風電機的影響。預測控制主要是將系統非線性問題進行線性化處理，而根據非線性系統自身特點直接分析控制方法以及設計控制算法還需進一步研究。

③先進非線性控制算法研究。基于微分幾何理論的反饋線性化控制理論在風電系統中取得了較多的應用[34-35]，但其控制規律復雜，存在奇異點，且需全狀態可測量以及精確抵消動態。基于能量控制的無源控制理論[36]是一種本質上的非線性控制，風電系統的控制中采用它來實現變速恒頻風力發電系統的最大風能捕獲[37-39]。該方法雖然實現簡單，具有良好的動靜態特性、可實現系統全局穩定性，但需要確定系統的數學模型及參數。如何解決這些控制方法存在的問題，設計先進的非線性控制算法，是未來研究的一個重要方向。

4 結束語

在清潔能源快速發展的今天，變槳距作為大型風電機組中應用最廣泛的控制技術之一，其控制策略也成為了風電技術的重中之重。本文從變槳距控制的工作方式、關鍵性問題及控制策略等方面綜述了國內外研究現狀；結合變槳距系統的特性以及現有的各個控制策略的優缺點，探討了未來變槳距系統控制技術的發展趨勢；指出將智能控制和先進非線性控制理論應用于變槳距系統中，對于解決因風電系統的復雜非線性以及空氣動力學的時變性給變槳距控制造成的困難、提高風電系統的效率和穩定性具有重大意義。

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Research on Strategies of Variable Pitch Control for Wind Turbine

As one of the most widely applied control technology in the large-scale wind turbine generation units,the variable pitch control can effectively improve the efficiency of the system and the stability of the output power when the wind speed exceeds the rated wind speed.But the complexity,nonlinearity of wind turbine generation system and the time varying of aerodynamics bring effect to variable pitch control.Therefore,the control strategy of variable pitch system becomes the key to the technology of wind power generation.The working mode and the key issues of variable pitch control are studied,aimed at the features of variable pitch system of wind turbine,e.g.,nonlinear,multivariable,strong coupling and time-varying,the research status of the control strategies of variable pitch system summarized,and the advantages and disadvantages of different control methods are analyzed.Finally,the development trend of variable pitch control technology is analyzed.

Wind power Wind turbine SVM Radial basis function Particle swarm optimization algorithm Intelligent control PID control H∞robust control

戴媛媛(1993—)，女，現為中北大學控制科學與工程專業在讀碩士研究生；主要從事風力發電機變槳距系統智能控制、自抗擾控制方向的研究。

TH137;TP271

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201611006

修改稿收到日期：2016-04-26。