基于双控制器平滑切换的变桨控制算法开发

李凤格，卢晓光

（1.许昌智能继电器股份有限公司，许昌 461000；2.许昌许继风电科技有限公司，许昌 461000）

目前，风电机组大型化、控制方案智能化发展趋势明显[1-3]。机组各主要部件质量持续加大、柔性程度增加，机组承受载荷情况复杂[4-5]，因此需要优化控制机组载荷，保证机组运行安全。同时，因优质风场开发殆尽，陆上山地风电场开发市场火爆，山地风场特征是湍流强度大，局部上升阵风频繁，目前控制策略在遭遇上升的阵风风况时，参数变化规律造成风机超速故障频发，导致桨叶和塔架出现尖峰载荷，机组振动故障居高不下[6-8]，机组安全问题成为技术攻关的紧迫任务。

阵风风况，桨距角短时间内跟不上实际风速变化速度，此时，PI 的增益值出现短暂匹配不佳现象，造成控制混乱，机组超速振动现象明显。基于此，本文尝试设计一种应对阵风风况的模糊变桨增益调节器，利用专家经验应对阵风风况。但大部分常规风况，变增益PI 控制对减小机组疲劳载荷，实现机组稳定运行方面是优于模糊变桨控制的。故此，进一步尝试设计双变桨控制器的方案，该方案重点在于2 套控制器的无拐点切换控制，根据风况特征发挥2 套控制器各自优势，以求多数时间段平稳发电，阵风风况避免超速及振动，实现机组减载目的。

1 变桨双控制器框架设计

变增益PI 变桨控制结构简单，对于消除稳态误差性能优越。但对阵风风况控制欠佳，高湍流风场机组超速、振动故障频繁，机组可利用小时数下降、载荷增加，安全隐患增加。

模糊PI 变桨控制对阵风风况具有很好的快速跟随性和鲁棒性，但控制精确度不足，控制点附近会出现盲区和死区，难以消除系统稳态误差。不能一直作为风电机组变桨主控制算法使用。

根据以上控制器特征及存在问题分析，双控制器的框架结构如下设计：设计变增益PI 控制器和模糊PI 控制器同时运行在一个PLC 中，根据外界条件的差异性判断，切换算法得出变桨控制的最终桨距控制指令，必要时，使用2 个控制器输出的加权值进行变桨系统控制。

变桨双控制器整体设计框图如图1 所示，其中变增益PI 控制器输入为转速偏差和桨距角实时值，桨距角实时值通过增益变换得到当前PI 控制kp、ki，整体PI 控制输入变桨目标值β1。变桨模糊控制器输入为转速偏差和转速加速度值，经模糊控制器输出模糊控制器桨距角参考值β2。切换算法输入为转速偏差和转速加速度值的乘积，乘积大意味着外部有效风速变化大，以此选择哪个控制器作为变桨控制的最终输出值，并对控制器切换过程做平滑处理，根据需要在部分区域做2 个控制器输出的加权计算，形成最终的变桨控制目标值。

图1 变桨双控制器整体规划Fig.1 Overall planning of pitch dual controller

2 变增益PI 变桨控制器设计

风电机组变桨控制器的任务为当风电机组功率达到额定功率后，进行变桨卸载风能吸收率，通过桨距角的调整，保持功率及转速的稳定。风机变桨控制通常采用变增益PI 控制器。

对于PI 控制器有：

式中：ω 为电机转速偏差值；β1为PI 控制器输出变桨角度给定值；Kp为比例系数；Ti为积分时间常数。令Ti=Kp/Ki得：

式中：Ki为控制器积分系数。实际PLC 控制器运行的算法，需对传递函数进行离散性变换，现选用双线性变换进行Z 变换得：

式（3）即PLC 控制器内应用的变桨PI 控制函数关系式。

考虑到叶片的气动特性与变桨角度间存在强非线性关系，额定风速时，桨距角变化率对气动转矩的敏感度相对很低，而在切出风速附近，桨距角变化率对气动转矩的敏感度很高。如果不同风速应用同一PI 控制参数，则必然造成机组调节波动。

现根据风轮气动特性的非线性特点，设计PI 控制增益参数的变化过程。气动特性变化源于输入风速的变化，但风电机组采集的风速只代表采集点风速，不能代替整个风轮平面内的有效风速，故此，机组功率控制不会以采集风速作为输入量。稳定状态的桨距角与风轮平面等效风速有严格的对应关系，故此选择桨距角为变增益表的控制输入量。现做不同桨距角下桨距角变化与气动载荷的变化率数据，依据此数据，转化出不同桨距角输入量下的PI 控制增益变化值。样例机组的桨距角变化与气动载荷的变化率如图2 所示。

图2 桨距角与气动载荷的变化率关系Fig.2 Relationship between the change rate of pitch angle and aerodynamic load

3 变桨模糊控制器设计

变桨系统模糊控制器用于突变阵风风况下的控制。风电机组的变桨模糊控制设计如下：

模糊控制器的输出为模糊增益参数K，用以和变增益PI 控制器的比例参数基准值相乘。其基本形式为

式中：kp为比例参数的初始设计值。

选择电机转速误差和转速变化率作为模糊控制器输入参数，根据样例风机电机转速波动特征。其基本论域设置为［-13.6 rad/s，13.6 rad/s］，［-1.57 rad/s2，15 rad/s2］。

输入论域定义：输入量基本论域均对应与模糊论域｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝，模糊子集为｛NL，NM，NS，ZO，PS，PM，PL｝。两输入量对应于49 条模糊规则。隶属函数采用三角隶属函数。

其中：NL 为负大，NM 为负中，NS 为 负小，ZO为零，PS 为正小，PM 为正中，PL 为正大。模糊规则制定主要依据风电机组速度、加速度与阵风变化趋势的多年数据积累结果制定，规则的定义，并非均分的线性对应关系。模糊规则的统一逻辑关系为

式中：R 为n 条规则构成的模糊关系集；◦为合成算子；（Ai×Bi）为2 条模糊集合的直积；Ai、Bi为输入变量在其论域上的变量值；Ci为输出变量在其论域上的模糊变量值。

对于连续控制器的模糊推理，表示为

式中：μAi、μBi、μCi、μC′分别为模糊集合Ai、Bi、Ci及连续论域μC′的隶属函数；αi为第i 条规则的激活程度。

控制器的输出论域定义：根据样例机组对阵风风况的响应特征和变桨增益不能为负值的要求，输出量K 的基本论域为［1，3］，控制器输出量的论域为｛0，1，2，3｝，模糊子集为｛ZO，PS，PM，PL｝。

现在已经得到了模糊输出的激活程度，用重心法求取清晰化输出，计算公式如下：

式中：z0为清晰化输出结果；z 为模糊输出在其论域内的语言变量值。

模糊控制规则表的搭建遵循总体原则和具体机型及具体机位风况匹配原则两个基本原则。总体原则建立的规则表变化趋势趋同，反映机组常规变化特性；如转速和转速加速度同向变化且变化率处于正大位置时，阵风处于增大时段，PI 控制调节要以快为主，确保机组不超速。反之，输出以减小PI 控制系数，防止机组功率不因变桨卸载能量超调导致功率大幅波动。

机组超速故障和振动故障与变桨速度强相关，阵风工况下，快速的调桨可以规避机组超速，但会引起气动载荷巨变导致振动，缓慢调桨可抑制振动，但又易造成机组超速。模糊控制规则表要合理平衡机组超速与振动这对变桨强相关故障之间的矛盾，而具体机型及机位风况匹配原则，是兼顾特定机型响应曲线需求的精细化设计。样例机型高湍流控制规则如表1 所示。

表1 模糊控制规则Tab.1 Fuzzy control rule

4 双控制器切换控制

PLC 内运行变增益PI 控制器和模糊PI 控制器，同一时刻会输出2 个变桨控制指令值，现根据风况合理切换控制器的输出值，切换过程要求具有平滑性，避免系统在切换点附近发生控制失稳现象。现利用两点三次Hermite 插值函数实现，构造形式如下：

式中：β0为当前桨距角控制指令值；β1为变增益PI控制器指令值；β2为模糊PI 控制器指令值；p1、p2为双控制器的切换点，且p2＞p1＞0；p 为切换控制器输入值，并定义p 等于电机转速偏差与电机加速度的乘积的绝对值。切换函数的图形如图3 所示。

图3 切换函数趋势图Fig.3 Switch function trend chart

由切换函数可知，当p＜p1时双控制器转换为常规变增益PI 控器；当p＞p2时双控制器为模糊控制过程；当p1≤p≤p2时，双控制器以一定的权重比共同控制变桨系统。切换控制的关键参数为p1、p2的选取，不同的叶片翼型，以及不同的风况表现形式，只需在p1、p2的选取进行优化，即可得到不同的控制效果。实际参数确定过程，是专家能力和经验的体现。本案例机组，p1选取2.2，p2选取3.1。

5 控制算法效果分析

现以4MW172 机组为样例机组，用Bladed 软件进行仿真验证，分析算法控制效果。同时对样例机组在现场运行的数据进行统计，分析双控制器算法使能与不使能机组运行特性的差异。

5.1 仿真分析情况

为验证控制效果，并考虑到验证过程能清晰比较控制，现利用相同的风机模型和相同的风速输入条件，如图4 所示，对开启和关闭双控制平滑切换变桨控制进行仿真对比，输出结果的关键数据如图5～图8 所示。

图4 仿真风速Fig.4 Simulated wind speed

图5 转速变化趋势Fig.5 Speed variation trend

图6 叶根扭矩变化趋势Fig.6 Trend of blade root torque variation

图7 塔底扭矩变化趋势Fig.7 Trend chart of torque change at tower bottom

由图5 可知，电机转控制效果明显，机组额定转速为1700 r/min，变增益IP 控制已超出限制值1780 r/min，导致机组超速告警，而双控制器控制成功避免了此告警。

由图6～图8 可知，机组主要部件叶根、塔架、轮毂载荷均得到了较好抑制。其中叶根载荷降14%，塔架载荷降18%，轮毂载荷降15%。

图8 轮毂载荷变化趋势Fig.8 Hub load change trend diagram

5.2 现场运行数据统计分析

本次算法对比选择三门峡某风场，在TW17# 机组和TW18#机组上进行。两台机组位置相邻，地形相同，机型相同，其中TW17#机组为更新算法机组。经3 个月的运行数据分析，获得大风大湍流天数12天。统计数据如表2 所示。

表2 现场实验统计数据Tab.2 Field experiment statistics

由统计数据可知，算法对超速和振动都有较好地抑制，其中完全杜绝了超速故障，振动故障减少70%以上。

6 结语

本文提出了变桨在正常风况下和大阵风风况下应用不同变桨控制策略的风电机组变桨控制设计思路。根据阵风风况特征完成了变桨模糊控制器开发，并设计了与变增益PI 控制器之间的平滑无拐点切换控制，实现双控制器自适应平滑切换变桨控制策略的开发。针对新开发的控制器，进行了仿真分析及现场检验评价，仿真结果证明算法对超速抑制的有效性，同时对风电机组主要部件的阵风降载效果明显，塔架、叶根和轮毂在阵风冲击下载荷降低比率均达到10%以上。现场验证评价证明了算法对超速和振动故障发生率的降低效果，算法可增强机组在山地风场的适应能力，提升机组安全性。