基于bladed的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變速變槳控制參數(shù)整定方法.doc

基于bladed的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變速變槳控制參數(shù)整定方法（中船重工（重慶）海裝風(fēng)電設(shè)備有限公司 重慶市 400021）摘要：針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)和改型過程中，變速變槳控制器參數(shù)調(diào)整困難、控制效果不理想等問題，本文采用最優(yōu)控制和單純形法對(duì)控制器PID參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合整定。并通過bladed軟件進(jìn)行載荷仿真及性能分析，進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的正確性，結(jié)果表明：通過使用該方法，可以獲取較優(yōu)的控制器參數(shù)，滿足設(shè)計(jì)及改型的實(shí)際需求。關(guān)鍵詞：bladed，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，變速變槳控制，PID參數(shù)整定Parameters Setting Method for Variable Speed Pitch Control of Wind Turbine based on BLADEDAbstract: Focusing on the difficulties in parameters adjustment for variable speed pitch controller and poor control performance in the process of Wind Turbines design and remodeling, in this thesis the optimal control scheme and simplex algorithm are applied to jointly set the PID parameters of the controller, and BLADED is used for load simulation as well as performance analysis in order to further check the accuracy of the employed method. The result shows that with the said method, it can obtain comparatively reliable parameters of the controller and to meet the requirements of turbine design and remodeling as well.Key words: bladed, wind turbine, variable speed pitch controller, PID parameters tuning1 引言近年來風(fēng)力發(fā)電行業(yè)發(fā)展迅猛，多類風(fēng)力發(fā)電機(jī)組應(yīng)運(yùn)而生，其中變速變槳風(fēng)力發(fā)電機(jī)組應(yīng)用最為廣泛。而風(fēng)力發(fā)電機(jī)組不斷巨型化，對(duì)變速變槳整機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性、可靠性提出更高要求。為提高風(fēng)機(jī)穩(wěn)定性、可靠性、降低載荷，美國(guó)、英國(guó)、荷蘭、丹麥等風(fēng)電強(qiáng)國(guó)都進(jìn)行深入探索，并引入柔性控制的概念對(duì)風(fēng)機(jī)變槳、變速等方面進(jìn)行研究13。要實(shí)現(xiàn)這些先進(jìn)的控制策略，需要準(zhǔn)確獲取被控對(duì)象的特征。由于大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組體積龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，是一個(gè)連續(xù)隨機(jī)的非線性多變量系統(tǒng)，直接模型建立比較困難，而且建立模型還必須適合于控制目的4。為此，本文采用國(guó)內(nèi)外廣泛運(yùn)用的權(quán)威風(fēng)力發(fā)電機(jī)組仿真軟件GH bladed獲取風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)轉(zhuǎn)矩及槳距控制目的綜合最優(yōu)控制方法及單純形法優(yōu)點(diǎn)整定PID控制參數(shù)。2 建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)組線性模型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組動(dòng)態(tài)特性由構(gòu)成機(jī)組各部件的動(dòng)態(tài)特性相互藕合構(gòu)成（圖1），它包括風(fēng)能特性、風(fēng)輪空氣動(dòng)力學(xué)、傳動(dòng)鏈系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)、發(fā)電機(jī)以及執(zhí)行器的動(dòng)態(tài)特性。各部分動(dòng)態(tài)特性都比較復(fù)雜，要分別建立其動(dòng)態(tài)特性數(shù)學(xué)模型再將其組合起來形成整機(jī)動(dòng)態(tài)模型將變得更為困難。GH bladed軟件中的模態(tài)線性化模塊能有效建立各類風(fēng)力發(fā)電機(jī)組動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。因此，有效利用該軟件可減少設(shè)計(jì)者的工作量，縮短設(shè)計(jì)周期。圖1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組模型結(jié)構(gòu)2.1 bladed軟件模態(tài)線性化設(shè)置5Bladed模態(tài)線性化模塊如圖2所示。與圖1所示各部分相對(duì)應(yīng)，需要設(shè)置風(fēng)能特性對(duì)應(yīng)參數(shù)Physical Constants， 風(fēng)輪空氣動(dòng)力學(xué)對(duì)應(yīng)參數(shù)Rotor configuration, Blade geometry, Aerofoil data、傳動(dòng)鏈系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)對(duì)應(yīng)參數(shù)Drive train、發(fā)電機(jī)對(duì)應(yīng)參數(shù)Generator以及空氣動(dòng)力學(xué)控制參數(shù)、仿真控制參數(shù)和控制系統(tǒng)參數(shù)。而結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)對(duì)應(yīng)參數(shù)需要在軟件模態(tài)分析模塊中單獨(dú)設(shè)置。圖3中所示，包括風(fēng)輪及塔架模態(tài)。對(duì)Bladed來說，在結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)模型運(yùn)動(dòng)方程包含自由度如下：包括蹺蹺板模式在內(nèi)，葉輪揮舞平面最多六種模態(tài)；葉輪擺振平面最多六種模態(tài)；機(jī)艙偏航；塔架前后最多三種模態(tài)；塔架左右最多三種模態(tài)。完成圖2、3所示參數(shù)設(shè)置，進(jìn)行模態(tài)線性化計(jì)算，再將模態(tài)線性化計(jì)算結(jié)果后處理，可得到.mat格式的數(shù)據(jù)文件，該文件包含風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型所有數(shù)據(jù)。圖2 模態(tài)線性化模塊界面圖3 模態(tài)分析模塊界面2.2 獲取適合于控制目的的數(shù)學(xué)模型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組基本控制策略：低風(fēng)速時(shí)保持基本恒定的最佳葉尖速比，實(shí)現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲，采用轉(zhuǎn)矩控制；高風(fēng)速時(shí)，按照給定的轉(zhuǎn)速設(shè)定值保持基本額定的輸出功率，采用變槳距控制。Bladed中變槳控制及變矩控制回路如圖4所示。圖4 變速變槳調(diào)節(jié)控制環(huán)以bladed軟件示例模型（demo_a文件）為對(duì)象進(jìn)行分析。通過2.1中模態(tài)線性化參數(shù)設(shè)置計(jì)算及后處理獲得風(fēng)機(jī)模型數(shù)據(jù)文件linmod.mat。使用MATLAB軟件可讀取相應(yīng)輸入輸出的數(shù)學(xué)模型。圖4可知，低于額定風(fēng)速時(shí)采用轉(zhuǎn)矩控制方式，以發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩需求為輸入以發(fā)電機(jī)測(cè)量轉(zhuǎn)速為輸出建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型；高于額定風(fēng)速時(shí)采用槳距控制方式，以葉片槳距需求為輸入以發(fā)電機(jī)測(cè)量轉(zhuǎn)速為輸出建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。確定適合控制方式的風(fēng)機(jī)對(duì)象模型后，通過MATLAB讀取并處理linmod.mat文件，可獲取低于額定風(fēng)速下的風(fēng)機(jī)數(shù)學(xué)模型及高于額定風(fēng)速下的風(fēng)機(jī)數(shù)學(xué)模型。通過以上步驟獲取demo_a文件風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型后可繪制其幅頻特性如圖5、6所示。圖5 低風(fēng)速下風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型幅頻特性圖6 高風(fēng)速下風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型幅頻特性圖5、6可知，在低于額定風(fēng)速下風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型隨風(fēng)速改變較??；高于額定風(fēng)速下風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型隨風(fēng)速改變較大。3 控制器參數(shù)整定為提高風(fēng)機(jī)穩(wěn)定性、可靠性、降低載荷，需要設(shè)計(jì)可根據(jù)風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型變化而改變控制參數(shù)的控制器。由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組結(jié)構(gòu)復(fù)雜，是一個(gè)連續(xù)隨機(jī)的非線性多變量系統(tǒng)，給控制器設(shè)計(jì)帶來困難。3.1控制器基本原理5GH bladed中變矩控制器原理如式（1）：（1）Kp-torque為轉(zhuǎn)矩控制器比例系數(shù)；Ki-torque為轉(zhuǎn)矩控制器積分系數(shù)；dT為采樣時(shí)間；w為當(dāng)前發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速；wn為發(fā)電機(jī)要求轉(zhuǎn)速；帶*號(hào)參數(shù)表示上一采樣時(shí)間值。變槳控制器原理如式（2）：（2）Kp-pitch為槳距控制器比例系數(shù)；Ki-pitch為槳距控制器比例系數(shù)；dT為采樣時(shí)間；G為非線性變槳增益因子；為變槳角度；w為當(dāng)前發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速；wn為發(fā)電機(jī)要求轉(zhuǎn)速；帶*號(hào)參數(shù)表示上一采樣時(shí)間值。通過式（1）、（2）可知，要設(shè)置變矩及槳距控制器參數(shù)，需要根據(jù)風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型調(diào)整控制器PI值。3.2 PID控制參數(shù)整定方法目前PID控制參數(shù)整定主要包括兩種方法：基于模型的方法和基于規(guī)則的PID參數(shù)整定。第2節(jié)中已經(jīng)獲得風(fēng)機(jī)模型，因此采用基于模型的方法?；谀Ｐ偷姆椒ㄖ袉渭冃畏ǚ浅＿m合非線性控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題，具有良好的收斂性、計(jì)算機(jī)工作量小、簡(jiǎn)單實(shí)用等特點(diǎn)，因此本文選擇該種整定方法。但單純形法收斂速度慢且存在局部最小問題，需要協(xié)調(diào)好初值、步長(zhǎng)和精度的關(guān)系6。為確定PID參數(shù)初值，選擇最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)方法。在MATLAB軟件中，很多最優(yōu)控制問題都轉(zhuǎn)換為一般最優(yōu)問題，采用數(shù)值解法求解，因此具有廣泛的適用性。但這樣沒有完美的數(shù)學(xué)形式，一般情況下結(jié)果用于參數(shù)整定參考值7。對(duì)基于單純形法的無限定多變量?jī)?yōu)化問題，MATLAB工具軟件中提供可直接應(yīng)用的函數(shù)fminsearch，結(jié)構(gòu)如下：x,fval,exitflag,output=fminsearch(fun,x0,options)Fun：目標(biāo)函數(shù)x0：優(yōu)化搜索起始點(diǎn)options：設(shè)置優(yōu)化選項(xiàng)參數(shù)x：優(yōu)化參數(shù)返回值fval：返回目標(biāo)函數(shù)在最優(yōu)解x點(diǎn)的函數(shù)值exitflag：返回算法的終止標(biāo)志output：返回優(yōu)化算法信息的一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其中fval函數(shù)指標(biāo)對(duì)于不同優(yōu)化設(shè)計(jì)問題，其選取方法不一樣。在數(shù)字PID調(diào)節(jié)器參數(shù)的自尋最優(yōu)控制中，所選擇的性能指標(biāo)應(yīng)當(dāng)既能反映動(dòng)態(tài)性能，又包含穩(wěn)定特性，因此選擇ITAE準(zhǔn)則： （3）通過整合最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)方法及單純形法的優(yōu)點(diǎn)，可根據(jù)整定要求獲得適合的PID參數(shù)值。3.3 參數(shù)整定仿真以16m/s風(fēng)速條件下風(fēng)機(jī)模型為被控對(duì)象進(jìn)行仿真。由于風(fēng)輪為一大慣性體，控制延時(shí)大，因此要求在控制超調(diào)量條件下響應(yīng)時(shí)間越短越好。風(fēng)機(jī)模型中發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速為1500rpm，最高轉(zhuǎn)速為1800rpm，其最大超調(diào)量為20%，為減少干擾信號(hào)帶來的誤差，本文設(shè)定最大超調(diào)量為10%。使用MATLAB中SIMULINK仿真模塊建立仿真模型圖7所示：圖7 PI優(yōu)化設(shè)計(jì)仿真模型圖其中：Gt13為風(fēng)機(jī)模型；由于bladed軟件內(nèi)部控制器采用PI控制，因此這里僅采用參數(shù)Kp，Ki調(diào)節(jié)。首先采用最優(yōu)控制器方法整定PI參數(shù)值，再采用單純形法對(duì)已獲取PI參數(shù)值進(jìn)一步整定，結(jié)果如圖8所示：圖8 仿真比較圖表1 仿真比較數(shù)值結(jié)果整定方法Kp值Ki值最大超調(diào)量響應(yīng)時(shí)間最優(yōu)控制器方法0.00720.00123%3.57 s單純形法0.00950.00166%2.13 s如表1所示，單純形法最大超調(diào)量雖然比最優(yōu)控制提高3%，但響應(yīng)時(shí)間提前40.1%，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組這樣大慣性系統(tǒng)中起到更好控制效果。4 載荷仿真采用以上整定方法可獲取轉(zhuǎn)矩控制PI參數(shù)值為：Kp=958.685，Ki=113.271。槳距控制PI參數(shù)值如表2所示：表2 槳距控制PI參數(shù)值槳距角-0.03490.02010.17370.4218Kp值Ki值0.024 0.00110.024 0.00110.0116 0.00130.0044 0.0026將獲得的參數(shù)值按照式（1）、（2）規(guī)律在bladed中設(shè)置并在16m/s湍流風(fēng)況下進(jìn)行載荷仿真。為驗(yàn)證本文所述方法，將對(duì)新控制參數(shù)值與demo文件所附參控制數(shù)值在圖9所示湍流風(fēng)況下進(jìn)行載荷仿真比較。結(jié)果如圖1012所示。圖9 16m/s 湍流風(fēng)圖10 輸出功率比較圖11 輪轂所受力矩比較圖12 塔架所受力矩比較在圖9所示湍流風(fēng)條件下，本文方法獲得的新控制參數(shù)與demo文件所附控制參數(shù)相比較，均能將輸出功率控制在額定功率2MW附近，但功率波動(dòng)更小，且輪轂及塔架所受力矩的波動(dòng)也減小。更滿足風(fēng)機(jī)穩(wěn)定性、降低載荷等要求，延長(zhǎng)風(fēng)機(jī)壽命、提高發(fā)電質(zhì)量。5 結(jié)論目前bladed軟件廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的設(shè)計(jì)及改型中。本文利用該軟件中模態(tài)線性化模塊獲取風(fēng)機(jī)數(shù)學(xué)模型，并整合最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)方法及單純形法各自的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)變矩及槳距控制器參數(shù)進(jìn)行整定，最后通過載荷及性能仿真進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明本文所述方法可以滿足控制要求，且對(duì)變矩及槳距控制器的設(shè)計(jì)具有重要指導(dǎo)作用。參考文獻(xiàn)：1 Ander Ahlstrom. 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