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基于智能控制的直驅風電機組模擬實驗平臺及算法研究

2023-07-17 04:00:32韋橋斌
科技風 2023年19期

摘?要:本文設計一套2kW直驅型風電機組模擬實驗系統,可以仿真各種風況下直驅風電機組運行特性。針對直驅風電機組,提出了基于Matlab優化的變增益變槳控制策略。算例分析表明所提控制算法能夠起到抑制轉速超調的作用。

關鍵詞:風電機組;實驗系統;變增益變槳控制

1?簡介

通過直驅機組實驗系統,不僅可以降低不成熟控制實驗安全隱患的風險,也可以解決實際風場中由于風速隨機性難以開展實驗的問題[13,5]。

2?實驗系統的結構

本文設計一套由PLC主控系統、模擬風輪系統、永磁發電機系統、操作面板系統組成的2kW直驅機組物理實驗系統。如圖1所示,操作面板系統主要進行模式切換、啟動、停機等工作。PLC主控系統主要進行智能算法運行,發出操作指令。模擬風輪系統主要接受PLC或操作面板發出的操作指令,產生響應并反饋給PLC。永磁發電機系統主要由拖動電機與永磁發電機機械組成。

3?算法設計

主程序控制流程如圖2所示,智能算法由電磁轉矩控制、槳距角控制和濾波器三部分組成。

3.1?電磁轉矩控制

直驅型發電機電磁轉矩方程[4]:

Te=32n·φPM·isq(1)

式(1)中,φPM為永磁體產生的磁鏈,isq為q軸電流,n為發電機轉子的極對數。電磁轉矩Te與q軸電流分量成正比關系。按照預先設定的工作點計算出電磁轉矩Te,再反推出isq。

如圖3所示,當機組在高于額定工作點運行,機組電磁轉矩Te維持在額定轉矩點。在額定工作點以下運行,電磁轉矩Te在線ABCD上運行[68]。

當轉速位于BC段時風電機組追蹤最佳葉尖速比λopt。

Kopt=ρπR5Cpmax2λopt3G3(2)

Topt=Koptω2(3)

式中,ω為發電機角速度;R為葉輪半徑;G為齒輪箱速比;Kopt為轉矩最佳控制系數[911]。

3.2?槳距角控制

當來流風速低于額定風速時,風電機組槳距角追蹤最優槳距角;高于額定風速時,通過變增益PI控制使控制器參數追蹤槳距角[912]。

PI變換傳遞函數:

Cs=β(s)ωerr(s)=Kp2+Ki2s(4)

式中,Kp2和Ki2為PI系數。

直驅式風電機組模型的SYSTURB結構通過Bladed中的線性化處理得到,以下方程系數矩陣即為該結構的A、B、C、D矩陣。

x·=Ax+Bu(5)

y=Cx+Du(6)

A=x·1x1?x·1x2?…?x·1xn

x·nx1?x·nx2?…?x·nxn?B=x·1u1?x·1u2?…?x·1um

x·nu1?x·nu2?…?x·num(7)

C=y1x1?y1x2?…?y1xn

ypx1?ypx2?…?ypxnD=y1u1?y1u2?…?y1um

ypu1?ypu2?…?ypum(8)

高于額定風速時,通過計算每個風速點的參量Kp2和Ki2的最優值來實現風電機組變增益槳距角控制,保證發電機穩定輸出額定功率。

3.3?濾波器

機組轉速在運行中受風速影響隨時變化,為減少冗余動作所采用低通濾波器形式為:

11+2ξsω+s2ω2(9)

4?計算結果對比分析

4.1?正常湍流模型

正常湍流模型下,平均風速為8m/s時控制算法結果與Bladed仿真對比如圖4所示。

圖4(a)為槳距角對比,低于額定風速時,兩個仿真計算的槳距角都保持在最佳槳距角不變。

圖4(b)為發電機轉矩對比,可以看到與Bladed仿真得到的轉矩相比,所提算法算的轉矩更加平滑。因為引入濾波器減少了冗余動作。

圖4(c)為發電機轉速對比,可以看出PLC控制與Bladed仿真得到的轉速基本一致。

圖4(d)為發電量對比,可以看到控制算法仿真的發電量比Bladed仿真的發電量更加平滑。因為功率為轉速與轉矩的乘積,當轉速一致時,轉矩控制越平滑則功率控制越平滑。

4.2?極端相干陣風

風況:在5s內風速從13m/s提升到21m/s。

圖5(a)為槳距角對比,與Bladed模擬仿真的槳距角相比控制算法所得的槳距角提前變化。這是由于不同控制算法下PI增益不同。

圖5(b)為發電機轉矩對比,可以看到高于額定風速時轉矩均為額定轉矩。與圖3相一致。

圖5(c)為發電機轉速對比,與Bladed仿真結果相比控制算法計算的轉速曲線與機組額定轉速的偏差更小。說明所提變增益PI控制有效地規避了超速現象的發生。

圖5(d)為發電量對比,與Bladed仿真結果相比控制算法計算的發電量與額定功率的偏差更小。因為功率為轉速與轉矩的乘積,轉矩相同的情況下,轉速越接近額定轉速,輸出功率越接近額定功率。

5?結論

本文設計了一套2kW直驅機組實驗平臺。該平臺可以仿真模擬各種復雜風況下風電機組的運行特性;研究了最大風能追蹤控制算法和變增益變槳控制算法;通過對比所提控制算法與Bladed仿真結果,證明了所提控制策略的有效性。

參考文獻:

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作者簡介:韋橋斌(1981—?),男,廣西百色人,學士,中級工程師,研究方向:風力發電機組智能預警診斷。

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