基于KHC算法的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組偏航控制系統(tǒng)

劉超+王世榮

摘要：針對(duì)現(xiàn)有的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組對(duì)風(fēng)精度低、自然風(fēng)速復(fù)雜，本文提出了一種將爬山算法與優(yōu)化卡爾曼濾波相結(jié)合的算法，可以有效提高對(duì)風(fēng)精度，該算法通過功率檢測來提高對(duì)風(fēng)精度，通過卡爾曼濾波算法來對(duì)未來時(shí)刻的風(fēng)向量進(jìn)行精確預(yù)測，避免偏航機(jī)構(gòu)疲的勞動(dòng)作和外界干擾。

【關(guān)鍵詞】爬山算法 卡爾曼濾波 偏航控制

1 引言

本文提出了一種將爬山算法與優(yōu)化卡爾曼濾波算法相結(jié)合的算法用于風(fēng)機(jī)的偏航控制系統(tǒng)，通過檢測風(fēng)機(jī)輸出功率并進(jìn)行前后對(duì)比從而提高對(duì)風(fēng)精度，同時(shí)采用優(yōu)化卡爾曼濾波算法對(duì)風(fēng)向量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，有效減少風(fēng)機(jī)疲勞動(dòng)作。

2 偏航控制系統(tǒng)

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的偏航系統(tǒng)由風(fēng)向標(biāo)、偏航電機(jī)、偏航齒輪變速箱、機(jī)舵大齒輪等部分組成。通過風(fēng)向標(biāo)傳感器采集風(fēng)向信號(hào)，將風(fēng)向信號(hào)傳送至控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)根據(jù)風(fēng)向信號(hào)發(fā)出控制命令，控制偏航電機(jī)開始轉(zhuǎn)動(dòng)，偏航電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)機(jī)舵大齒輪旋轉(zhuǎn)，從而控制風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)身旋轉(zhuǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確對(duì)風(fēng)。由于風(fēng)向量具有隨機(jī)屬性為了使風(fēng)力機(jī)組具有良好控制效果，本文中將采用雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，如圖1所示：風(fēng)機(jī)偏航控制系統(tǒng)外環(huán)采用風(fēng)速輸出功率環(huán)，跟蹤風(fēng)電機(jī)組的實(shí)時(shí)輸出功率，將輸出功率與監(jiān)測的風(fēng)速所對(duì)應(yīng)的最佳輸出功率相比較，判定風(fēng)機(jī)工作狀態(tài)。風(fēng)機(jī)內(nèi)環(huán)采用的是風(fēng)向環(huán)，通過采集、監(jiān)測風(fēng)向信號(hào)并與風(fēng)機(jī)機(jī)舵偏向位置進(jìn)行比較，當(dāng)風(fēng)機(jī)未處于最佳工作風(fēng)向時(shí)，控制系統(tǒng)發(fā)出控制信號(hào)，控制偏航電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，從而調(diào)整風(fēng)機(jī)對(duì)風(fēng)角度，使風(fēng)機(jī)達(dá)到最佳風(fēng)向位置。風(fēng)電機(jī)組偏航控制系統(tǒng)框圖如圖1所示。

3 爬山一優(yōu)化卡爾曼濾波算法（KHC算法）在風(fēng)電機(jī)組中的應(yīng)用

3.1 爬山算法

風(fēng)電機(jī)組系統(tǒng)實(shí)時(shí)跟蹤風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率，然后采用遞歸調(diào)用的方法，將輸出功率P₁分別與P₂、P₃、P₄、P₅、、、P_n相比較，當(dāng)P₁2時(shí)則選擇P₂為最大輸出功率，然后再用P₂與后而的功率值做比較，取出最大的再次與后而的功率值比較，依次的進(jìn)行下去，逐步提高輸出功率，當(dāng)P_n>P_max時(shí)將P_n賦值給P_max，從而選出最大輸出功率，使風(fēng)電機(jī)組的輸出功率P_max無限接近當(dāng)前風(fēng)速的最佳輸出功率P_best。

為了保證風(fēng)機(jī)不頻繁擺動(dòng)，疲勞工作，在功率比較中應(yīng)當(dāng)設(shè)置系統(tǒng)對(duì)風(fēng)誤差精度P_s，當(dāng)大于系統(tǒng)設(shè)定誤差|P_max-P_best|>P_s時(shí)，偏航電機(jī)啟動(dòng)，按照預(yù)設(shè)方向偏轉(zhuǎn)角度θ，直至IPmax.|P_max-P_best|s時(shí)，說明風(fēng)機(jī)處于最佳工作狀態(tài)，既能保證輸出功率的最優(yōu)化，又能避免小角度疲勞調(diào)整。

在風(fēng)機(jī)偏航系統(tǒng)動(dòng)作調(diào)整時(shí)，為了保證風(fēng)機(jī)偏航方向正確，要實(shí)時(shí)監(jiān)測輸出功率，將此刻輸出功率與前一時(shí)刻輸出功率做比較，如P₂大于P₁證明偏航方向正確，若P₂小于P₁證明偏轉(zhuǎn)方向不正確，則反方向偏轉(zhuǎn)，依次進(jìn)行比較P₂、P₃、P、P₅、、、P_n，由于風(fēng)速屬于實(shí)時(shí)變化的量，通過采樣計(jì)算，最佳功率也是處于實(shí)時(shí)變化之中，因此我們需要對(duì)最佳功率進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。

3.2 優(yōu)化卡爾曼濾波算法

優(yōu)化卡爾曼濾波算法是根據(jù)上一時(shí)刻系統(tǒng)本身的數(shù)據(jù)計(jì)算出下一刻所需數(shù)據(jù)的預(yù)測值，然后再利用對(duì)應(yīng)的傳感器獲取所需數(shù)據(jù)實(shí)際的測量值，將系統(tǒng)本身計(jì)算出的預(yù)測值與實(shí)際的測量值相結(jié)合算出最終的最優(yōu)估計(jì)值，求出最終的最優(yōu)估計(jì)值以后與系統(tǒng)計(jì)算出的預(yù)測值做比較，衡量最終的最優(yōu)估計(jì)值數(shù)據(jù)值是否“靠譜”，如果偏差范圍較小，說明最終最優(yōu)估計(jì)值準(zhǔn)確，在進(jìn)行下次計(jì)算的時(shí)候則相應(yīng)的增加預(yù)測值的比重，反之則減小預(yù)測值的比重。

優(yōu)化卡爾曼濾波具體算法如下：

我們假設(shè)利用一個(gè)線性隨機(jī)微分方程來表示風(fēng)機(jī)偏航控制系統(tǒng)，

X（k）=AX（k-l）+BU（K）+W（k）

（1）

式中X（k）為K時(shí)刻系統(tǒng)對(duì)風(fēng)向的計(jì)算估計(jì)值，X（k-l）為上一時(shí)刻風(fēng)向的狀態(tài)值，U（K）為系統(tǒng)的控制狀態(tài)量、W（k）為系統(tǒng)噪聲A、B分別為系統(tǒng)的參數(shù)可以根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)確定其數(shù)值。

有了系統(tǒng)的計(jì)算估計(jì)值以后我們需要對(duì)計(jì)算估計(jì)值進(jìn)行檢驗(yàn)，看其是否“靠譜”，計(jì)算過程如下：

P（k|k_l）=AP（k|k-l）A^T+Q

（2）

P（k|k-l）是X（k）對(duì)應(yīng)的COV，P（k-l|k-l）是X（k-l）對(duì)應(yīng)的Cov，A^T表示A的轉(zhuǎn)置矩陣，Q是系統(tǒng)過程的COV。經(jīng)過以上兩式計(jì)算以后我們便完成了系統(tǒng)對(duì)下一時(shí)刻狀態(tài)變量的計(jì)算估計(jì)，接下來便開始求出最終的最優(yōu)估計(jì)值，公式如下：

X（k|k）=X（k|k-l）+Kg （Z（k）-HX（klk-l））

（3）

（3）式中X（klk）為最新K時(shí)刻的狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)值，X（klk-l）為上一時(shí)刻的系統(tǒng)計(jì)算預(yù)測值，Kg為卡爾曼增益、Z（k）為風(fēng)向傳感器的實(shí)際測量值，H為觀測系數(shù)，將以上參數(shù)帶入（3）中便可以計(jì)算出K時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)值。

其中Kg為卡爾曼增益，在每一次計(jì)算中部需要用到它，通過卡爾曼增益來使估計(jì)值更加準(zhǔn)確，計(jì)算公式如下：

Kg=P（k|k-l）H¹，（HP（k|k-l）H¹+R）

（4）

綜合以上步驟我們就可以完整的求出一次最優(yōu)估計(jì)值，但為了使系統(tǒng)不斷的迭代下去，從而使最優(yōu)估計(jì)值極限的逼近準(zhǔn)確值，我們還需要不斷更新X（k）狀態(tài)量的COV，公式如下：

P（k|k）=（l-Kg（k）H）.P（k|k-l）

（5）

從而保證系統(tǒng)可以循環(huán)的計(jì)算下去，完成最終的最優(yōu)估計(jì)。

通過以上五個(gè)公式的運(yùn)用計(jì)算便可以得出系統(tǒng)的最優(yōu)風(fēng)向狀態(tài)估計(jì)值，從而有效提高系統(tǒng)風(fēng)能利用率，避免系統(tǒng)疲勞運(yùn)轉(zhuǎn)，有效提升系統(tǒng)工作效率。

4 總結(jié)

與傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)相比，基于爬山一優(yōu)化卡爾曼濾波算法的風(fēng)電機(jī)組具有如下優(yōu)點(diǎn)：

（1）通過此控制算法，可以有效的提高對(duì)風(fēng)精度，提升風(fēng)能利用率，減小了自然環(huán)境以及周圍因素對(duì)風(fēng)機(jī)的干擾。

（2）在保證了對(duì)風(fēng)精度的前提下，通過加入的風(fēng)向預(yù)測功能，有效的增強(qiáng)了對(duì)風(fēng)動(dòng)作，避免了風(fēng)電機(jī)組的小范圍疲勞動(dòng)作。

（3）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析，有效的證明了KHC算法的有效性與可行性，但其中還有許多不足需要加以改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

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