風電機組氣動載荷控制策略*

王湘明， 楊景帥， 李 南(沈陽工業大學 信息科學與工程學院， 沈陽 110870)

風電機組氣動載荷控制策略*

王湘明， 楊景帥， 李 南
(沈陽工業大學 信息科學與工程學院， 沈陽 110870)

針對風電機組在風切效應影響下，較大尺寸的槳葉會加劇風輪所承受的不平衡氣動載荷問題，提出了基于改進離散模糊控制的同步變槳距和基于槳葉方位角權系數分配的獨立變槳距聯合控制策略.通過主動變槳距控制來實現風電機組輸出功率的穩定，同時降低風輪所承受的軸向氣動載荷.仿真結果表明，此聯合控制策略在風電機組的額定工作區間，不僅可以使風電機組的輸出功率穩定在額定功率附近，而且還可以有效地抑制其軸向氣動載荷，也直接證明了所提出的控制策略的有效性.

風電機組； 槳葉； 風切效應； 改進模糊控制； 同步變槳距控制； 權系數； 獨立變槳距控制； 軸向氣動載荷

能源是推動社會經濟發展進步的源動力，而化石燃料的大量使用導致了環境的嚴重污染，因此優化能源結構已刻不容緩，而風能作為可再生的清潔資源是解決問題的有效方案之一.隨著國家的大力提倡，我國的風力發電控制技術在近年來得到了高速發展，但是伴隨而來的是越來越多的技術難題亟需解決，對風力發電技術的研究迫在眉睫.

目前應用較為廣泛的是水平軸風電機組，由于風切效應因素的影響，承受了嚴重的不平衡氣動載荷.風機容量越大，風輪直徑也越大，風電機組所承受的不平衡氣動載荷也越嚴重，而這些不平衡載荷會直接影響到機組的穩定運行，給風電機組的安全運轉帶來了隱患.

從同步變槳距發展而來的獨立變槳距控制技術，在穩定風機輸出功率和減小風機載荷方面具備明顯的優勢.文獻[1]著眼于緩解風力發電機組由于風速擾動所造成的疲勞載荷，確立了一種基于RBF神經網絡的滑模獨立變槳距策略；文獻[2]對基于線性二次型調節與干擾自適應控制技術的獨立變槳距進行了研究；文獻[3]在穩定額定風速的基礎上，提出了一種基于槳葉方位角信號的獨立變槳距控制策略.

本文以減小風電機組的軸向氣動載荷為目標，建立風電機組模型，設計載荷計算程序，針對風電機組在額定風速以上工作的特點，提出了一種基于改進(變槳距角參考值)離散模糊控制的同步變槳距和基于槳葉方位角權系數分配的獨立變槳距聯合控制方法.

1 風電機組的建模與槳葉載荷分析

1.1 風輪系統模型

當風以速度v沿風輪軸向通過時，風輪獲取的機械功率和氣動轉矩[4-5]分別為

Pr=0.5CP(λ，β)ρπR2v3

(1)

(2)

式中：ρ為空氣密度；R為風輪半徑；CP(λ，β)為風能利用系數，是葉尖速比λ和槳距角β的函數[4]，計算公式為

0.001 84(λ-3)β

(3)

1.2 傳動系統模型

根據動力學原理，非直驅式風電機組靠近風輪側低速軸的動力方程[6]為

(4)

式中：Jr為風輪轉動慣量；ω為風輪轉速；Tm為高速軸轉矩；n為齒輪箱增速比.

忽略自身機械阻力，發電機側高速軸力矩Tm[6]滿足

(5)

式中：Jg、Te分別為發電機轉動慣量和電磁轉矩；ωg為發電機轉速，且ωg=nω.

聯合式(4)、(5)，機組傳動系統方程為

(6)

1.3 槳葉載荷分析

空氣動力載荷的計算主要是依托葉素動量理論，通過把槳葉沿徑向劃分為無限個葉素來進行逐個計算，然后通過數學公式將其積分得到整個槳葉的氣動載荷[7].葉素的受力分析如圖1所示.

圖1 葉素受力分析Fig.1 Force analysis for blade element

圖1中，風輪是依靠氣動力dF來帶動槳葉繞中心軸轉動.氣動力dF按垂直和平行于風輪旋轉面可以分解為軸向力dFu和切向力dFn，軸向力dFu主要導致槳葉的拍打，切向力dFn產生風輪對旋轉軸的轉矩.風機槳葉的葉素微元所受到的軸向力和切向力分別為

dFu= dLcosφ+dDsinφ=

0.5ρcW2(Clcosφ+Cdsinφ)dR

(7)

dFn= dLsinφ-dDcosφ=

0.5ρcW2(Clsinφ-Cdcosφ)dR

(8)

式中：Cl、Cd分別為升力系數和阻力系數；L、D分別為升力和阻力；φ為入流角；c為弦長；W為合成風速.

2 風電機組聯合控制策略

獨立變槳距技術是對各個槳葉進行獨立控制，使其在不同的位置對應不同的槳距角，實現槳葉氣動載荷的不平衡性抑制，同時也可以保證風電機組的輸出功率穩定在額定功率附近.

2.1 改進離散模糊控制器設計

改進離散模糊控制器是在離散模糊控制的基礎上增加槳距角基準參考值規則表，使槳葉可以根據當前風速快速地調整到合適的槳距角，整體設計框圖如圖2所示.

為了對槳距角進行實時控制，防止其在風速的小波動范圍內頻繁變動，采用離散論域的模糊控制器.模糊控制器的模糊子集為NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB，控制規則如表1所示.由于輸入量化后個數有限，所以能夠通過窮舉來得到輸入輸出表，之后可以在實時控制過程中通過查詢此表來完成，并且只有很小的在線運算量[8].

圖2基于改進離散模糊控制的風電機組同步變槳距設計框圖

Fig.2Designdiagramofsynchronousvariablepitchbasedonmodifieddiscretefuzzycontrolforwindturbine

表1 離散模糊控制規則Tab.1 Discrete fuzzy control rule

離散模糊控制系統的結構圖如圖3所示.其中控制器輸入為機組功率誤差e(范圍為[-300 kW，300 kW])和其微分ec(范圍為[-400 kW/s，400 kW/s])，輸出量為槳距角變化值(范圍為[-30°，30°])；K1、K2和K3是尺度變換的比例因子，設計參數分別為1/50、3/200、5.

圖3 離散模糊控制框圖Fig.3 Block diagram of discrete fuzzy control

槳距角基準參考值規則如表2所示，是由處于額定風速和切出風速范圍內的風速與同步槳距角關系表組成，可以通過離散模糊控制器設計給出.

2.2 獨立變槳控制器設計

風機在運行過程中，風切效應導致風電機組受到不平衡氣動載荷.本文引入基于槳葉方位角權系數分配的獨立變槳距控制器，根據槳葉的方位角和風切效應來預測當前位置的風速，調整各槳葉的槳距角，從而達到減小槳葉所受的軸向氣動載荷的目的.

表2 槳距角基準參考值規則Tab.2 Datum reference value rule of pitch angle

風電機組的獨立變槳距控制框圖如圖4所示.θ1、θ2和θ3分別為3個槳葉的方位角，改進離散模糊控制器給出同步槳距角β，然后再由權系數分配器給出槳葉對應權系數ki(i=1，2，3)，可得每個槳葉的槳距角βi(i=1，2，3)，從而完成獨立變槳距控制，槳葉槳距角分配規則[9-10]為

βi=kiβ(i=1，2，3)

(9)

圖4 風電機組獨立變槳距控制框圖Fig.4 Control diagram of individual variablepitch for wind turbine

選擇槳葉與塔架垂直且向右時方位角為0°，逆時針為風輪旋轉正方向，設基準槳葉方位角為θ，則沿正方向槳葉方位角依次為θ+120°和θ+240°.

由于風切效應的影響，設定槳葉處的平均風速為其中心處的風速，則有

(10)

式中：H0為輪轂中心高度；v0為H0處的風速；m為風切變指數.

由于葉素所受的軸向氣動力Fu與合成風速W的平方成正比，所以槳葉的權系數為

(11)

3 仿真分析

本文選擇國內某1.5 MW風電機組，風輪直徑為70.5 m，風輪轉動慣量為6 208 971 kg·m2，傳動系統變速比為90.11，發電機的額定轉速為1 800 r/min，發電機轉動慣量為60 kg·m2，機組額定風速為12.5 m/s，切出風速為25 m/s.

工況是額定風速以上，切出風速以下，前20 s風速在15 m/s附近波動，后20 s風速在23 m/s左右波動，風速仿真曲線如圖5所示.

同步變槳距和獨立變槳距控制下的各槳葉槳距角的變化曲線如圖6所示.由圖6可以看出，同步變槳距控制下機組的槳距角隨著風速的波動而變化，獨立變槳距控制下機組槳葉槳距角在同步槳距角附近變動.

圖5 風速仿真Fig.5 Wind speed simulation

圖6 同步變槳距和獨立變槳距控制下的槳距角變化曲線Fig.6 Pitch angle variable curves of synchronous pitch and individual variable pitch

風電機組獨立變槳距控制下的輸出功率曲線如圖7所示，可以看出機組的輸出功率穩定在風電機組的額定功率1.5 MW附近.

圖7 風電機組獨立變槳距控制下的輸出功率Fig.7 Output power of wind turbine under controlof individual variable pitch

同步變槳距和獨立變槳距控制下的風電機組軸向氣動載荷對比曲線如圖8所示.20 s后獨立變槳距控制比同步變槳距控制下載荷波動更穩定.

相對于文獻[1-3]提及的算法，此聯合控制策略側重于穩定風電機組的功率輸出，同時在降低額定風速臨近段以及穩定切出風速臨近段軸向氣動載荷方面具有一定的優勢.

4 結 論

通過對風電機組工作狀況的分析，針對額定風速以上運行工況，穩定輸出功率的問題，提出了基于改進離散模糊控制的同步變槳距控制策略.針對風切效應導致的風輪承受不平衡氣動載荷的問題，提出了基于槳葉方位角權系數分配的獨立變槳距控制策略.仿真結果表明，此聯合控制策略可以保證風機穩定運行，同時能夠有效降低風電機組的軸向氣動載荷.但本文在針對風電機組的載荷控制中，只考慮了機組軸向氣動載荷，而沒有考慮其他類型載荷，在后續研究中需要加以探索.

圖8 風電機組槳葉的軸向氣動載荷對比曲線Fig.8 Comparison curves in axial aerodynamic load for blade of wind turbine

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Controlstrategyofaerodynamicloadforwindturbine

WANG Xiang-ming, YANG Jing-shuai, LI Nan
(School of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

Aiming at the problem that under the influence of wind shear effect, the blade with a large size will aggravate the imbalanced aerodynamic load suffered by the wind rotor, a combined control strategy of both synchronous variable pitch based on modified discrete fuzzy control and individual variable pitch based on blade azimuth angle weight coefficient assignment was proposed. The stability of wind turbine output power was realized with the active variable pitch control, and meanwhile the axial aerodynamic load suffered by the wind rotor reduced. The simulation results show that when the wind turbine runs at the rated working range, the combined control strategy can not only stabilize the fluctuation of output power near the rated power of wind turbine, but also effectively suppress its axial aerodynamic load. Therefore, the effectiveness of the proposed control strategy is directly proved.

wind turbine; blade; wind shear effect; modified fuzzy control; synchronous variable pitch control; weight coefficient; individual variable pitch control; axial aerodynamic load

2016-12-23.

科技部科技型中小企業技術創新基金資助項目(13C26212101002).

王湘明(1963-)，男，湖南寧鄉人，副教授，碩士，主要從事風力發電、自控技術等方面的研究.

* 本文已于2017-10-25 21∶13在中國知網優先數字出版. 網絡出版地址： http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20171025.2113.058.html

10.7688/j.issn.1000-1646.2017.06.04

TM 614

A

1000-1646(2017)06-0617-05

(責任編輯：景 勇 英文審校：尹淑英)