現代控制技術在風力發電機組中的應用

張金鑫

摘 要：風能是一種清潔能源，也屬于可再生資源。通過風力發電機能夠將風能轉化為電能，用于生產生活用電，極大滿足了人們對電能的需求。相比于傳統的燃煤發電技術，風力發電清潔、環保、取材簡單而且發電成本較低。隨著可持續發展戰略的推進，風力發電已經逐漸成為一種常見的發電途徑，得到廣泛的應用。

關鍵詞：風力發電機;現狀;控制技術

1 前言

我國幅員遼闊，具有充足的風能資源。風能作為一種清潔能源在我們的生產中成為重要的動力介質，并得到了廣泛的應用。隨著電力電子技術及微型計算機的發展，先進控制方法在風力發電控制系統中的應用越來越普遍。本文根據我國風力發電發展現狀，對風力發電機組控制技術進行簡單的分析，旨在探索風力發電技術發展中的問題，為風力發電機組維護，故障診斷、技術創新等提供思路。

2 我國風力發電的現狀

從技術上講，中國的風電發展分為三個步驟。一種是引進新技術，另一種是消化吸收技術，第三種是進行自主創新。隨著國產1.5WM容量級風電產品的不斷完善，中國的兆瓦級機組在風電市場得到了廣泛的應用，且風力發電機組的控制技術在應用上也越來越完善與穩定。能對風機有效控制是風電機組安全穩定運行的關鍵，為了保證風電機組優化機組的運行性能，提高機組的發電效率與發電質量，減小機組的機械載荷，且在整個運行范圍內穩定可靠地按預定軌跡運行，作為主流機型的變速變距型風電機組，其控制系統由變槳距控制、轉矩控制和變流控制三個子系統組成。變槳距控制可以有效減小機組動態載荷，保證在額定風速以上時，輸出功率恒定：轉矩控制可以提高機組的發電效率，同時可有效減小機械傳動載荷;變流控制可以保證機組的發電質量。轉矩控制和變槳距控制都屬于機組優化運行的關鍵技術，也是當前機組智能控制策略應用的研究熱點，三種控制結合起來，可以達到良好的控制效果。風電機組是一個復雜多變量非線性系統，且有不確定性和多干擾等特點，含有未建模或無法準確建模的動態部分，對這樣的系統實現有效控制是極為困難的。隨著電力電子技術及微型計算機的發展，先進控制方法在風力發電控制系統中得到了普遍應用。

3 發電機組控制技術的分析

3.1 H∞魯棒控制技術

H∞魯棒控制技術的理論基礎是Hardy空間。通過優化與各個性能指標相對應的規范來獲得性能穩定的控制器。H∞魯棒控制技術能夠處理和解決多變量問題，并且基于相對嚴格的數學方法，可以解決建模初期存在的誤差。在風能激勵過程中，H∞范數最小，控制系統輸出最穩定。同時，通過采用H∞魯棒控制技術，可以確保風力發電機沿先前設置的軌跡穩定運行。H∞魯棒控制技術是風力發電機必不可少的基本技術。當風力發電機處于不穩定的風速，風向和頻繁變化時，H∞魯棒控制技術改善了風力發電機的變速恒頻風力發電系統的控制，該系統能更快的跟蹤風速風向的變化，確保風能的有效利用。

3.2 滑模變結構控制技術

風力發電機是一種非線性系統，在實際操作過程中具有復雜且可變的特性。如果在實際運行期間風向發生變化，或者發生風向變化或負載，則會影響風力發電機的穩定運行。滑模變結構控制技術可以解決這個問題。滑動模式可變結構控制由于切換控制的性質而具有不連續控制的特性。在實際使用中，對系統進行預配置可確保在滿足預設條件時將系統的滑模運動限制在一定的空間內。由于操作簡便，響應速度快，因此廣泛用于風力發電機中。

滑模變結構控制能夠在滿足控制系統的魯棒性的同時，有效地抑制干擾對雙饋變速恒頻風力發電機的影響，但是系統顫振是控制系統的主要缺點。最近，研究人員提出了一種將不連續控制變量應用于高階導數的高階滑模變量控制方法。這不僅保留了傳統滑模的優勢，而且還有效地減少了系統抖動并保持了穩定的輸出功率。

3.3 矢量控制技術

在風力發電機中，矢量控制技術可用于最大程度地跟蹤風能，并提供有功和無功的獨立解耦調節。在風力發電機的運行中，矢量控制技術的使用很重要。對于基于矢量控制技術的系統，其強大的適用性和抗干擾能力可在短時間內完成穩定性控制。在此階段，矢量控制技術在雙饋風力發電機中更常用，實現了風力發電系統功率的有效調節

3.4 最優控制技術

在風力發電機的實際操作中，由于非線性環境中干擾大且風速頻繁變化，因此不可能通過數學控制來完成對風力發電機的控制。基于這種情況，相關人員使用最佳控制技術完成了對風機的控制。優化的控制技術將線性化模型設計的使用和對工作點的搜索與精確的解耦線性化相結合，并通過廣泛的反饋完成了對風和風能的最大控制和捕獲。利用基于最佳控制技術的系統可以更好地處理和解決風力發電機運行中存在的功率差異，同時基于最佳控制技術的系統可以抑制由于線路故障引起的電壓干擾。

3.5 人工神經網絡控制技術

人工神經網絡控制技術是較重要的現代智能技術之一，也是各種控制系統中常用的一種技術。在人工神經網絡的情況下，可以通過模擬人們的學習，決策和其他行為來實現對相應系統的擬人控制。對于風力發電機，可以使用人工神經網絡控制技術來準確捕獲環境中不斷變化的風能，從而促進用于智能控制的風力發電機的開發。通過在風力發電機上使用人工神經網絡控制，您可以獲得合理的風速預測并提高在不穩定環境中運行的風力發電機的穩定性。

3.6 模糊控制技術

模糊控制是一種基于語言規則和模糊推理的高級控制策略，不依賴于受控對象的精確數學模型，不受非線性因素的直接影響。模糊控制是一種典型的智能控制方法，它將語言的動態局部非線性系統劃分為低級系統，并提供最佳的劃分時間序列，由線性二次調諧系統增強和控制。與傳統控制方法相比，此方法在減少干擾方面更有效，并且適用于風速和負載不斷變化的環境。有助于提高風能的利用率，并實現最大功率跟蹤和變頻恒頻特性。

1）在變槳距并網風力發電機上的應用不僅可以改善控制系統的動態特性，而且可以控制風力發電機的槳距角，風力發電機的轉速，并調節葉尖速度比以實現風力發電機。恒定功率輸出和恒定頻率比傳統的PID控制器更有效地減少了顫動，并提高了系統效率和電能輸出質量。

2）雙饋異步風力發電機選擇了最佳模糊控制邏輯。如果發動機速度小于額定速度，則通過變流器調整勵磁電流，使輸出功率實現最大化。如果發動機速度高于額定速度，則模糊控制器通過更改槳距角來減少風能的吸收，從而限制風力發電機的風能捕獲率。最佳模糊控制邏輯不僅增加了動力傳輸鏈的靈活性，而且使風力發電機的輸出更加穩定。模糊控制理論結合了人工智能技術，神經元網絡技術和人形智能技術，具有獨特而卓越的特性，在風力發電機控制領域得到了迅速發展。

4 結束語

總之，隨著科技水平的快速發展，更多的先進技術不斷出現并在風力發電中廣泛應用，極大促進了風力發電的快速發展。相信未來，風力發電技術也將在不斷完善和發展過程中得到更大范圍的推廣應用，也促進了風電行業的持續發展和進步。

參考文獻

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