阿依古麗·買買提 張偉

摘要： 風能是地球表面大量空氣流動所產(chǎn)生的動能，具有不穩(wěn)定性、隨機性及密度低等特點。在利用風能進行發(fā)電時，如何有效地對風力發(fā)電機組進行控制直接關系到風力發(fā)電機組能夠高效運行。該文簡要闡述了風力發(fā)電機組內(nèi)涵及主要類型；其次，提出滑模變結構控制、最優(yōu)控制、模糊控制以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制四種現(xiàn)代化的風力發(fā)電機組控制技術，改進傳統(tǒng)風力發(fā)電機組控制技術，以推動我國風力發(fā)電機組控制方法相關研究的深入。

關鍵詞： 風力；發(fā)電機；控制技術；改進研究

中圖分類號：TP211 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）06-1326-02

On the Wind Turbine Control Method for Improving Strategy

Ayiguli.maimaiti， ZHANG Wei

（Wind Energy Institute of Xinjiang Uygur Autonomous Region， Urumqi 830000，China）

Abstract： Wind energy is the kinetic energy of the earth's surface generated by the volume of air flow， with no stability， and low density and randomness. In the use of wind energy to generate electricity， and how effectively controlled wind turbine is directly related to the wind turbine can be run efficiently. This article briefly describes the meaning of the wind turbine and the main types； Secondly， variable structure control， optimal control， fuzzy control and artificial neural network control four modern wind turbine control technology to improve the traditional wind turbine control technology to promote China's wind turbine control method in-depth research.

Key words： wind； generator； control technologies； improvement

風能資源是一種極具大規(guī)模發(fā)展?jié)摿Φ目稍偕茉础Ｒ恍┌l(fā)達國家憑借自身技術優(yōu)勢和地理優(yōu)勢，早已開始利用風能資源發(fā)電。而我國風力發(fā)電事業(yè)起步相對較晚，各方面技術與發(fā)達國家存在一定差距。特別是風力發(fā)電機組控制技術明顯落后發(fā)達國家，致使我國風力發(fā)電事業(yè)耗費巨大成本，卻難獲得對等的產(chǎn)出。由此看來，引入新型風力發(fā)電機組控制技術，改進風力發(fā)電機組控制方法是我國風力發(fā)電事業(yè)發(fā)展的必然要求。

1 風力發(fā)電機組及主要分類

1.1 風力發(fā)電機組

風力發(fā)電電源由風力發(fā)電機組、支撐發(fā)電機組的塔架、蓄電池充電控制器、逆變器、卸荷器、并網(wǎng)控制器、蓄電池組等組成；風力發(fā)電機組包括風輪、發(fā)電機；風輪中含葉片、輪轂、加固件等組成；它有葉片受風力旋轉發(fā)電、發(fā)電機機頭轉動等功能。

1.2 風力發(fā)電機組主要分類

1）基于失速型的分離發(fā)電機組

基于失速型的風力發(fā)電機組種類較少，現(xiàn)有的主要包括兩種，即定槳距失速型和變槳距失速型等兩種。在這兩種類型中，定槳距失速型主要利用風輪葉片的失速作用，來實現(xiàn)對風力發(fā)電機在風力較大情況下的功率進行準確控制，然后，利用該型機組上的葉尖擾流器對極端情況下的停機問題進行控制。對于變槳距失速型，其發(fā)電機組則與定槳距失速型存在差異，主要通過低風速下的槳距角來實現(xiàn)對輸出功率的控制，在高風速情況下則利用葉片槳距角的改變來對功率輸出進行控制。

2）雙饋變速恒頻型風力發(fā)電機組

該類型的風力發(fā)電機組能夠實現(xiàn)對分論葉片槳距角的調節(jié)，還可以采用能夠變速的雙饋性發(fā)電機，實現(xiàn)對恒頻恒壓電能的輸出。如果風速低于額定速度，該類型機組能夠利用轉速和葉片槳距角的改變，將發(fā)電機組控制在狀態(tài)下運行，確保輸出功率為最大；在風速高于額定速率時，可以利用葉片槳距角的改變，將發(fā)電機組的功率控制在額定的功率。

3）直驅型性風力發(fā)電機組

該類型發(fā)電機組是一種不帶齒輪箱的變槳距變速發(fā)電機組，其中的風輪軸能夠與低速發(fā)電機直接相連接。所以，在使用中，該類型的發(fā)電機組需要采用全功率變流器。

4）混合型的風力發(fā)電機組

該類型的發(fā)電組中包含有單級齒輪箱以及中速發(fā)電機，可以認為是直驅型和傳統(tǒng)型的混合類型。在使用中，該類型的發(fā)電機組也需要采用全功率變流器。

2 風力發(fā)電系統(tǒng)的現(xiàn)代控制技術

2.1滑模變結構控制

風電機組屬于非線性系統(tǒng)，在實際使用過程中復雜多變，也容易受到風向、陣風或負載等變化的影響，所以也不能建立一個完善的數(shù)學模型對其進行控制。使用滑模變結構進行控制，將其當作一種間斷性的開關。在設定系統(tǒng)的匹配條件后，就只能做定向的滑模運動，不受系統(tǒng)參數(shù)變化擾動、高速響應、魯棒性高、設計輕盈、方便實現(xiàn)等眾多優(yōu)點，確保在參數(shù)不穩(wěn)定時仍可以實現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定。符合了風力系統(tǒng)最大功率的設計要求，促進了風力發(fā)電機組的良好控制。

滑模變結構控制能夠較好地抑制外加的干擾對雙向反饋變速穩(wěn)頻型風力發(fā)電機組的不利作用，保證了控制系統(tǒng)的魯棒性，唯一的缺點就是系統(tǒng)的抖振現(xiàn)象。最近有學者提到可以使用高階滑模變控制方法，就是在高階微分上使用不連續(xù)的控制量，延續(xù)了傳統(tǒng)滑模的優(yōu)勢，還能較好地消除系統(tǒng)的抖振，使得輸出功率維持在穩(wěn)定狀態(tài)。

2.2最優(yōu)控制

風力發(fā)電機組的實際運行處在風速多變、干擾多、非線性的惡劣條件下，所以用數(shù)學模型來做不到對系統(tǒng)的精確控制，而利用線性模型設計的最優(yōu)系統(tǒng)來進行控制，可以查找附近的工作點，并借助反饋系統(tǒng)完成大范圍的精確解耦線性化，進一步保證風能、風力的最大搜集與控制，這就是風力發(fā)電機組中所謂的最優(yōu)控制。該系統(tǒng)可以很好地處理有功、無功率輸出、電功率變化小等之間的相互矛盾，還能較好地抑制因線路故障導致的電壓波動。

2.3模糊控制

模糊控制屬于高級控制策略，它用到了語言規(guī)則、模糊推理兩種方法，對被控制對象不需要很精確的數(shù)學模型，對非線性因素也不敏感，魯棒性非常高。模糊控制是一種具有代表性的智能控制方法，在增強風能利用率、進行最大功率跟蹤和變速穩(wěn)頻等方面顯示出了巨大的作用。

典型的例子如：1）當將其使用于變槳距并網(wǎng)型風力發(fā)電機組中時，有效調節(jié)了控制系統(tǒng)的動態(tài)性能，還調整了風輪的槳距角、風力機轉速和葉尖速比等，保證了風力發(fā)電機組功率和頻率的穩(wěn)定輸出。與以往使用的PID控制器相比，抖振現(xiàn)象大大減少，系統(tǒng)的效率與質量明顯得到提高。

2）依靠TS模糊模型系統(tǒng)，將局部的非線性功能用于風力混合動力發(fā)電系統(tǒng)中，再使用語言規(guī)將其劃分為低級系統(tǒng)。配合最合適的分割時間序列，再使用線性二次調節(jié)系統(tǒng)進一步提高控制。該方法比過去的控制方式更能抵制外界的擾動，可以較好地適應風速與負載實時變化的惡劣條件。

3）將最優(yōu)的模糊控制邏輯使用到雙饋異步風力發(fā)電機組中，如果發(fā)動機轉速低于預設的轉速，此時依靠整流器和逆變器可以有效調節(jié)發(fā)電機的轉速，盡量保證轉速與風速的變化同步，最大程度提高風能利用率；如果發(fā)動機轉速高于預設的轉速，此時通過模糊控制器來調節(jié)槳距角，不搜集多余的風能，減少風能捕獲率。這種通過風輪的轉速來實現(xiàn)存儲、釋放能量的方法，使得功率傳輸鏈易于控制，保證了風力發(fā)電機組功率的穩(wěn)定輸出。

模糊控制理論憑借自身的優(yōu)點，又將人工智能、仿人智能、神經(jīng)元網(wǎng)絡等技術綜合在一起，使其在風力發(fā)電機組的控制領域躋身前列。

2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制

人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制是一種智能控制技術。神經(jīng)網(wǎng)絡理論綜合了人類和生物的適應性、學習和判斷能力等，所以該理論的自適應與自組織性比較高，可以監(jiān)視和察覺風力快速變化的不確定性，也促進了風力發(fā)電機組的智能化水平大為提高。

風速的預測必須依靠風的性質、預測周期和地點，所以使用神經(jīng)網(wǎng)絡理論進行短期風速預測，確定時間序列模型來計算風速的變化，采用反向傳播和回歸兩種神經(jīng)網(wǎng)絡方式來預測采集到的風速變化量。人工神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)學模型沒有精確的要求，它是一種非線性系統(tǒng)，它的自適應性與良好的控制能力可以在風速、風向不確定的實際環(huán)境保證系統(tǒng)高效、穩(wěn)定的運行，將風能轉化為電能。在風力不確定與擾動較多的實際環(huán)境中，首先會考慮到將滑模變結構完善為積分模糊滑模變來進行變量的控制，解除了精確數(shù)學模型和風力發(fā)電機組控制不可分割性的限制。最近有研究中提到，在控制風力發(fā)電機組的系統(tǒng)時，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制算法的發(fā)展將最具優(yōu)勢。但是它只有在風速超過額定風速時適用，而忽視了風速低于預設風速的情況。

3 結束語

不同的風力發(fā)電機組控制技術的運用，各自具有各自的優(yōu)勢。但總體而言，目前我國風力發(fā)電機組控制技術仍然以引進或借鑒國外優(yōu)秀技術為主。我國在此方面的自主研發(fā)仍然處于起步階段。為實現(xiàn)對風力發(fā)電機組的科學、高效地控制，保證其正常運行，必須不斷的深入研究風力發(fā)電機組控制技術，在對現(xiàn)有控制技術進行改進的同時，加強風力發(fā)電機組控制技術的自主研發(fā)，以促進我國在這方面的不斷進步。

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