秦佳暉 曾憲文 高桂革

（1上海電機學院電子信息學院 上海 201306 2上海電機學院電氣學院 上海 201306）

0 引言

由于風是隨機的、波動的且不受人所控制，因此當風力發(fā)電機輸出功率過高時，需要通過變槳機構穩(wěn)定輸出功率?，F階段，風電變槳控制主要通過PID（proportion integral differential）控制與智能算法的結合來改善由風機非線性、強耦合和時滯性所導致的控制效果差的問題。國內外學者們都對PID與不同智能算法的結合展開了深入的研究。程申［1］結合了模糊自適應算法與PID控制器，然后設計了一種大型獨立變槳系統(tǒng)。董偉等［2］提出了一種基于人工智能算法的混合模型，應用粒子群優(yōu)化算法對神經模糊推理系統(tǒng)中的參數訓練以達到最優(yōu)控制效果。宿鳳明等［3-6］應用了神經網絡算法，將風力發(fā)電機偏航角度、漿距角等參數納入神經網絡進行建模分析然后控制變槳機構。劉武周等［7］提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的風力發(fā)電功率預測模型用于變槳控制。趙坤等［8］將氣象數據轉變?yōu)槿S圖像，然后通過FILTERSIM算法對訓練數據提取其特征并應用于風電功率控制。趙連娟等［9-10］將神經網絡與混沌理論相結合，改進了風電功率預測的精度。雖然PID與智能算法的結合能在某些情況下取得良好的控制效果，但是也有其缺點。例如智能算法中各項權值參數由人工依據經驗進行試湊使得這種方法不具有普適性［11-13］，以及任何一種智能算法都有著容易陷入局部最優(yōu)的缺點［14-16］。為此，本文另辟蹊徑，嘗試通過外推法代替PID控制來設計一種新的變槳控制系統(tǒng)。

1 拉格朗日外推法

拉格朗日外推法是一種經典的數學方法。選擇這種方法的原因在于它既可以像PID那樣進行超前預測控制，同時又可以采集過去時間點的數據然后適應系統(tǒng)非線性。

拉格朗日插值定理的公式如式（1）所示：

式中：Ln（x）為經過插值擬合的函數，n為插值點個數，xk為第k個插值點的橫坐標，yk為第k個插值點的縱坐標，ωn+1（x）是一個用來簡化公式的算子，它的函數值是（x-x0）（x-x1）…（x-xn）。ω′n+1（xk）是另一個用來簡化公式的算子，它的函數值是（xk-x0）…（xk-xk-1）（xk-xk+1）…（xk-xn）。

2 基于外推法的功率預測與變槳控制

本文結合了外推法與變槳控制實現風電機組輸出功率的超前控制。風作用于葉輪所產生的機械功率如式（2）所示：

式中：Pm為葉輪吸收功率，ρ為空氣密度，R為葉片長度，v為風速，Cp為風能利用系數。如圖1所示。當槳距角β增大時，Cp減小，從而使風作用于葉輪上的機械功率減小。當風力發(fā)電機的輸出功率超出額定功率時，通過增大槳距角β從而減小風作用于葉輪上的機械功率，最終達到減小發(fā)電機輸出功率的目的。

文中對輸出功率曲線進行k次采樣獲得k個點的坐標（xk，yk），然后對采樣得到的 k 個點的坐標應用公式（1），得到功率的擬合曲線 Ln（x），取 x=t+1 時，Ln（x）即為下一秒處的功率預測值（其中t為當前時刻值）。再結合功率輸出與變槳角度成反比的控制特性，按照得到的功率擬合曲線Ln（x）呈反比控制槳距角。

圖2為變槳控制系統(tǒng)流程圖，從發(fā)電機輸出的功率經過插值外推和信號變換重新接入變槳信號，從而形成負反饋來控制輸出功率穩(wěn)定在額定功率值附近。

3 風力發(fā)電系統(tǒng)仿真

3.1 功率插值外推建模

利用Simulink搭建1.5 MW風電仿真模型，功率插值外推與變槳控制環(huán)節(jié)總體建模圖如圖3所示。

首先對輸出功率曲線進行了濾波以消除小范圍的突變干擾。在濾波過后，對曲線以1 s時間間隔設置8個延時模塊進行等間距采樣，取得4組采樣點的數據。最終得到發(fā)電機輸出功率預測曲線圖如圖4所示。

圖4中曲線可由6 s處的分界線分為兩塊區(qū)域，其中0～6 s處為失效區(qū)，由于發(fā)電機于2 s處時開始處于正常發(fā)電狀態(tài)，而采樣從2 s開始每隔1s采集一組數據，因而6 s之前預測模塊由于沒有采集滿4組數據，無法得到正確的結果。而在6 s之后的工作區(qū)中利用外推法得到的曲線可以很好地預測實際曲線一秒后的變化趨向，其波峰和波谷在時間橫軸上都超前于實際輸出功率曲線，并且當實際曲線穩(wěn)定時預測曲線亦能夠趨于穩(wěn)定。

3.2 功率控制改善效果驗證

按圖2流程圖中所示利用插值外推信號作為功率負反饋曲線，在Simulink中1.5 MW風電模型上驗證得到功率控制改善效果如圖5所示。

圖5中，功率曲線1為無任何變槳控制的輸出功率曲線，曲線2為利用外推法進行變槳控制后的輸出功率曲線。因為沒有利用功率變換器消除隨機風帶來的影響，所以輸出功率仍然存在著高頻波動，但是功率曲線在低頻段的變化已經通過變槳得到了改善，曲線1完全根據風速變化趨勢波動，超調量較大，在10～15 s間的曲線，輸出功率無法穩(wěn)定在1.5 MW附近。而曲線2超調量較小，在多個波峰波谷間沒有陷入局部最優(yōu)，并且在10～15 s間的曲線，輸出功率可以穩(wěn)定在1.5 MW附近。

4 總結

本文提出了利用外推法代替PID進行變槳控制的思路。在MATLAB中以1.5 MW風力發(fā)電機為仿真對象，通過采集4組數據然后插值外推法，優(yōu)化及穩(wěn)定了發(fā)電機輸出功率曲線。與傳統(tǒng)PID相比，這是一種有著簡單算法結構的無模型控制方法，并且輸出值基于過去多個時間點的采樣值，而非僅僅通過當前點的導數進行預測控制。通過實驗可以看出在風速大幅度波動時，這種變槳控制方法同樣能夠像PID控制器那樣在風速突變點減小風力發(fā)電機輸出功率曲線的超調量。