基于雙控制器平滑切換的變槳控制算法開發

李鳳格，盧曉光

（1.許昌智能繼電器股份有限公司，許昌 461000；2.許昌許繼風電科技有限公司，許昌 461000）

目前，風電機組大型化、控制方案智能化發展趨勢明顯[1-3]。機組各主要部件質量持續加大、柔性程度增加，機組承受載荷情況復雜[4-5]，因此需要優化控制機組載荷，保證機組運行安全。同時，因優質風場開發殆盡，陸上山地風電場開發市場火爆，山地風場特征是湍流強度大，局部上升陣風頻繁，目前控制策略在遭遇上升的陣風風況時，參數變化規律造成風機超速故障頻發，導致槳葉和塔架出現尖峰載荷，機組振動故障居高不下[6-8]，機組安全問題成為技術攻關的緊迫任務。

陣風風況，槳距角短時間內跟不上實際風速變化速度，此時，PI 的增益值出現短暫匹配不佳現象，造成控制混亂，機組超速振動現象明顯。基于此，本文嘗試設計一種應對陣風風況的模糊變槳增益調節器，利用專家經驗應對陣風風況。但大部分常規風況，變增益PI 控制對減小機組疲勞載荷，實現機組穩定運行方面是優于模糊變槳控制的。故此，進一步嘗試設計雙變槳控制器的方案，該方案重點在于2 套控制器的無拐點切換控制，根據風況特征發揮2 套控制器各自優勢，以求多數時間段平穩發電，陣風風況避免超速及振動，實現機組減載目的。

1 變槳雙控制器框架設計

變增益PI 變槳控制結構簡單，對于消除穩態誤差性能優越。但對陣風風況控制欠佳，高湍流風場機組超速、振動故障頻繁，機組可利用小時數下降、載荷增加，安全隱患增加。

模糊PI 變槳控制對陣風風況具有很好的快速跟隨性和魯棒性，但控制精確度不足，控制點附近會出現盲區和死區，難以消除系統穩態誤差。不能一直作為風電機組變槳主控制算法使用。

根據以上控制器特征及存在問題分析，雙控制器的框架結構如下設計：設計變增益PI 控制器和模糊PI 控制器同時運行在一個PLC 中，根據外界條件的差異性判斷，切換算法得出變槳控制的最終槳距控制指令，必要時，使用2 個控制器輸出的加權值進行變槳系統控制。

變槳雙控制器整體設計框圖如圖1 所示，其中變增益PI 控制器輸入為轉速偏差和槳距角實時值，槳距角實時值通過增益變換得到當前PI 控制kp、ki，整體PI 控制輸入變槳目標值β1。變槳模糊控制器輸入為轉速偏差和轉速加速度值，經模糊控制器輸出模糊控制器槳距角參考值β2。切換算法輸入為轉速偏差和轉速加速度值的乘積，乘積大意味著外部有效風速變化大，以此選擇哪個控制器作為變槳控制的最終輸出值，并對控制器切換過程做平滑處理，根據需要在部分區域做2 個控制器輸出的加權計算，形成最終的變槳控制目標值。

圖1 變槳雙控制器整體規劃Fig.1 Overall planning of pitch dual controller

2 變增益PI 變槳控制器設計

風電機組變槳控制器的任務為當風電機組功率達到額定功率后，進行變槳卸載風能吸收率，通過槳距角的調整，保持功率及轉速的穩定。風機變槳控制通常采用變增益PI 控制器。

對于PI 控制器有：

式中：ω 為電機轉速偏差值；β1為PI 控制器輸出變槳角度給定值；Kp為比例系數；Ti為積分時間常數。令Ti=Kp/Ki得：

式中：Ki為控制器積分系數。實際PLC 控制器運行的算法，需對傳遞函數進行離散性變換，現選用雙線性變換進行Z 變換得：

式（3）即PLC 控制器內應用的變槳PI 控制函數關系式。

考慮到葉片的氣動特性與變槳角度間存在強非線性關系，額定風速時，槳距角變化率對氣動轉矩的敏感度相對很低，而在切出風速附近，槳距角變化率對氣動轉矩的敏感度很高。如果不同風速應用同一PI 控制參數，則必然造成機組調節波動。

現根據風輪氣動特性的非線性特點，設計PI 控制增益參數的變化過程。氣動特性變化源于輸入風速的變化，但風電機組采集的風速只代表采集點風速，不能代替整個風輪平面內的有效風速，故此，機組功率控制不會以采集風速作為輸入量。穩定狀態的槳距角與風輪平面等效風速有嚴格的對應關系，故此選擇槳距角為變增益表的控制輸入量。現做不同槳距角下槳距角變化與氣動載荷的變化率數據，依據此數據，轉化出不同槳距角輸入量下的PI 控制增益變化值。樣例機組的槳距角變化與氣動載荷的變化率如圖2 所示。

圖2 槳距角與氣動載荷的變化率關系Fig.2 Relationship between the change rate of pitch angle and aerodynamic load

3 變槳模糊控制器設計

變槳系統模糊控制器用于突變陣風風況下的控制。風電機組的變槳模糊控制設計如下：

模糊控制器的輸出為模糊增益參數K，用以和變增益PI 控制器的比例參數基準值相乘。其基本形式為

式中：kp為比例參數的初始設計值。

選擇電機轉速誤差和轉速變化率作為模糊控制器輸入參數，根據樣例風機電機轉速波動特征。其基本論域設置為［-13.6 rad/s，13.6 rad/s］，［-1.57 rad/s2，15 rad/s2］。

輸入論域定義：輸入量基本論域均對應與模糊論域｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝，模糊子集為｛NL，NM，NS，ZO，PS，PM，PL｝。兩輸入量對應于49 條模糊規則。隸屬函數采用三角隸屬函數。

其中：NL 為負大，NM 為負中，NS 為 負小，ZO為零，PS 為正小，PM 為正中，PL 為正大。模糊規則制定主要依據風電機組速度、加速度與陣風變化趨勢的多年數據積累結果制定，規則的定義，并非均分的線性對應關系。模糊規則的統一邏輯關系為

式中：R 為n 條規則構成的模糊關系集；?為合成算子；（Ai×Bi）為2 條模糊集合的直積；Ai、Bi為輸入變量在其論域上的變量值；Ci為輸出變量在其論域上的模糊變量值。

對于連續控制器的模糊推理，表示為

式中：μAi、μBi、μCi、μC′分別為模糊集合Ai、Bi、Ci及連續論域μC′的隸屬函數；αi為第i 條規則的激活程度。

控制器的輸出論域定義：根據樣例機組對陣風風況的響應特征和變槳增益不能為負值的要求，輸出量K 的基本論域為［1，3］，控制器輸出量的論域為｛0，1，2，3｝，模糊子集為｛ZO，PS，PM，PL｝。

現在已經得到了模糊輸出的激活程度，用重心法求取清晰化輸出，計算公式如下：

式中：z0為清晰化輸出結果；z 為模糊輸出在其論域內的語言變量值。

模糊控制規則表的搭建遵循總體原則和具體機型及具體機位風況匹配原則兩個基本原則。總體原則建立的規則表變化趨勢趨同，反映機組常規變化特性；如轉速和轉速加速度同向變化且變化率處于正大位置時，陣風處于增大時段，PI 控制調節要以快為主，確保機組不超速。反之，輸出以減小PI 控制系數，防止機組功率不因變槳卸載能量超調導致功率大幅波動。

機組超速故障和振動故障與變槳速度強相關，陣風工況下，快速的調槳可以規避機組超速，但會引起氣動載荷巨變導致振動，緩慢調槳可抑制振動，但又易造成機組超速。模糊控制規則表要合理平衡機組超速與振動這對變槳強相關故障之間的矛盾，而具體機型及機位風況匹配原則，是兼顧特定機型響應曲線需求的精細化設計。樣例機型高湍流控制規則如表1 所示。

表1 模糊控制規則Tab.1 Fuzzy control rule

4 雙控制器切換控制

PLC 內運行變增益PI 控制器和模糊PI 控制器，同一時刻會輸出2 個變槳控制指令值，現根據風況合理切換控制器的輸出值，切換過程要求具有平滑性，避免系統在切換點附近發生控制失穩現象。現利用兩點三次Hermite 插值函數實現，構造形式如下：

式中：β0為當前槳距角控制指令值；β1為變增益PI控制器指令值；β2為模糊PI 控制器指令值；p1、p2為雙控制器的切換點，且p2＞p1＞0；p 為切換控制器輸入值，并定義p 等于電機轉速偏差與電機加速度的乘積的絕對值。切換函數的圖形如圖3 所示。

圖3 切換函數趨勢圖Fig.3 Switch function trend chart

由切換函數可知，當p＜p1時雙控制器轉換為常規變增益PI 控器；當p＞p2時雙控制器為模糊控制過程；當p1≤p≤p2時，雙控制器以一定的權重比共同控制變槳系統。切換控制的關鍵參數為p1、p2的選取，不同的葉片翼型，以及不同的風況表現形式，只需在p1、p2的選取進行優化，即可得到不同的控制效果。實際參數確定過程，是專家能力和經驗的體現。本案例機組，p1選取2.2，p2選取3.1。

5 控制算法效果分析

現以4MW172 機組為樣例機組，用Bladed 軟件進行仿真驗證，分析算法控制效果。同時對樣例機組在現場運行的數據進行統計，分析雙控制器算法使能與不使能機組運行特性的差異。

5.1 仿真分析情況

為驗證控制效果，并考慮到驗證過程能清晰比較控制，現利用相同的風機模型和相同的風速輸入條件，如圖4 所示，對開啟和關閉雙控制平滑切換變槳控制進行仿真對比，輸出結果的關鍵數據如圖5～圖8 所示。

圖4 仿真風速Fig.4 Simulated wind speed

圖5 轉速變化趨勢Fig.5 Speed variation trend

圖6 葉根扭矩變化趨勢Fig.6 Trend of blade root torque variation

圖7 塔底扭矩變化趨勢Fig.7 Trend chart of torque change at tower bottom

由圖5 可知，電機轉控制效果明顯，機組額定轉速為1700 r/min，變增益IP 控制已超出限制值1780 r/min，導致機組超速告警，而雙控制器控制成功避免了此告警。

由圖6～圖8 可知，機組主要部件葉根、塔架、輪轂載荷均得到了較好抑制。其中葉根載荷降14%，塔架載荷降18%，輪轂載荷降15%。

圖8 輪轂載荷變化趨勢Fig.8 Hub load change trend diagram

5.2 現場運行數據統計分析

本次算法對比選擇三門峽某風場，在TW17# 機組和TW18#機組上進行。兩臺機組位置相鄰，地形相同，機型相同，其中TW17#機組為更新算法機組。經3 個月的運行數據分析，獲得大風大湍流天數12天。統計數據如表2 所示。

表2 現場實驗統計數據Tab.2 Field experiment statistics

由統計數據可知，算法對超速和振動都有較好地抑制，其中完全杜絕了超速故障，振動故障減少70%以上。

6 結語

本文提出了變槳在正常風況下和大陣風風況下應用不同變槳控制策略的風電機組變槳控制設計思路。根據陣風風況特征完成了變槳模糊控制器開發，并設計了與變增益PI 控制器之間的平滑無拐點切換控制，實現雙控制器自適應平滑切換變槳控制策略的開發。針對新開發的控制器，進行了仿真分析及現場檢驗評價，仿真結果證明算法對超速抑制的有效性，同時對風電機組主要部件的陣風降載效果明顯，塔架、葉根和輪轂在陣風沖擊下載荷降低比率均達到10%以上。現場驗證評價證明了算法對超速和振動故障發生率的降低效果，算法可增強機組在山地風場的適應能力，提升機組安全性。