叶轮不平衡下的风力机自适应独立变桨控制策略

为减小风电机组叶轮不平衡引起的周期载荷,提出一种自适应独立变桨控制策略。首先,基于叶片旋转坐标系和轮毂静止坐标系之间的关系,揭示了机组在叶轮不平衡情况下的载荷特性及变化规律。其次,考虑不平衡周期载荷的频率随机组转速变化的特点,提出了一种谐振频率自适应于叶轮转速的比例—积分—谐振(PIR)独立变桨控制策略,并阐述了变桨控制器参数设计方法。最后,基于FAST-MATLAB/Simulink风电机组载荷及控制联合仿真平台,仿真比较了机组在叶轮平衡和不平衡两种状况下的载荷特性;并在IEC标准湍流风速下对所提自适应PIR独立变桨控制策略的载荷控制性能进行仿真,且将结果与传统比例—积分和比例—谐振独立变桨控制策略进行比较。结果表明,叶轮不平衡会导致风电机组产生频率变化的不平衡周期载荷,且相对传统控制策略所提自适应PIR独立变桨控制策略能够更有效地减小不平衡周期载荷。     

大型风电机组的比例-积分-谐振独立变桨距控制策略

提出一种用于降低风轮不平衡载荷的比例-积分-谐振独立变桨距控制策略,该控制器由比例-积分控制器和谐振控制器两部分组成,其中比例-积分控制器用于抑制不平衡载荷的1p(风轮旋转频率的倍数)分量,谐振控制器则用于抑制不平衡载荷的高频分量(2p、4p)。采用FAST软件对所提出的控制策略进行了仿真验证,仿真结果表明所提出的控制策略可以在传统比例-积分控制的基础上,进一步降低风轮所承受的高频不平衡载荷。     

基于风剪切和塔影效应的大型风力机独立变桨控制研究

为捕获最大风能和改善风力机工作性能,基于对风剪切和塔影效应等因素对风力机的影响分析上,对大型风力机独立变桨控制即其对风力机桨叶载荷的影响进行了研究,并对1台2 MW三桨叶上风向水平轴风力机进行了独立变桨控制仿真实验.仿真结果表明,相比统一变桨控制,独立变桨控制不但满足风力机输出功率维持额定值不变,而且使风力机桨叶的挥舞...     

基于单纯形法的风电机组独立变桨控制技术研究与仿真

针对风电机组在风切变、塔影效应的影响下,如何减缓叶根挥舞弯矩进行了研究。提出了基于单纯形法的独立变桨控制策略,在保证风电机组功率控制的基础上,实现减缓叶根挥舞弯矩及其1P分量载荷的目的;分别将该方法和传统PI控制的独立变桨控制策略应用于4.5MW风电机组模型,并在湍流风况下进行仿真,对比分析叶根挥舞弯矩及其功率谱密度、机组输出功率。通过4.5 MW风电机组模型仿真运行数据分析,表明基于单纯形法的独立变桨控制策略能够有效减缓叶根挥舞弯矩及其1P分量,且能稳定输出功率。     

基于ACA-PID算法的风机独立变桨控制

为了缓解大型风机在额定风速以上出现的不平衡载荷问题,针对变速变桨风电机组,给出了一种基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略。利用蚁群算法的寻优特性,优化传统PID变桨控制器的参数,使其兼有PID控制的精简性与蚁群算法的自适应性,给出了其具体的实施步骤。构建了风力发电机独立变桨控制模型,对新策略与传统策略进行了仿真与实验。仿真与实验结果表明,基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略是有效和实用的,该策略能提高控制系统的动态性能,有效地减少不平衡载荷,改善风机的振动状态。     

独立变桨条件下的风力发电机动态载荷优化及仿真分析

针对大型风电机组动态载荷分布不均问题,提出基于线性二次高斯控制的独立变桨控制策略,通过建立整机系统模型和线性二次高斯算法（LQG）控制器,利用SIMPACK软件与Simulink进行联合仿真,计算比较不同控制方式下风力机主要零部件所受的载荷。计算结果表明,相对于统一变桨,独立变桨控制方式能够更好地稳定输出功率和载荷波动。相对于传统的PI统一变桨控制,LQG独立变桨控制能更好地降低风力机主要零部件的疲劳载荷。     

风机独立变桨减载模型预测控制研究

针对风力发电机组在额定风速以上运行时承受的不平衡载荷波动问题,提出了一种基于状态空间模型的独立变桨模型预测控制策略。首先基于风机仿真软件FAST对风电机组非线性系统线性化;然后将建立的线性时不变(LTI)模型与非线性风机系统对比验证预测模型的拟合度;最后建立FAST-MATLAB联合仿真的NREL5MW风机模型,在湍流风模式下进行仿真。所提出的控制策略与传统PI控制策略相比,在稳定功率的前提下有效地减少了不平衡载荷,提高了风电机组运行稳定性。     

基于柔性叶片模型的独立变桨减载控制

为减小大型风机叶片疲劳载荷,针对某1.5 MW变速变桨风力发电机组模型进行研究。利用WRTS-800和PRDS-600仿真实验平台进行仿真,分析了叶片周期性及时变性载荷源的特性。建立了用于仿真叶片振动情况的柔性叶片模型,得到了基于减小叶片疲劳载荷的、在时间域和空间域实时优化控制的独立桨叶控制策略。仿真结果表明,该控制策略与传统集中变桨控制策略相比,可减小叶根面外等效疲劳载荷4.2%以上。     

变速变桨距风力机功率控制策略

针对风力机运行区域特点,提出变速变桨距风力机功率控制策略。以风力机专业设计软件Bladed为工具,对风力机功率控制策略进行仿真研究;结合C＋＋语言对Bladed进行二次开发,设计其外部控制器;外部控制器和Bladed进行数据交换,控制风力机功率输出,优化风力机性能。仿真结果表明：在额定风速以下,外部控制器能够追踪最大功...     

大型风机的独立变桨控制方法

为了缓解风力发电机组由于风速扰动所造成的疲劳载荷,给出了一种基于RBF神经网络滑模独立变桨控制策略。通过分析风力机的基本特性,提出将RBF神经网络滑模功率控制单元和独立变桨控制单元相结合的控制方式。RBF神经网络滑模功率控制单元通过对发电机电磁转矩及桨叶桨距角的控制来平衡风力机的气动转矩,使风轮保持额度转速,实现稳定风电机组的输出功率的目的。而RBF神经网络独立变桨滑模控制单元通过实时微调风机桨距角,来优化功率控制单元的统一桨距角信号,实现缓解风机结构疲劳载荷的目的。最后,通过建立基于RBF神经网络滑模独立变桨控制的风力发电机组进行相应的仿真与实验,证明基于RBF神经网络功率控制和独立变桨滑模控制相结合的方法具有良好的控制效果,稳定风机输出功率的同时,极大地缓解风机的结构载荷,降低风力发电机组的维护成本。     

变速变桨风力发电机组的桨距控制及载荷优化

讨论了大型变速变桨风电机组在额定风速以上如何减小系统超调量以及降低机组载荷.根据风电机组的强非线性特点,采用基于模糊免疫PID的桨距控制策略,以减小发电机转速波动,改善功率品质.针对风电机组的塔架前后和侧向振动以及传动链扭转振动,提出了桨距、转矩阻尼滤波和加速度反馈等控制方式.通过Bladed外部控制器模块编程并进行仿真,结果表明所提出的控制策略能够改善变桨距控制的动态特性,降低关键部位载荷.     

变速风力发电机组的多变量桨距控制策略

针对大型双馈式变速变桨(variable speed variable pitch,VSVP)风力发电机组在额定风速以上如何保持输出电功率稳定和降低风轮转速波动的控制技术进行研究.在研究了传统变桨距控制策略的基础上,提出非线性转矩控制结合以独立变桨作为主体因素的多变量控制策略,并基于Bladed软件平台开发的外部控制器对该控制策略与传统的变桨控制策略进行仿真比较.结果表明:相对待统的变桨距控制,提出的变桨距控制使风力发电机组能够在额定转速下保持稳定的电功率输出,同时也能减小齿轮箱转矩尖峰.     

变桨距直驱风电机组AGC仿真研究

本文以变桨距控制为切入点,根据直驱永磁风力发电机组的特点,基于MATLAB/SIMULINK构建了直驱式风电机组的仿真模型,并将其与一台火力发电机组并联,以桨距角为被调量进行电力系统的二次调频,分别对引入变桨距控制前和控制后的情况进行了仿真。仿真结果表明,引入桨距角控制之后,风电机组能更好的适应系统的负荷扰动来维持系统的频率稳定,从而为实现直驱式风电机组的自动发电控制(AGC)提供了理论研究依据。     

蚁群算法在风电机组变桨控制中的应用

运行在额定风速以上区间时,变速变桨风力发电机组采用恒功率变桨控制方式,由于额定风速至切出风速之间的风速变化范围大且迅速,使得功率波动较大且频繁,传统PID变桨控制器难以达到很好的控制效果。本文提出的蚁群PID变桨控制器,利用蚁群算法的寻优特性来优化PID参数,使得恒功率变桨控制系统更具自适应性和鲁棒性。分析了风机的恒功率变桨控制,然后给出了蚁群算法优化PID参数的策略以及具体实现步骤。仿真与实验结果验证了蚁群PID变桨控制器的良好动态性能,其有效地减缓了额定风速以上风机的功率波动。     

变速变桨风电机组阵风控制策略

本着在阵风工况下,变桨控制器提前动作与快速动作的原则,结合变速变桨控制算法基本结构,在基本变桨控制器上增加功率桨距角发电机转速控制环,使桨距角能够在额定功率以下提前动作;在桨距角发电机转速控制环的比例项中增加非线性增益因子,使得变桨控制能在阵风下快速动作。仿真分析与现场测试结果表明,这2个阵风控制策略能有效地抑制与减少风电机组发电机由于超速带来的停机,一定程度上可以提高风电场发电量,降低风电机组机械载荷,提高电网稳定性。     

Research on individual pitch control below rated wind speed

The structure of the modern wind turbine is becoming larger and more complex, with the wind rotor exceeding hundreds of meters in diameter. The blade shear force is also becoming increasingly serious below the rated wind speed, which leads to structure fatigue loads and instability of the generator power. For improving the dynamic performance of large wind turbines, it was proposed that individual pitch control (IPC) method was operated below the rated wind speed. In this paper, we analyze the relationship between the aerodynamic characteristics of blades and the nonlinear time‐varying pitch control system based on wind shear and the tower shadow effect. The combination of IPC and torque control is used to optimize the control mode of the wind turbine. By fine‐tuning the pitch angle, the unbalanced force on the wind rotor was relieved to achieve the purpose of mitigating fatigue loads. Finally, our experimental results prove the validity of the proposed IPC method below the rated wind speed by showing that it can improve power quality and reduce fatigue loads of the key components without reducing the generator output power. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

紧急变桨与撬棒协调控制改善双馈风电机组低电压穿越能力

针对撬棒保护电路技术存在的问题,介绍了一种快速变桨控制技术和撬棒保护电路技术协调的控制方法,利用该方法不仅能够限制双馈机组转子过电流,还能够抑制其转速的快速增加,从而防止机组过速跳闸,改善系统转速稳定性,确保双馈风电机组成功穿越电网电压跌落故障.利用仿真软件MATLAB/Simulink,完成了基于2个不同时间尺度的电压故障条件下的仿真实验.仿真实验结果验证了所提故障穿越方案的有效性,尤其是对于较长时间的电压故障,故障穿越能力提高的效果更为明显.     

Predictive control of wind turbine for load reduction during ramping events

With increasing penetration of wind power, the impact of its intermittence and volatility on power systems becomes more severe. A predictive control strategy for wind turbines (WTs) is proposed to deal with wind power ramping events and reduce WT load on the blades. The blade load model is based on the Blade Element Momentum (BEM) theory. The generator speed and pitch angle are simultaneously regulated to realize the control objectives. A two-stage optimization is designed in order to reduce the computational complexity. The objectives of the first stage are minimizing the ramping rate and maximizing the power generation. A trade-off is made between the two contradictory objectives by setting weight coefficients. The second stage reduces the WT load and meanwhile guarantees the power reference from the first stage is tracked. Feedback is designed based on neural network prediction to compensate the error of the prediction model. Case studies with a 1.5 MW WT were conducted to demonstrate the efficacy of the proposed predictive control strategy. Simulation results show that the proposed control can reduce the WT load during ramping events and the risk of ramping events.