張 鵬
內蒙古中廣核風力發(fā)電有限公司
大型風力發(fā)電機組的智能控制研究
張 鵬
內蒙古中廣核風力發(fā)電有限公司
隨著社會及經濟的不斷發(fā)展,人們環(huán)保意識的不斷增強,對于清潔能源的需求也越來越迫切,而風能是清潔能源中可再生且無污染的重要資源,風力發(fā)電也已得到高速發(fā)展,但是風電發(fā)電機組的工作效率及發(fā)電成本仍需要得到進一步改進,以更好的促進我國的清潔能源及電力行業(yè)的發(fā)展。文章首先介紹了風電發(fā)電機組的控制系統(tǒng)的結構,并從不同的角度來分析風電發(fā)電機組控制中的電氣設計,以達到提高風電發(fā)電機組工作效率的目的。
風力發(fā)電機組;智能控制;分析研究
水能﹑風能和太陽能的有效利用不僅能有效緩解了能源危機,帶動經濟發(fā)展,促進社會進步,還具有環(huán)保價值。風力發(fā)電經歷了20年的技術革新,在新能源發(fā)展增速中處第一位。我國風力發(fā)電技術還落后于國外,尤其是大型機整體設計﹑失速調控和調速調頻等方面研究技術還不成熟。如何提高風力發(fā)電機性能,簡化風力發(fā)電過程,提升風力發(fā)電設備的適應性,是風力發(fā)電研究的重點。
1.1 自動起停風電機組設計。該部分主要分為控制面板啟動/自動啟動及遠程監(jiān)控啟動三種啟動方式。而停機主要是緊急停機/安全停機和自動停機三種,其中,如果出現的故障對機組產生致命性的嚴重損害時,實施緊急停機,即將補償電容切斷,并同時進行空氣動力剎車﹑偏航剎車/高速機械剎車,迫使電機組馬上停機;如果出現的故障對機組產生不太嚴重的損害時,選擇安全停機;如果出現的故障未損害到機組,選擇正常停機。
1.2 電機切換控制設計。電流從大電機向小電機切換的過程中,小電機會受到電流非常大的沖擊,為了將電流控制在小電機可接受的電流范圍內,可以借助可控硅控件來實現對電流的控制,來確保小電機的正常運作。此外,為了確保使用可控硅過程中的安全性,需要將瞬態(tài)抑制電路安裝到主電路中,以有效抑制可控硅電壓的上升率,進而降低電流的上升率。
1.3 人機交互式切換控制設計。體現風電發(fā)電機組自動化程度的重要指標之一就是人機交互式切換控制的實現,機組運行的各項參數值都可以通過MCGS組態(tài)軟件設計的操作界面被操作者操作和設計,進而通過工控機來對相關指令進行識別和接受,借助PLC控制系統(tǒng)通訊環(huán)節(jié)來實現遠程控制風電發(fā)電機組。此外,機組反饋回來的的運行參數及狀態(tài)和設定好的參數進行比較,以便于操作者及時準確的判斷出整個風電發(fā)電機組的運行狀態(tài)。
1.4 制動控制設計。制動設計環(huán)節(jié)包括設備自行保護措施﹑主控制保護系統(tǒng)和主控制保護系統(tǒng)限制不了的保護系統(tǒng)三個主要部分。設計制動控制時,應該確保整個設計有不少于兩套不相互依賴的剎車設備,比如,可以利用冗余原則來設計主控制系統(tǒng)限制不了的保護系統(tǒng),由于主控制保護系統(tǒng)是安全鏈中不被主控制系統(tǒng)限制的重要環(huán)節(jié),這就要求必須要確保最高優(yōu)先級的安全鏈,一旦電網或者主控制保護系統(tǒng)有嚴重故障出現,安全鏈應馬上制動,使風電發(fā)電機組立刻停機,實現安全拖網。
在風力發(fā)電控制方法的研究中,由于風力發(fā)電的影響因素比較多,控制過程比較復雜,因此可采用借助數學模型分析來設計的控制方法和具有一定模擬能力的智能控制方法。
2.1 模糊控制。模糊控制是一種典型的智能控制方法,其最大特點是將專家的經驗和知識表示為語言規(guī)則用于控制。它不依賴于被控對象的精確數學模型,能克服非線性因素影響,對被調節(jié)對象的參數具有較強的魯棒性。由于風力發(fā)電系統(tǒng)是一個隨機性的非線性系統(tǒng),因此模糊控制非常適合于風力機的控制。模糊控制在發(fā)電機轉速跟蹤﹑最大風能捕獲﹑發(fā)電機最大功率獲取以及風力發(fā)電系統(tǒng)魯棒性等方面取得了較好的控制效果。籠型異步發(fā)電機就是采用模糊控機制對跟蹤設備進行改進,通過模糊控制參量的設置和模糊控制學習等調節(jié)電機的轉動速率,提升控制動力的效率;計算輕載時磁鏈以實現發(fā)電機-逆變器效率優(yōu)化;可根據功率偏差及其變化取得在額定風速以下運行時的最大功率。變速恒頻無刷雙饋風力發(fā)電系統(tǒng)采用自適應模糊控制模型,可實現較好的魯棒性和抗干擾能力,并且利用模糊控制可實現最大風能捕獲并改善系統(tǒng)穩(wěn)定性。
2.2 神經網絡控制。人工神經網絡以其豐富的非線性模型映射機制﹑高效的學習能力和收斂特性為自適應控制過程提供了有利的幫助。在風力發(fā)電系統(tǒng)中,神經網絡可以用來根據以往觀察風速數據預測風速變化等方面。變槳距風力發(fā)電系統(tǒng)中可采用神經網絡控制器通過在線學習并修改Cp-λ特性曲線,實現風能的最大捕獲并減小機械負載力矩,根據風速數據和風力發(fā)電機動態(tài)特性可建立神經網絡參考自適應控制模型?;跀祿臋C器學習是現代智能技術中的重要方面,研究從觀測數據出發(fā)尋找規(guī)律,利用這些規(guī)律對未來數據或無法觀測的數據進行預測,來對工業(yè)過程進行有效控制。
3.1 傳感器是風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)功能實現的基礎,是獲得風力發(fā)電機組各項運行參數的前提。其測點設置應充分結合機組的實際特點和運行方式,以及已發(fā)生故障和異常的部位和狀態(tài),同時也要根據風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)的功能需要,進行設置和安裝。
3.2 現地數據采集系統(tǒng)主要是依靠傳感器采集風力發(fā)電機組運行工作信號,經過初步的整理后傳送給上層數據處理單元,為保證風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)對于風力發(fā)電機組運行狀態(tài)的實時采集,保證系統(tǒng)故障診斷和故障處理決策依據的及時和準確,本次風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)現地數據采集系統(tǒng)采用同步采集方式對現地數據進行獲取。
風力發(fā)電智能化的腳步已不可逆轉,風力發(fā)電智能控制技術的革新已勢在必行。為適應風力發(fā)電機的控制需要,通過介紹風力發(fā)電機的種類和工作原理,風力發(fā)電機的控制方法,提出采用智能控制方法來提高風力發(fā)電的性能,并對風力發(fā)電控制方法的發(fā)展做出了展望,力求為風力發(fā)電的發(fā)展提供理論支持。
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