变速恒频双馈风力发电机的最优功率控制

2011年第8期 1

变速恒频双馈风力发电机的最优功率控制

姚兴佳1 韩嵩崟1 赵希梅2 郭庆鼎2

（1.沈阳工业大学风能技术研究所，沈阳 110023；2.沈阳工业大学电气工程学院，沈阳 110870）

摘要 本文针对风力发电机组的不确定性及多干扰的问题，以追踪最大风能作为有功功率控制目标。提出了采用模糊逻辑推理控制的方法得到低风速时发电机的参考转速，利用自适应最优模糊控制与直接转矩控制相结合的方法来控制发电机的电磁转矩的方案，并且使用Matlab 软件对该方案应用于1.5MW 双馈型风电机组系统进行仿真研究。仿真结果表明了在风速变化时，发电机实际转速可以很快跟踪最佳理论值，转矩平衡，变速恒频风电机组功率输出具有较好的跟踪效果，系统性能稳定，达到了最优功率的目标。

关键词：模糊逻辑推理控制；参考转速；自适应最优模糊控制；直接转矩控制；变速恒频

Optimal Power Control of Variable Speed Constant Frequency Doubly-fed Wind Turbines

Yao Xingjia 1 Han Songyin 1 Zhao Ximei 2 Guo Qingding 2

（1.Wind Energy Institute, Shenyang University of Technology, Shenyang 110023； 2.School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870）

Abstract In this paper, considering many uncertain factors and disturbances of wind power generating systems, taking maximum wind power tracking as active power control target. It proposes to use fuzzy logic inference control obtaining reference rotation of generator below rated wind speed, combining adaptive optimal fuzzy and direct torque(DTC) to control generator torque ，the proposed method is simulated with Matlab based on SUT-1500 doubly-fed wind turbine prototype. The simulation results show that when changes in wind speed, actual rotation speed of generator tracks optimal one quickly and torque is balance, output power of VSCF wind turbine has better tracking effects, the system performance is stable, and reaching the target of optimal power.

Key words ：fuzzy logic inference control ；reference rotation ；adaptive optimal fuzzy control ；DTC ；VSCF

到目前为止，为了提高风力发电机组的效率和改善风电的质量，大量的研究都集中在额定风速以下来提高风能利用系数。目前主要方法有叶尖速比控制，爬山法和功率信号反馈控制[1]。作为叶尖速比控制的输入信号是风机的转速值和风速值，并且都要给定，

最优叶尖速比可以通过实验或计算的途径获得，虽然

此方法有一个PI 控制器就可以达到要求，控制过程相

对简单，但是要求到达风机上的风速值要准确。由于

风速随机性的特点，要想测得到达风机上的风速值是

很困难的且叶尖速比的最优值在不同的系统中也不一样，因此在实际控制中采用叶尖速比控制方法较为困难[2]。爬山法的控制原理是通过实时测量风轮的转速和输出机械功率，发电机的转速利用经典数学寻优

的方法来调节使其跟踪最大功率点，此方法虽然解决

了测量风速不准确的问题，但缺点是比较依赖风机的

参数，因而参数的准确性很大关系到控制效果；功率信号反馈控制则需要查表，即需要找出风机转速和最大功率之间对应的关系，该控制方法大多数还需要附加额外测量风速的设备，用风速代替转速。目前有些

功率控制器采用了模糊控制，利用参考功率轨迹的思想调节控制系统的输出功率，有些则利用神经网络控制来记录并修正风机的转速和参考功率之间的关系，但是此方法最大的不足是，要想找到风机转速和最大功率之间的准确关系是非常困难的[3-4]。 为此，针对以上的算法需要改进的地方，本文提出一种不依赖于风速测量就可实现最大风能捕获的控制策略，即根据风力机最大风能捕获控制机理，把给定的

高速轴转速和有功功率作为控制器的输入信号，运用模糊逻辑推理的控制方法得到低风速时发电机的参考转速，利用自适应最优模糊控制与直接转矩控制相结合的

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复合控制方法来控制发电机的电磁转矩的方案，使发电机转速跟随风速的变化而变化，从而捕获最大风能。

1 风力机最大风能捕获控制机理

根据贝兹理论，风机吸收的机械功率和气动转矩为

23r p ω1

(,)π2

P C R V βλρ= （1） 32m T ω1

(,)π2

T C R V βλρ=

（2） 式中，P r 为风轮吸收的机械功率； T m 为风轮的气动转矩；ρ为空气密度；V ω为上风向的风速；C p 为风力机的功率系数，不是常数，叶尖速比λ和桨叶节距角β的函数，m /R v λω=；m ω为风力机机械角速度；R 为风轮半径；C T 为气动转矩系数。

在式（2）中，T m 为风轮上的机械转矩，假定T 为低速轴侧的转矩，T e 为发电机电磁转矩。则双馈风力发电系统的运动方程如下：

m e J B K T T ωωθγ++=− （3）

2m e

2m e 2m e J J J B B B K K K

γγγ⎧=+⎪

=+⎨⎪=+⎩

（4）

将以上两式转化成高速轴侧的转速得

2e 1e 2e 3e e d a a a AT ωωωωτ=++−∫ （5） 式中，2

A J

γ=

。在机组运行过程中，由于B,K 受多

种因素的影响，因此i (1,2,3)a i =为时变系数[5]。 图1给出了不同桨叶节距角下的风力机功率系数曲线。从图中可以看出，对于任意已经给定的风力发电机，在桨叶节距角β一定时，会有一个最佳叶尖速比λopt 与最佳功率系数C pmax 相对应，使风力机吸收的风能最多。也就是说，对于特定风速v ，风力机只有运行在一个特定转速ω下才会具有最高的风能转换效率[6]。

p

C

图1 风机风能利用系数曲线图

2 双馈风力发电机组最优控制策略

在低风速时，保持桨叶节距角β=0不变，由模糊逻辑推理控制得到发电机的参考转速，自适应最优模糊控制方法求得发电机的电磁转矩指令，最后，由直接转矩控制来控制发电机的电磁转矩，使发电机的转速跟随风速的变化而改变，从而达到变速恒频风力发电机组捕获最大风能的目的。图2所示是低风速时风力发电机组控制系统框图。

图2 低风速时风力发电机组控制系统

2.1 参考转速模糊推理控制

目前在大多数的风电系统控制中，风轮转速都是根据风速仪测得的风速信号来进行调节的。但是在实际风场中整个风轮旋转平面上风速分布不均，而且受湍流、塔架等很多因素的影响，因此测量的风速往往存在误差。本文提出利用模糊逻辑推理控制的方法得到发电机的参考转速，该算法避免了测量风速，控制器的输入量为有功功率及其增量(1)(1)(2)P k P k P k ∆−=−−−，高速轴侧的转速及其变化量e e e (1)(1)(2)k k k ωωω∆−=−−−，输出量为发电机在额定风速以下时的参考转速增量ref ()k ω∆。并且由参考转速增量可知实际参考转速ref ref ref ()(1)()k k k ωωω=−+∆。输入输出变量正规化以后可划分成7个模糊集：负大（NL ）、负中（NM ）、负小（NS ）、零（ZE ）、正小（PS ）、正中（PM ）、正大（PL ）。依据专家经验知识建立模糊规则表的原则是：如果前一个转速（正或负）增量为正，机组的输出功率增量也为正，那么参考转速保持与前一个转速增量相同的增长方向，否则，参考转速的增长方向与之相反。模糊规则表见表1。

模糊逻辑控制可以得出参考转速值，使风力发电机组在给定风速下获得最大风能，但是如果参考转速变化太大就会引起机组运行到最优点时发生振荡，在