風(fēng)力發(fā)電機組的智能控制設(shè)計
風(fēng)力發(fā)電控制系統(tǒng)的基本目標(biāo)分為3個層次。這就是保證可靠運行，獲取最大能量，提供良好的電力質(zhì)量。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的控制技術(shù)從定漿距發(fā)展到變槳距又發(fā)展到近年來采用的變速控制技術(shù)正是為了達(dá)到這一控制目標(biāo)。
傳統(tǒng)的變速控制模式需要首先建立一個有效的系統(tǒng)模型，而由于空氣動力學(xué)的不確定性和電力電子模型的復(fù)雜性，系統(tǒng)模型的確定不是件容易的事情。從已列出的那些可能影響風(fēng)力發(fā)電機組性能的誤差源和不確定性因素中，研究人員發(fā)現(xiàn)，由于雷諾數(shù)的變化會引起在功率上5%的誤差，而由于葉片上的沉積物和下雨可造成20%的功率變化，其他諸如老化和大氣條件等因素，也將在機組的能量轉(zhuǎn)換過程中引起不同程度的變化。因此所有基于某些有效系統(tǒng)模型的控制也僅適合于某個特定的系統(tǒng)和一定的工作周期。由于這些原因，基于模糊邏輯的智能控制技術(shù)于最近幾年被引入了風(fēng)力發(fā)電機組控制領(lǐng)域并受到研究人員的重視。
1 模糊邏輯控制
模糊邏輯控制是一種新穎的控制策略，與經(jīng)典的控制策略相比，模糊控制的優(yōu)勢在于模糊邏輯控制器無需數(shù)學(xué)模型即可由控制器執(zhí)行其功能。不論是在非線性還是多變量系統(tǒng)中，特別是當(dāng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型未知或不確定時，都能產(chǎn)生令人滿意的效果。模糊邏輯控制器框圖如圖1所示。
模糊邏輯控制策略分5個步驟來實現(xiàn)：
1）輸人控制變量（文字控制變量）；
2）通過適當(dāng)?shù)哪：龔膶俸瘮?shù)將文字控制變量模糊化；
3）通過基于規(guī)則的判定矩陣決定控制策略（試探規(guī)則）；
4）通過設(shè)置模糊的集合形式將輸出的控制變量非模糊化；
5）反饋輸出信號，通過適當(dāng)?shù)恼{(diào)節(jié)器來控制風(fēng)力發(fā)電機組運行。
模糊邏輯控制器的參數(shù)
簡化的模糊邏輯控制器包括4個主要部分：
1）輸入接口；
2）判定規(guī)則矩陣；
3）推理引擎；
4）輸出接口。
?、趴刂谱兞?。模糊邏輯控制器用非線性圖形來描述從輸入變量到輸出變量的過程?？刂破鞲鶕?jù)測量值來確定風(fēng)力發(fā)電機組運行條件，并根據(jù)判定規(guī)則矩陣選擇適當(dāng)?shù)膭幼?。根?jù)系統(tǒng)狀態(tài)，控制器在‘‘不動作”和“全動作”的范圍內(nèi)，以極度非線性的方式抑制波動?？刂破鞑⒉缓瑒討B(tài)部件，因此，它在理論上可以即時根據(jù)判定規(guī)則矩陣進行校正控制。
?、茝膶俸瘮?shù)。如果x為一個目標(biāo)集合，則模糊集合A在x中是一組順序數(shù)對A={（x，μA（x）），x在X中且μA（x）為從x到[0，1]區(qū)間的映射}，式中，μA（x）被稱作是A中x的模糊從屬函數(shù)。定義模糊從屬函數(shù)時，代表模糊邏輯控制器文字變量的輸入控制變量，必須分成幾個部分。為給每一文字變量挑選屬性號，必須考慮到模糊邏輯控制器將根據(jù)4個輸入變量和它們的時間導(dǎo)數(shù)來決定系統(tǒng)特性趨勢。當(dāng)4個輸入變量維持在平衡點或在預(yù)先確定的范圍之內(nèi)時，可以通過適當(dāng)?shù)膹膶俸瘮?shù)來設(shè)計模糊邏輯控制器。為了滿足良好的設(shè)計要求，我們?yōu)檩斎胛淖肿兞?、它們的?dǎo)數(shù)和模糊修正定義了5個模糊集合。
?、桥卸ㄒ?guī)則矩陣。一般說來，可以為每一個輸入變量定義共5×5=25個規(guī)則。但是，模糊邏輯控制器的應(yīng)用經(jīng)驗說明，往往只需利用其中的幾個規(guī)則，系統(tǒng)性能就可以得到很好的控制。判定規(guī)則以IF（A） AND（B） THEN（c）的形式進行公式化，其中，A、B是兩個前提，而c是結(jié)果。
?、容敵隹刂谱兞?。模糊輸出控制變量的確定實際上是一個非模糊化過程，將模糊修正集合轉(zhuǎn)化為輸入控制變量預(yù)定義運行范圍內(nèi)的真實值。
2 模糊轉(zhuǎn)速控制器的設(shè)計
2.1 模糊邏輯控制器設(shè)計
為了取得在額定風(fēng)速以下運行時的最大功率。在風(fēng)力發(fā)電機組的變速恒頻運行中，采用了3個模糊控制器：模糊控制器A用于跟蹤不同風(fēng)速下發(fā)電機的最佳轉(zhuǎn)速從而優(yōu)化風(fēng)力機的氣動性能；模糊控制器B在低負(fù)載時調(diào)節(jié)發(fā)電機轉(zhuǎn)子氣隙磁通，從而優(yōu)化發(fā)電機的效率；模糊控制器C抵抗干擾，保證轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的魯棒性。
2.2 仿真與模擬研究
根據(jù)上述控制方案，用MATLAB/SIMULINK軟件進行仿真研究。MAT[AB/SIMULINK的Power system元件庫內(nèi)有很多包括發(fā)電機存內(nèi)的電氣器件模型，但沒有風(fēng)力機模型。根據(jù)風(fēng)力機特性和參數(shù)，可以建立風(fēng)力機的模型。
由于模糊隸屬函數(shù)與模糊控制規(guī)則的建立包含很多經(jīng)驗因素，初步的選擇可能并不能達(dá)到比較好的效果，因此在仿真過程中可以根據(jù)仿真結(jié)果對它們進行修改，以達(dá)到理想的結(jié)果。
采用模糊控制技術(shù)的優(yōu)點是明顯的，在它進行實時搜索的過程中不需要風(fēng)速信號，而且也不在乎系統(tǒng)參數(shù)的變化，對于噪聲和擾動于擾的也不敏感。對于風(fēng)力發(fā)電機組這樣的非線性時變系統(tǒng)是一種理想的控制方案。
2.3 模擬研究
為了評估模糊邏輯控制器的性能，將上述控制器用于實際運行的風(fēng)力發(fā)電機組。
分析模擬結(jié)果可以看出，模糊邏輯控制器表現(xiàn)了良好的動態(tài)特性?？刂撇呗缘闹饕繕?biāo)是設(shè)計一種對運行條件變化不太敏感的控制方案，而使用模糊控制，無論是在低速、常速還是高速條件下，都可以觀測到同樣的動態(tài)特性。特別是在較高風(fēng)況下，模糊邏輯控制器可以有效抑制系統(tǒng)的擾動，兼顧最大功率系數(shù)和良好的發(fā)電質(zhì)量。
3 采用智能控制的風(fēng)力發(fā)電機組模型
系統(tǒng)由一水平軸、可變槳距風(fēng)輪，通過增速器與同步發(fā)電機連接構(gòu)成。發(fā)電機與電網(wǎng)連接采用交-直-交變流器。在這個設(shè)計中采用了兩個控制環(huán)：
?。?）內(nèi)部勵磁環(huán)，低于額定風(fēng)速時它通過發(fā)電機勵磁電流控制電壓和轉(zhuǎn)矩。
?。?）外部風(fēng)輪環(huán)，在風(fēng)速高于額定風(fēng)速時控制最大功率。
風(fēng)力發(fā)電機組從控制系統(tǒng)角度來看可分為3個子系統(tǒng)：風(fēng)輪氣動特性、傳動系統(tǒng)動態(tài)特性和發(fā)電機整流器模型。
3.1 風(fēng)輪氣動特性
在系統(tǒng)中，我們假定可變距的槳葉是剛性的。這樣氣動特性可以用一個以平均風(fēng)速為輸入量的簡化模型來表達(dá)。
風(fēng)輪吸收的功率為
當(dāng)風(fēng)速超過額定風(fēng)速時，應(yīng)調(diào)節(jié)槳距角p來限制輸入功率。槳葉角度由一個機電調(diào)節(jié)器控制，該調(diào)節(jié)器的一階模型由下式表示： 式中τβ――調(diào)節(jié)器的時間常數(shù)；βτ――節(jié)距角參考輸人。
系統(tǒng)的輸入量為風(fēng)速ν、槳葉節(jié)距角β和風(fēng)輪轉(zhuǎn)速ω，輸出量娃風(fēng)輪轉(zhuǎn)矩Tr。
3.2 傳動系統(tǒng)動態(tài)特性
根據(jù)風(fēng)輪氣動特性產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩Tr，作用于帶有慣性矩Jr的風(fēng)輪上。風(fēng)輪通過增速比為n的增速器連接到帶有慣性矩Jg的發(fā)電機上，發(fā)電機將產(chǎn)生――反轉(zhuǎn)矩Te。
3.3 發(fā)電機――整流器模型
系統(tǒng)中發(fā)電機采用三相同步發(fā)電機，有一勵磁繞組和二個阻尼繞組。整流器是一三相晶閘管整流橋，它將同步發(fā)電機產(chǎn)生的恒壓變頻的交流電轉(zhuǎn)換為直流電。傳輸線路上有電阻尺和電感，在直流傳輸線路上有電阻和電感。假設(shè)逆變器是理想的，這樣整流器的輸出直流電功率全部被轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的三相交流電功率。由于這一假設(shè)不需要逆變器模擬。
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