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1、第34卷第12期Vol.34No.122010年6月25日June25,2010大型风力发电机组动态最优控制策略研究白焰,范晓旭,吕跃刚,徐大平,杨锡运(华北电力大学控制科学与工程学院,北京市102206)摘要:针对额定风速以上变速恒频风力发电机组的运行优化问题,提出了一种基于有效平均风速估计的自适应增益调度线性二次型高斯(AGS2LQG)最优控制策略,通过扩展Kalman滤波进行有效平均风速估计,将此有效平均风速作为调度变量对控制器参数实施AGS,以适应系统稳态工作点的变化,从而可以实现多变量综合优化控制。以1.5MW变速恒频风力
2、发电机组为研究对象,给出了大范围变化风况激励下反映机组运行情况的仿真曲线。仿真结果表明,相对于传统控制策略,所提出的AGS2LQG最优控制策略不仅稳定了风轮转速,平滑了输出功率,而且降低了变桨距机构的动作频率,缓和了传动链上的疲劳载荷,对于改善并网风力发电的电能质量、延长设备的使用寿命具有重要意义。关键词:有效平均风速估计;扩展Kalman滤波器;自适应增益调度(AGS);线性二次型高斯(LQG)控制;多变量综合优化控制;疲劳载荷0引言均风速估计的自适应增益调度LQG(AGS2LQG)最优控制策略。通过扩展Kalman滤波进行有效平
3、均最大功率点跟踪(MPPT)控制器和变桨距控制风速估计,从而更准确地找到系统运行点,优化桨距器是变速恒频风力发电机组的2个重要控制器。角和MPPT电磁转矩的输出值。1.5MW变速恒[1]MPPT控制有2种实现方法:直接转速控制法和频风力发电机组的仿真实验表明,所提出的AGS2[223]间接转速控制法。变桨距控制也可分为2种控LQG最优控制策略在减轻传动链载荷及减小变桨[4][5]制:基于转速控制和基于功率控制。但是,这些距机构动作频率方面都有较大改善。已有的控制策略很少考虑控制回路及测量过程中的噪声,此外,在湍流的作用下,风力发电机
4、组的稳态1系统动态模型工作点会经常变化,也影响了控制效果。1.1风模型以状态变量和(或)控制变量的二次型函数的积风可以抽象为2个部分:一部分是缓慢变化分分作为性能泛函的最优控制称为线性二次型调节器-量,通常称之为平均风速,用v(t)表示,其由气象条(LQR)最优控制,如果考虑系统噪声和量测噪声,件决定,决定了风力机的稳态工作点;另一部分是变利用Kalman滤波结合LQR组成线性二次型高斯化较为剧烈的湍流分量,用vtor(t)表示,其由地面的[6](LQG)最优控制。将LQG控制引入风力发电,粗糙程度决定,对应于风力机在稳态工作点附近
5、的可以实现噪声干扰下的状态变量和输入控制变量的波动。湍流分量vtor(t)可以用白噪声δ(t)经过一个多参数优化控制。国外学者在此方面已经进行了一一阶低通滤波器进行模拟:些研究:文献[7]利用风速分频的方法,针对某一稳·11Δv(t)=-Δv(t)+δ(t)(1)态工作点,设计了LQG2PI混合控制器,实现了高、TvTv-低频风速激励下的分层控制;文献[8]提出了一种基式中:Δv(t)=vtor(t)/v;Tv为一阶低通滤波器时间-于有效风速观测的增益调度线性二次型(LQ)控制常数,Tv=L/v,L为湍流长度,取决于地面的粗糙策略[
6、11],但观测过程易受噪声干扰;文献[9211]将增益程度。调度LQG控制应用于风力发电控制,但没有提及实际的瞬时风速可以看成平均风速和湍流风速关键的有效风速信号如何获取。的叠加:-本文针对上述方法的缺陷,将湍流风看做系统v(t)=v(t)+vtor(t)(2)噪声,并考虑转速量测噪声,提出了一种基于有效平1.2风力机气动模型线性化风力机的输出机械功率表达式为:收稿日期:2010203201;修回日期:2010204230。133教育部科学技术研究重点项目(109045)。Pmech=2ρπRvCP(λ,β)(3)—90—·绿色电力
7、自动化·白焰,等大型风力发电机组动态最优控制策略研究式中:ρ为空气密度;R为风轮半径;v为上游风速;在转速测量变送过程中必然会存在量测噪声,假设CP(λ,β)为功率系数;λ为叶尖速比,λ=ωturR/v,ωtur(t)的量测噪声为零均值白噪声序列ε(t),系统ωtur为风轮转速(低速轴);β为桨距角。的输出方程可以写成:风力机的气动转矩(低速轴)表达式为:1y(t)=Δωtur(t)+ε(t)(14)T32ωtur,opa=0.5ρπRvCT(λ,β)(4)式中:CT为转矩系数,并且有CTCCP/λ,CP和CT那么,带有系统噪声和量
8、测噪声的风轮传动链系统均为λ和β的函数。线性小信号模型为:·将Ta(ωtur,v,β)在某一工作点(ωtur,op,vop,βop)x(t)=Ax(t)+Bu(t)+Gδ(t)(15)附近线性化,可得在该工作点的小信号模型为:y(t)
