信息化控制技术在风力发电控制系统中的运用

闫豪 李君略

摘 要 风力发电控制系统已经成为当下风力发电技术的核心竞争力。尤其是在风力发电的机组类型拓展之后，和电子功率变换技术的实现以后。而现代化的控制技术在风力发电的控制机构中，将会起到越来越重要的作用。当下研究针对如何的实现对于信息化控制技术的综合运用，使得风力发电的控制系统能够更加安全有效的运行，并且取得良好的控制效果，成为了热点，本文将简单列举几项技术的简单运用并且对于其发展前景进行展望。

【关键词】信息化 控制技术 风力发电

风力发电因为干净无污染可再生等环境保护型特点受到一部分国家例如欧洲的荷兰的青睐，而在中国，因为技术开发落后等原因，风力发电一直有着美好的前景。风力发电技术尤其是控制技术的应用显得尤其重要。而大家所熟知的是，风力发电机组的系统非常的复杂，而且往往存在多种干扰。在这种不确定而又复杂的系统中，往往没办法直接建立模型，而是要设置多重动态控制部分。而这即是现代化控制技术应用的关键，通过不断发展的现代化信息控制技术的强化应用，可以解决风力发电机组的各类干扰因素的控制，并最终完善整个项目。

1 专家系统在风力发电控制系统中的智能化应用

首先专家系统是一类程序，它负责智能性的推理在现实工作中发生的各种难以推进的项目。例如各类故障。由于其由符号系统构成，解释能力强大，因此在应用到风力发电的控制系统中对于各种模式的判定和处理以增强风力发电控制系统中自身的系统故障排查和处理。但是在整个风力发电控制的系统中，仅仅有一道推理程序是是远远不够的。由于风力发电的系统组成部分众多，常见的就有风轮、机舱、塔架、驱动链、偏航装置等。因此在建立专家系统的前提下，还应该根据实际结合对于模糊控制技术的应用。而模糊控制技术简单说就是模拟在不确定性对于各种问题的模糊性分析，从而得到最确切的分析结果。通过这两类推理决策程序的最终判定，整个系统的故障原因往往能被快速的分析并解决。反馈的方式往往是由机组的电流信号来观测，实用性也会大大的增强。

2 微分几何控制技术在风力发电系统中的运用

微分几何技术主要是针对风力发电系统中的非线性化变量而提出的解决方案。在这种信息化控技术中，理论上来自微分代数系统模型，通过对于引申模型理论的应用，反馈出精确的线性化，从而确定干扰的因素。微分几何控制主要应用于转矩控制和变流技术中，提出非线性的多 输入和多输出状态反馈解耦控制方案，对风力发电控制系统 中的双馈发电机的磁链和转速两个子系统，实现动态完全解耦，并且当风速超过额定值时，要降低风力发电机组的转速， 不能使用过于复杂的变桨距机构，要在微分几何反馈线性变 换的条件下，实现风力发电机的非线性模型全局线性化，实施变速风力发电机组的恒功率控制。由于其有算法负责，并且对于控制的计算机要求较高。在实际的应用中还是有一定的限制。

3 自适应控制信息化技术在风力发电系统中的应用

自适应控制信息化就是即是以环境改变而自动调整自身的控制参数，所以它对于整体参数的变化过程要给予高度的关注。在风力发电的控制系统中，自适应控制要做到对于过程参数变化检测的同时，实时的调节控制器，从而实现最优控制。而构建一个自适应控制系统的模型简单，应用到风力发电的系统中还需要设计一个高性能的追踪系统，例如桨距自适应控制系统，通过电流信号在实现自适应的同时，可以进行参数追踪。应用到现代的风力发电技术中，以无速度传感器矢量控制技术为基础，设定模型追踪风速，在权衡最大风能捕获和机械疲劳造成的损耗 最小两个指标下，由适应器调节控制，在正确的补偿或者减低设定的风速过程中，实现对于风力的合理的最大化的运用。

4 最优控制智能技术在风力发电控制系统中的应用

前文提到風力发电控制系统的随机变量多，不确定或者干扰的因素大，主要指的是风能捕获利用方面。通过最优控制智能技术的使用，可以最大程度的分解和线性化干扰因素。因其数学模型已通过多次认证，因此对于变量或者干扰因素的线性化分解，设计最优控制，从而有效的捕获和利用风能。另一方面在发电机控制方面，也可以采用最优控制技术，例如发动机运行的过程中，运用最优功率调节器，在其功率和电功率波动之间寻求最优解决参数，从而使得发电机的转子转速保持最优叶尖速比，获得最大风能捕获。

5 人工神经网络技术在风力发电控制系统中的应用

人工神经网络技术通过对动物神经的研究，模仿神经系统的网络特征，在电力系统中具有高度的应用。其类似于神经元的独立性以及并联完成任务的组织性，可以在风力发电过程中对于风速实现预测。神经网络中所采用的模型大多为反向传播算法模型，在BP以及广义回归神经网络的运用中，通过神经网络自带的演算和变量输入，可以有效的预测风速和风量。而其具备的另一个优点是即是系统中存在这大量的不确定性，其也能在通过减少功率的波动来实现预测。从而稳定的实现系统的运行和控制。

综上所述，风速所带来的影响因素随机性和非线性，使得风力发电系统的设计和控制存在在复杂和难以预测的特征。结合运用现代化的信息控制技术，可以有针对性的对于电流信号，风速，风能捕获量灯量化因素进行控制，从而达到就目前而言的最优控制效果。在未来技术的发展的变革中，一定会有更多更有效的模型建立和技术变革从而应用在风力发电系统乃至电力系统中，到时候我国的风力发电技术一定会赶超世界强国。

参考文献

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作者简介

闫豪（1980-），男，大学本科学历。现深圳东方锅炉控制有限公司成都分公司系统集成工程师、自动化工程师。研究方向为自动控制系统。

作者单位

深圳东方锅炉控制有限公司成都分公司 四川省成都市 610071