李利强,赵迎春,彭 睿,刘 莉
(国家电投集团广西兴安风电有限公司,广西 桂林 541300)
风力机械变桨距[1]在使用过程中主要应用变桨风力发电机组运行,但我国地形起伏大,变桨距在安装时会受到风湍流的影响,导致变桨风力发电机发出的输出功率延迟或输出功率大小不一,影响变桨距的使用效果。为了能够有效使用风力机械变桨距,需要对风力机械变桨距的发电机组进行有效控制[2],以此降低外界因素对变桨距的影响,提升变桨距的使用效率,为此,对大型风力机械变桨距开展详细研究。
王江江等[3]提出风速波动时基于UKF-DFNN的变桨距控制方法,该方法将变桨距发电机组的转速及输出功率作为输入量,并滤波处理输入量数据,对该数据实行调整后取得变桨距的桨距角数值,通过建立的仿真模型将模糊PID控制输送到变桨距参数中,完成对变桨距的控制,但该方法的滤波处理结果不佳,导致其存在控制精度差的问题。宋文静等[4]提出了改进灰狼优化算法在变桨距自抗扰控制中的应用方法,该方法设计了一款自抗扰控制器,把该控制器应用到变桨距中进行控制,确立了变桨距在不同风速下的稳定性,并采用改进灰狼优化算法对设计的控制器优化,利用参数调整控制器达到提升变桨距桨距角精度的目的,使变桨距本身的响应速度更快、抗扰性更高,但该方法设计的自抗扰控制器不够完善,导致其存在输出功率紊乱的问题。
为了解决上述方法中存在的问题,提出基于特征提取的大型风力机械变桨距实时控制方法。
风力机械变桨距主要由风力发电系统发力,系统内主要包含机械和电能转化2个部分,这2个部分在变桨距内发挥着重要作用。在控制风力机械变桨距时,应优先分析风力机械变桨距的动力学特性[5]。
在变桨距发电系统的机械部分中,变桨距的风力发电机组可以获取风能产生的机械能功率,获取的机械能功率定义为
(1)
Pa为机械能功率;ρ为空气密度;R为半径;V为风速;λ为叶尖速比;Wr为角速度;Cp为利用系数;β为桨距角。
通过式(1)获取变桨距风电机组的Cp风能利用系数曲面,取得变桨距风力发电组的功率信息:
a.风力机械变桨距的桨距角β固定时[6],变桨距的风能利用系数最大,用Cpmax表示。
b.β随着外界因素的变化而逐渐增大时,Cp会有明显的降低,所以β越大,Cp越低。
根据上述2点信息可知,当外界风速较低时,需要额外设置桨距角,将其限制在最佳范围内,并通过外界装备变换发电机的转子转动速度,达到风能利用系数Cp最大值的目的。与上述条件相反,风速较低时,只需对桨距角的角度调节,即可改变发电机的输出功率,使变桨距在低风速下仍然具备一定的稳定性;当外界风速较高时,改变的发电机输出功率需要通过调节桨距角实现,令变桨距高风速下的输出功率保持稳定,在设定的额定范围内。
根据λ=(Wr+R)/V可知,变桨距风轮转速和风速对变桨距的叶尖速比产生影响,使变桨距的Cp发生改变,以此转换了变桨距的机械能功率[7],表达式为:Pa=Wr+Ta,Ta为变桨距的气动力矩。而变桨距的风轮气动力矩计算式为
(2)
Cq为力矩系数。
风轮、风轮侧、齿轮箱、发电机侧和发电机组等5个结构是变桨距风力发电机的组成部分,Ta对变桨距风轮作用时,风轮以Wr自动运行,描述为
(3)
T1s的表达式为
(4)
(5)
ng为增速比;Wg为转动速度;dt为时间。
忽略发电机本身的机械阻力矩后,变桨距与发电机高速轴侧较近的区域,描述为
(6)
Jg为发电机转动惯量;Te为电磁转矩。
根据获取的方程表达式,将式(6)代入其中,获得传动系统方程为
(7)
Jt为传动系统;Tg为电磁转动惯量。
通过大型风力机械变桨距的动力学分析及传动系统获取结果,采用SCADA系统对变桨距风力发电机组的运行状态进行采集,获得变桨距风速、桨距角、电机转速和功率输出等运行数据。
设定大型风力机械变桨距的发电机组参数,如表1所示。
表1 变桨距发电机组参数
为提升SCADA系统与采集数据之间的关联性,采用数据预处理方法提取变桨距采集数据的特征信息,令变桨距的发电功率与风速成正比,具体流程如下:
a.通过SCADA系统采集变桨距数据,并对获取的风速数据滤波消噪。
b.对风速数据滤波处理后[8],获得风速量的大小值,分别标记为Vmax、Vmin。
c.划分[Vmin,Vmax]为M个子范围,根据范围结果对M进行估计,其估计结果表达式为
(8)
M为正整数。
d.设定变桨距风速数据范围在[Vmin+(R+1)Vstep,Vmin+RVstep],其中,Vstep为终止风速,R为期望值。在指定范围内的风速数据用I表示,设定范围内的风速数据定义为
(9)
e.将[Vmin,Vmax]划分成[min(VI),max(VI)],共划分成m份,对划分范围内的风速期望值计算,表达式为
(10)
f.以上述计算方法为主,对SCADA系统中采集的变桨距数据参数期望值标记,重复上述流程,直至满足R>M条件后停止。
通过以上流程,实现数据预处理方法对风力机械变桨距特征的提取。
基于提取的风力机械变桨距特征信息,建立变桨距桨距角位置闭环数学控制模型,从而实现变桨距实时控制。控制前优先对变桨距的特性展开分析,具体流程如下。
a.变桨距电液比例阀动态模型分析。以二阶振荡模型作为变桨距电液比例阀动态模型,其具体表达式为
(11)
QV为比例阀输出的流量;WV为比例模型;I为输入电流;KV为流量的增益效果;ωV为比例阀固有频率;ξV为阻尼比;s为时间常数。
b.变桨距变量马达动态模型分析。变桨距的液压缸连续方程表达式为
(12)
qV为液压缸流量;Ag为作用面积;Ctc为泄露系数;pL为压差;Vt为总容积;βe为弹性模量;y为活塞位移。
变桨距的变量液压缸动力微分方程为
(13)
m为活塞质量;Be为阻尼系数;K1为等效刚度;FSE为作用力。
结合变桨距数学模型特性分析,建立变桨距实时控制模型[9],利用该模型实现变桨距的自动控制,该方程表达式为
(14)
Y为Laplace变换。
式(14)为变桨距桨距角控制模型,主要是利用双PI控制器与位置传感器构建一个位置反馈控制闭环,以此对变桨距的桨距角控制,有效提高整体控制精度,实现大型风力机械变桨距的实时控制。
为验证基于特征提取的大型风力机械变桨距实时控制方法的整体有效性,需要对该方法开展实验对比测试。
采用基于特征提取的大型风力机械变桨距实时控制方法(本文方法)、改进灰狼优化算法在变桨距自抗扰控制中的应用方法(方法2)和风速波动时基于UKF-DFNN的变桨距控制方法(方法3)进行实验测试。
a.变桨距的桨距角会随着风速位置的高低发生改变,若对桨距角的控制不佳就会导致变桨距的输出功率紊乱。为验证大型风力机械变桨距的实时控制效果,采用本文方法、方法2和方法3分别对变桨距的输出功率开展对比测试,以此证明3种方法的控制精度。设定变桨距的最佳输出功率范围在400~800 kW之间,当3种方法在测试期间的输出功率处于最佳输出功率范围内时,则判定该方法的控制效果好、控制精度高。具体测试结果如图1所示。
图1 变桨距输出功率测试
由图1可知,当时间在不断增加时,3种方法的变桨距输出功率都出现了明显变化。经对比发现,在测试期间本文方法的输出功率始终处于最佳输出功率范围内,可见本文方法的变桨距输出功率属于功率输出稳定的状态。而方法2和方法3会随着时间的增加导致自身输出功率起伏较大,与设定的最佳输出功率范围存有差距,因而判定本文方法的控制精度要高于方法2和方法3,且本文方法的输出功率要更加平稳。
b.变桨距控制性能的好坏会对变桨距的使用效果产生影响,为了验证3种方法的变桨距控制性能,选取MATLLAB7.1/Simulink平台对变桨距的控制性能进行对比测试。
实验测试前设定变桨距风电机组的参数分别为:额定功率680 kW、变桨距的风轮直径40 m、齿轮箱变比42.16、变桨距发电机的转速范围为1 000~2 500 r/min。前10 s为了防止机器启动时不稳定因素造成的偏差,前10 s的数据忽略。基于设定的参数,采用本文方法、方法2和方法3分别对变桨距的发电机转速、驱动链形变弹力及桨距角控制,将控制结果与实际结果对比,测试结果如图2、表2和表3所示。
图2 发电机转速控制性能测试
表2 驱动链形变弹力控制性能测试
表3 变桨距桨距角控制性能测试
由图2和表2可知,当时间在不断变化时,本文方法与实际结果均保持相同的控制结果,而其他2种方法与实际效果均存有误差。表3中,3种方法的变桨距桨距角都随着时间的变化而产生变化,但控制精度最高的为本文方法,它在整体测试期间的桨距角都与实际结果保持一致。而方法3仅在30 s时,桨距角控制效果与实际结果相同,其余时间都与实际结果存有差异。综上所述,本文方法的整体控制性能最高,控制效果最好,这主要因为本文方法对风力机械变桨距开展了动力学分析,为后续控制效果奠定了信息基础,从而增强了变桨距的整体控制性能及控制效果。
大型风力机械变桨距因外界因素的影响导致自身控制精度差,为解决这一问题,提出基于特征提取的大型风力机械变桨距实时控制方法。该方法首先对风力机械变桨距展开了动力学分析,基于分析结果提取了变桨距运行数据特征,以此为基础建立变桨距实时控制模型,利用该模型实现变桨距自动控制。实验部分进行了变桨距输出功率测试、发电机转速控制性能测试、驱动链形变弹力控制性能测试和变桨距桨距角控制性能测试,实验结果显示,本文提出的控制方法具有良好的效果。