CN106246464A - 一种风力发电机组变桨距的模糊pi控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法与装置。所述方法包括：一个PI控制器，用来根据偏差信号对风电机组的桨距角进行控制；一个模糊控制器，用来对PI控制器参数进行调节；所述方法能够有效解决风机变桨控制中的时间滞后问题、被控对象非线性问题，并提高控制器对复杂工况的适应能力。

Description

一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法和装置

技术领域

本发明涉及风电机组发电技术领域，尤其涉及一种风力发电机组变桨距的模糊PI变增益控制方法和装置。

背景技术

首先由于风资源的多变性，不同机位的风速概率分布、风湍流特性都有较大差异，使得同一风场上的风机的运行环境是不同的；其次同一风场的机组会因叶片、齿轮箱等主要部件的供应商厂家不同及在生产、安装过程的个体差异会导致各个风电机组动态特性不同；同时由于风电机组变桨***存在严重的非线性及惯性和延迟，使得风机变浆距***是一个具有多变量、强非线性和不确定性的复杂被控对象。传统PID控制方法存在反馈信号矫正动作滞后问题，并且当风机变桨***运行工作环境复杂时，传统PID控制的控制能力有限，甚至会出现失控现象。

在2013年8月出版的《电子设计工程》第21卷16期上发表的《基于变增益的风力机变桨距控制研究》介绍了一种变增益的PI控制器，该控制器选择发电机转速反馈信号与转速给定值之间的偏差作为输入，PI控制器给出桨距角参考值，但是由于桨距角的变化对于风速而言是非线性的，文中设计一个增益调度表，使其满足在不同桨距角时的增益要求，从而使得风力机平滑地过渡，但是这种方法对风电机组复杂多变的运行环境适应能力不足。

发明内容

为克服上述现有技术存在的缺陷，本发明解决的技术问题是现有的风机变桨控制方法对个体差异及复杂多变的运行环境适应能力不足。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，该方法包括步骤如下：

1)采集发电机转速、发电机转速加速度和风速；

2)进行转速闭环控制。以发电机转速为反馈信号，将反馈信号与转速给定值进行比较，

以产生的偏差信号作为PI控制器的输入，PI控制器输出控制变桨电机，调节桨距角；

通过模糊控制器，输出所述PI控制器比例缩放系数FKp和积分缩放系数FKi，对所述

PI控制器的系数进行调节，依据具体风场、具体机位的运行数据划分模糊控制器输入、

输出变量模糊论域。

作为本发明的一种改进，本发明通过变增益系数，对PI控制器增益进行比例缩放；确定每个确定桨距角下PI控制器的增益的依据是：每个确定桨距角下桨距角的变化率导致的风轮气动载荷变化率不同，可以得到的运行区间内所有桨距角下气动载荷相对桨距角变化率，即风机稳态时非线性的变化趋势，以额定风速处桨距角θ＝PIT(1)作为基准桨距角，则其它桨距角β下的PI控制器增益值为DIV的倒数，DIV可通过公式

$DIV=\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=\mathrm{\β}}/\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=PIT\left(1\right)}$

得到。

作为本发明方法的另一种改进：在选取的模糊输出变量附近微调变量，对不同的变量值进行运行测试，并根据一个目标评价函数对其运行结果进行打分，若某一组数据得分最高，即被认为是最适合当前机组在特定工况下的运行参数。所述目标评价函数是在风机变桨运行中采集的运行变量及其相对应的权重系数的乘积之和，所述采集的运行变量根据优化目标确定，所述权重系数根据各采集变量在目标评价函数中的重视程度分配。本发明优化目标是风机的高效、稳定运行，因此选择发电量、风轮转速波动量、风机前后振动量、风机左右振动量等作为采集变量，并根据各个采集变量在当前指标中的重视程度分配权重。

本发明还提供了一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制装置，包括：

1)用于从风机设备获取采集发电机转速、加速度和风速等信息的模块；

2)转速闭环控制模块，以发电机转速为反馈信号，将反馈信号与转速给定值进行比较，以产生的偏差信号作为PI控制器的输入，PI控制器输出控制变桨电机，调节桨距角；一个模糊控制器模块，所述模糊控制器模块输出所述PI控制器的比例缩放系数FKp和积分缩放系数FKi，用于调节所述PI控制器的系数，模糊控制模块输入、输出变量模糊论域的划分是依据具体风场、具体机位的运行数据制定。

作为本发明装置的一种改进，还包括一个变增益系数模块，通过变增益系数模块，对模糊PI控制器增益进行比例缩放；确定PI控制器的增益的依据是：每个确定桨距角下桨距角的变化率导致的风轮气动载荷变化率不同，可以得到的运行区间内所有桨距角下气动载荷相对桨距角变化率，即风机稳态时非线性的变化趋势，以额定风速处桨距角θ＝PIT(1)作为基准桨距角，则其它桨距角β下的PI控制器增益值为DIV的倒数，DIV可通过公式

$DIV=\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=\mathrm{\β}}/\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=PIT\left(1\right)}$

得到。

作为本发明装置的另一种改进，还包括一个目标函数优化模块：模糊控制器的输出变量依据所述目标函数优化模块进行评价筛选，并定期修改为评价体系寻找到的最优目标值，所述目标函数优化模块对模糊控制器的输出变量进行评价的步骤为：

1)在选取的模糊输出变量附近微调变量，对不同的模糊输出变量进行运行测试；

2)根据一个目标评价函数对运行结果进行打分，若某一个模糊输出变量对应的运行结果得分最高，即得到最适合当前机组在特定工况下的运行参数，并依据此修改本归属域的模糊控制规则。

作为本发明装置的进一步改进，所述目标评价函数模块计算风机变桨运行中采集的运行变量及其相对应的权重系数的乘积之和；本发明优选发电量、风轮转速波动量、风机前后振动量、风机左右振动量等作为采集变量，采集变量也可选择风机运行变量中的一个或多个。

本发明提供的一种风机变桨的模糊PI控制方法通过模糊控制器对PI控制器的参数进行调节，增强控制器对不同风机的个体差异及各种复杂的工况和技术要求的适应能力。

根据桨距角变化率与风轮气动载荷变化率的关系调节PI控制器增益值，使PI控制器控制比较平稳；

通过一个目标优化函数对模糊控制器参数进行优化，能够使控制器性能不断得到优化，增强控制器的适应性。

附图说明

图1是风电机组变桨的自适应环境的模糊PI变增益控制方法整体流程图；

图2是不同桨距角下桨距角调整导致的气动载荷变化率；

图3是变桨控制稳态增益变化差值曲线；

图4是对比文件中的风机变桨控制方法结构图；

图5是本发明中风机变桨控制方法的控制结构图。

具体实施方式

本发明提供的技术方案是一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，该方法包括步骤如下：

1)采集发电机转速、发电机转速加速度和风速；

2)以发电机转速为反馈信号，将反馈信号与转速给定值进行比较，以产生的偏差信号

作为PI控制器的输入，PI控制器输出控制变桨电机，调节桨距角；通过模糊控制器，

输出所述PI控制器比例缩放系数FKp和积分缩放系数FKi，对所述PI控制器的系数进

行调节。

下面结合附图对各个步骤进行详细的说明。

如图5所示，风电机组的反馈信号发电机转速、发电机转速加速度和风速，PI控制器根据发电机转速与给定参考值的差值对变桨驱动电机进行控制。

为使PI控制器在各种工况中控制都比较平稳，本发明中PI控制器的增益是可调节的。当风机在额定风速以上工作时，每一个确定风速都有一个确定的稳态桨距角与之对应。计算出每个确定桨距角下桨距角的变化与风轮气动载荷变化率关系，然后把运行区间内所有桨距角下气动载荷相对桨距角的变化率绘制到一张如图2所示的图表上，即得到风机稳态时非线性的变化趋势。以额定风速处桨距角为基准桨距角，将其表示为θ＝PIT(1)，则其它桨距角β下的增益可表示为：

$DIV=\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=\mathrm{\β}}/\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=PIT\left(1\right)}$

如：附表1为基准角为额定风速12m/s的桨距角时，其它桨距角的DIV值(第4列)。

附表1

A(额定风速)	B(载荷)	C(基准桨距角载荷)	D(DIV＝B/C)
				12	-3520000	-3520000	1
12.5	-6740000	-3520000	1.91
				13	-8320000	-3520000	2.36
13.5	-9240000	-3520000	2.62
				14	-10300000	-3520000	2.93
14.5	-11400000	-3520000	3.23
				15	-12400000	-3520000	3.51
15.5	-13200000	-3520000	3.75
				16	-14000000	-3520000	3.98
16.5	-14800000	-3520000	4.21
				17	-15600000	-3520000	4.43
17.5	-16400000	-3520000	4.65
				18	-17100000	-3520000	4.87
18.5	-17900000	-3520000	5.08
				19	-18600000	-3520000	5.29
19.5	-19400000	-3520000	5.5
				20	-20100000	-3520000	5.71
20.5	-20900000	-3520000	5.92
				21	-21600000	-3520000	6.13
21.5	-22400000	-3520000	6.35
				22	-23100000	-3520000	6.57
22.5	-23900000	-3520000	6.79
				23	-24800000	-3520000	7.04
23.5	-25700000	-3520000	7.29
				24	-26600000	-3520000	7.54
24.5	-27400000	-3520000	7.79
				25	-28100000	-3520000	7.99

DIV的倒数即为变桨控制器稳态增益变化曲线，如图3所示。风机变桨控制器的稳态增益系数可根据此图差值获得。

作为一种实施方式，本发明在变增益控制的基础上，采用下面的模糊控制进行具体风场风机适应能力提高优化。

本发明中利用一个模糊控制器对PI控制器的参数进行调节，加入模糊控制可有效改善因风机运行中存在的不确定因素造成的各控制目标之间的对立矛盾问题，例如，若控制参数过分强调超速控制则会带来的风机振动问题；若过分强调振动控制又会引起超速现象。整定模糊控制器的主要步骤为：

1)选择模糊控制器的输入变量，本发明选择电机转速、电机加速度和桨距角作为模糊控制器的输入变量。选取的依据为：电机转速反映转速偏离目标值大小，为控制对象；电机加速度可反映风速整体变化趋势，先与被控对象，可解决变桨调整滞后问题；桨距角位置可判断风机运行风速区域，此变量的模糊划分可确定不同风速段特的特殊控制策略。

2)模糊变量模糊论域：依据风机非线性特征，结合风机运行数据提供的经验，对模糊输入、输出变量进行模糊归属计算划分。风机非线性特征借助风机仿真软件提取。例如2兆瓦风机的模糊变量模糊论域可划分如下：

转速：1730rpm以上为PB，1730-1750rpm为PS，1750-1850rpm为ZE，1850-1900rpm为NS，1900rpm以上为NB。

加速度：350rpm/s以上为NB，350到150rpm/s为NS，150到-150rpm/s为ZE，-150到-350rpm/s为PS，-350rpm/s以下为PB。

风速：10m/s到13m/s额定小风区为PB，13m/s到17m/s额定中风速区为ZE，17m/s以上额定大风速区为NB。

PI控制器缩放系数FKp、FKi：FKp、FKi也均被划分为NB、NS、ZE、PS、PB五个区域，对于本专利的实例风场，定义ZE为1，缩放效果为无变化；NB为3，缩放效果为放大3倍；PB为0.5，缩放效果为缩小2倍。以上论域的划分为一个特定风场的划分结果，因风场的差异，划分结果会有所变化。

3)制定模糊控制规则表：按照步骤2样例中的模糊变量论域的划分，完整的模糊控制规则库包含5*5*3＝75条规则，每条规则对应一种风况。对于输入变量确定的每一种风况，经模糊库判断，均会得到一个确定的输出归属域。从而实现输出缩放因子的精确化输出。制定模糊控制规则库时应综合考虑风机运行历史数据的实际效果和工程师对风机运行的经验总结。如风机加速度较大时，控制目标是使变桨及早动作以保证转速偏离目标位尽量小；速度较大时，控制目标为使控制比例项增大，尽量保证电机功率的平稳和避免电机超速的发生；当风速位于PB区域时，因风机振动量扰动小可忽略对风机振动因素的考虑，选择有利于提高风机发电量和减小风轮波动的控制缩放系数，而在风速位于NB区域时，则需暂时牺牲发电量，以减小振动为主要目标，以保证风机安全稳定运行为主。因为暂时牺牲的发电量总体上要小于因振动问题导致风机停机而损失的发电量的。

现仅举1例说明精确输出获取过程，如风速、转速、加速度都为NB的风况，这时超速已经是风机最大威胁，则需使变桨***尽最大能力卸载，此时偏差较大，P控制器系数在最大状态对卸载最为有利，则FKp输出一定为NB最为合适，综合上述规则判断即可得FKp输出缩放系数为3。

最终动态PI控制系数为模糊控制缩放系数与固定变增益系数和额定风速时计算的PI系数乘积之和。至此，完整的模糊PI变增益变桨控制方案已经完整实现。

为使控制器性能不断得到优化，增强控制器的适应性，本发明通过一个目标优化函数对模糊控制器输出参数进行优化，实现流程如图1所示，具体为：

1)设定工况序号标示。在电机变桨的模糊PI变增益控制程序实现过程中，定义一个工况标示变量Index，为每一个工况设置工况序号标示，以便于区分采集的运行数据归属于那个运行工况；

2)确定需采集的运行变量。据优化目标，即维持风机高效、稳定的运行来确定需采集的风机运行变量。因风机运行的多目标优化需要平衡的因素包括风轮超速、风机前后振动、风机左右振动及发电量等，因此本发明中优先选择发电量、风轮转速波动量、风机前后振动量、风机左右振动量等作为采集变量，此外，为便于分析，还需采集一些辅助变量，如工况标示变量Index、模糊增益FKp、模糊增益FKi；

3)建立目标评价函数。在单独对一个控制量进行优化时，目标通常很明确，但风机运行过程中受多种因素相互制约，例如强调机组振动控制可能导致风机转速超速，过于强调超速控制又会引起发电量的损失和振动过大，强调发电量当前时刻最大化，则可能造成振动过大停机甚至超速停机。本发明基于风机运行的相互制约因素，选取前后及左右振动、风机转速控制、风机发电量输出4个目标变量作为评价目标，根据各个目标变量在风机稳定、高效运行中的影响大小分别分配适当权重，综合评价每一个工况内的控制器性能的优劣，以确定更为合适的模糊控制规则。如本发明中，前后振动权重占比0.4，考虑风机振动危害等级，可以如下定义数据组的振动得分：风机前后振动峰峰值在0.7m/s^2以内时，振动对风机运行无影响则认为所采集数据得分为0.4分，当振动峰峰值大于1.2m/s^2时，即达到振动导致风机停机的阀值，则所采集数据得分为0分，当振动峰峰值在0.7-1.2m/s^2之间时，得分取0到0.4之间的差值。所有目标变量得分计算之后的加权和即为总得分。所选的目标变量也可以是其它的风机运行指标或运行指标的组合；

4)筛选对特定工况的最优参数。对某一特定工况，在选取的模糊输出变量附近微调变量并进行运行测试，并将其目标评价函数评价结果与原变量的评价结果进行比较，如果变化后的参数得分高，则认为变化后的参数是当前最适合风电机组在特定风况的运行参数。随着运行时间的增加，评价体系会找到控制器的更加合适的运行参数；

5)控制参数定期修改为评价体系寻找到的最优目标值，重复第4步进行***评价，保证控制数据库经评价体系找到最优模糊控制规则，得到最优的控制参数。

本发明还提供一种风机变桨的模糊PI控制装置，包括：

用于对风机桨距角进行闭环控制的PI控制模块，所述PI控制模块以发电机转速为反馈信号，将反馈信号与转速给定值进行比较，以产生的偏差信号作为PI控制器的输入，PI控制器输出控制变桨电机，调节桨距角；用于对PI控制器参数进行调节的模糊控制模块，通过模糊控制模块，输出所述PI控制器的比例缩放系数FKp和积分缩放系数FKi，对所述PI控制器的系数进行调节。

进一步的，还包括变增益模块，用于对PI控制器增益进行调节，输出增益调节系数K。

更进一步的，还包括目标函数优化模块，用于对模糊控制器参数进行评判、优化。根据优化结果，完善模糊控制规则库得到最优控制参数。

本发明所指的装置，实际上是基于上述方法流程的一种计算机解决方案，即一种软件构件，上述模块即为与方法流程相对应的处理进程。该软件可以运行于风机控制器中。由于对上述方法的介绍已经足够清楚完整，而本实施例所声称的装置实际上是一种软件构成，故不再详细进行描述。

Claims (10)

1.一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，其特征在于，该方法包括步骤如下：

1)采集发电机转速、加速度和风速；

2)进行转速闭环控制：以发电机转速为反馈信号，将反馈信号与转速给定值进行比较，以产生的偏差信号作为PI控制器的输入，PI控制器输出控制变桨电机，调节桨距角；通过模糊控制器输出所述PI控制器的比例缩放系数FKp和积分缩放系数FKi，用于调节所述PI控制器的系数，模糊控制器输入、输出变量模糊论域的划分依据具体风场、具体机位的运行数据。

2.根据权利要求1所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，其特征在于：通过变增益系数，对PI控制器增益进行比例缩放。

3.根据权利要求2所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，其特征在于：确定每个确定桨距角下PI控制器的增益的依据是：每个确定桨距角下桨距角的变化率导致的风轮气动载荷变化率不同，可以得到的运行区间内所有桨距角下气动载荷相对桨距角变化率，即风机稳态时非线性的变化趋势，以额定风速处桨距角θ＝PIT(1)作为基准桨距角，则其它桨距角β下的PI控制器增益值为DIV的倒数，所述DIV可通过公式

$DIV=\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=\mathrm{\β}}/\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=PIT\left(1\right)}$

得到。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，其特征在于：模糊控制器的输出变量依据一个目标优化函数进行评价筛选，得到最优目标值，用得到的最优目标值对运行参数进行定期修改，对模糊控制器的输出变量进行评价的步骤为：

1)在选取的模糊输出变量附近微调变量，对不同的模糊输出变量进行运行测试；

2)根据一个目标评价函数对运行结果进行打分，若某一个模糊输出变量对应的运行结果得分最高，即得到最适合当前机组在特定工况下的运行参数,并依据此修改本归属域的模糊控制规则。

5.根据权利要求4所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制方法，其特征在于：所述目标评价函数是在设定的风机变桨运行中的若干个运行变量及其相对应的权重系数的乘积之和；所述运行变量包括：发电量、风轮转速波动量、风机前后振动量、风机左右振动量。

6.一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制装置，包括：

1)用于从风机设备获取采集发电机转速、加速度和风速等信息的模块；

2)转速闭环控制模块，以发电机转速为反馈信号，将反馈信号与转速给定值进行比较，以产生的偏差信号作为PI控制器的输入，PI控制器输出控制变桨电机，调节桨距角；一个模糊控制器模块，所述模糊控制器模块输出所述PI控制器的比例缩放系数FKp和积分缩放系数FKi，用于调节所述PI控制器的系数，模糊控制模块输入、输出变量模糊论域的划分是依据具体风场、具体机位的运行数据制定。

7.根据权利要求6所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制装置，其特征在于：通过变增益系数模块，对模糊PI控制器增益进行比例缩放。

8.根据权利要求7所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制装置，其特征在于：确定PI控制器的增益的依据是：每个确定桨距角下桨距角的变化率导致的风轮气动载荷变化率不同，可以得到的运行区间内所有桨距角下气动载荷相对桨距角变化率，即风机稳态时非线性的变化趋势，以额定风速处桨距角θ＝PIT(1)作为基准桨距角，则其它桨距角β下的PI控制器增益值为DIV的倒数，所述DIV可通过公式

$DIV=\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=\mathrm{\β}}/\frac{\∂T}{\∂\mathrm{\θ}}{|}_{\mathrm{\θ}=PIT\left(1\right)}$

得到。

9.根据权利要求6-8任一项所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制装置，其特征在于：模糊控制器的输出变量依据一个目标函数优化模块进行评价筛选，并定期修改为评价体系寻找到的最优目标值，对模糊控制器的输出变量进行评价的步骤为：

1)在选取的模糊输出变量附近微调变量，对不同的模糊输出变量进行运行测试；

2)根据一个目标评价函数对运行结果进行打分，若某一个模糊输出变量对应的运行结果得分最高，即得到最适合当前机组在特定工况下的运行参数，并依据此修改本归属域的模糊控制规则。

10.根据权利要求9所述的一种风力发电机组变桨距的模糊PI控制装置，其特征在于：所述目标评价函数模块计算风机变桨运行中采集的运行变量及其相对应的权重系数的乘积之和，所述运行变量包括：发电量、风轮转速波动量、风机前后振动量、风机左右振动量。