一种获取风力发电机组最优控制输入的方法

摘要

本发明公开了一种获取风力发电机组最优控制输入的方法，首先建立风力发电机组线性化模型，计算最优控制输入，再系统状态更新。采用了本发明的技术方案，替代了PID控制器，直接计算出最优控制输入，实现了系统的稳定性以及系统输出对目标参考曲线的跟踪，对提高风力发电机控制系统的控制性能有重要意义。

权利要求

1.一种获取风力发电机组最优控制输入的方法，其特征在于，包括以下步骤：A、建立风力发电机组线性化模型，进一步是根据风力发电机组的具体参数进行设置，同时根据转矩控制系统和桨距控制系统工作时的风速范围内进行线性化，得到在各个风速下的线性系统状态空间模型；

B、计算最优控制输入，进一步是通过对于建立起的线性系统状态空间模型，定义二次型函数作为性能指标函数，通过所述性能指标函数计算出最优控制输入，减小系统输出误差，实现系统误差和控制能量综合最优，进一步包括以下步骤：步骤B1、通过对于建立起的线性系统状态空间模型，定义二次型函数T

作为性能指标函数，性能指标函数J中第一项yy表示在系统工作过程T

中对系统输出向量y的要求和限制，性能指标函数J中第二项uRu表示系统动态过程中对控制量输入的约束和要求，其中矩阵R为根据控制输入要求设定的正定矩阵，其数值用于T T反映将输出调整到参考目标的输入要求和所需控制量输入大小，y 和u 中的T表示对y和u取矩阵的转置，u为最优控制输入；

步骤B2、计算出最优控制输入u，使性能指标函数J达到最小，实现对输出y和控制量u进行约束和限制，得到最优控制器，所述最优控制器表示为最小化性能指标函数：步骤B3、所述最优控制器存在并且唯一的最优控制输入为u=Kx；

T -1 T

步骤B4、最优控制参数K通过公式K=-(BSB+R) BSA计算得出，其中的S为黎卡提方T T T -1 T T程ASA-S-ASB(BSB+R) BSA+CC=0的唯一正定对称解，A、B和C为系统状态矩阵,R为根据控制输入要求设定的正定矩阵；

C、系统状态更新，进一步是根据在当前时刻的初始状态以及计算得出的控制器参数值,得出当前时刻的最优控制输入，到了下一时刻，更新下一时刻的初始状态，计算出下一时刻的最优控制输入，以此往后类推，形成了一个状态反馈闭环系统。

2.根据权利要求1所述的一种获取风力发电机组最优控制输入的方法，其特征在于，步骤A中，在各个风速下的线性系统状态空间模型表现为以下公式：y=Cx+Du，其中，线性系统状态空间模型的输入量u为风速、桨距角控制量和发电机转矩控制量，输出量y为发电机转速和桨距角，x为风电机组的系统状态，A、B、C和D为系统状态矩阵。

说明书

一种获取风力发电机组最优控制输入的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种获取风力发电机组最优控制输入的方法。

背景技术

[0002] 风力发电机控制系统是整个风力发电机组的核心，直接影响着整个风力发电系统的性能、效率和电能质量。风力发电机组在运行过程中会受到风速的不确定性以及负载扰动等环节的影响，对于风力发电机组的控制系统而言，控制器达到满意的控制效果，需要达到控制系统的稳定性要求，并能跟踪目标参考曲线使系统达到理想的电功率输出。

[0003] 目前风力发电机组的控制系统主要包括转矩控制系统和桨距控制系统，这两个系统主要使用PID控制器，它通过把系统观测到的数据和一个预先设定的参考值进行比较，然后把比较后得出的差值用控制算法计算新的输入值，这个新的输入值可以让系统的输出达到目标值。

[0004] PID控制器： 应用比例KP，积分KI和微分KD三种控制规律，根据系统状态和参考值状态的差值来调整输入值得到预期的控制效果。

[0005] 对于风力发电机组控制系统中的PID控制器，工程设计人员需要对其控制器参数进行调节设计。放大比例环节会使系统动作迅速，反应速度快，稳态误差变小，但比例过大会使系统的振荡次数会增加，调节时间变长，甚至变得不稳定。积分环节可消除系统的稳态误差，提高系统的无差度，但是会使系统的反应速度变慢。微分环节可以提高系统动态特性，反映偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。

[0006] 调节这些参数需要综合考虑系统的动态和静态需求，进行逐步的调节。PID参数调节方法一般有两大类：一是理论计算整定法，它主要是依据系统的数学模型，按照对数频率特性或者根轨迹特性来确定控制器参数。二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行。这些PID控制器参数调节方法一直以来都需要在实际工程应用中进行反复调整和修改，工作量大，耗时比较长，并且参数以及图形之间没有精确直接的数值对应关系，大都需要依靠工程设计人员以自己的经验来进行调节，存在一定的误差和不确定性，给风力发电机组的控制系统设计带来不便和困难。

发明内容

[0007] 本发明的目的在于提出一种获取风力发电机组最优控制输入的方法，能够直接计算出最优控制输入，实现系统的稳定性以及系统输出对目标参考曲线的跟踪，提高风力发电机控制系统的控制性能。

[0008] 为达此目的，本发明采用以下技术方案：

[0009] 一种获取风力发电机组最优控制输入的方法，包括以下步骤：

[0010] A、建立风力发电机组线性化模型，进一步是根据风力发电机组的具体参数进行设置，同时根据转矩控制系统和桨距控制系统工作时的风速范围内进行线性化，得到在各个风速下的线性系统状态空间模型；

[0011] B、计算最优控制输入，进一步是通过对于建立起的线性系统状态空间模型，定义二次型函数作为性能指标函数，通过所述性能指标函数计算出最优控制输入，减小系统输出误差，实现系统误差和控制能量综合最优；

[0012] C、系统状态更新，进一步是根据在当前时刻的初始状态以及计算得出的控制器参数值，得出当前时刻的最优控制输入，到了下一时刻，更新下一时刻的初始状态，计算出下一时刻的最优控制输入，以此往后类推，形成了一个状态反馈闭环系统。

[0013] 步骤A中，在各个风速下的线性系统状态空间模型表现为以下公式：

[0014] y＝Cx+Du，其中，线性系统状态空间模型的输入量u为风速、桨距角控制量和发电机转矩控制量，输出量y为发电机转速和桨距角，x为风电机组的系统状态，A、B、C和D为系统状态矩阵。

[0015] 步骤B进一步包括以下步骤：

[0016] 步骤B1、通过对于建立起的线性系统状态空间模型，定义二次型函数作为性能指标函数，性能指标函数J中第一项yTy表示在系统工作过程T
中对系统输出向量y的要求和限制，性能指标函数J中第二项uRu表示系统动态过程中对控制量输入的约束和要求，其中矩阵R为根据控制输入要求设定的正定矩阵，其数值用于T T
反映将输出调整到参考目标的输入要求和所需控制量输入大小，y 和u 中的T表示对y和u取矩阵的转置，u为最优控制输入；

[0017] 步骤B2、计算出最优控制输入u，使性能指标函数J达到最小，实现对输出y和控制量u进行约束和限制，得到最优控制器，所述最优控制器表示为最小化性能指标函数：

[0018]

[0019] 步骤B3、所述最优控制器存在并且唯一的最优控制输入为u＝Kx；

[0020] 步骤B4、最优控制参数K通过公式K＝-(BTSB+R)-1BTSA计算得出，其中的S为黎卡T T T -1 T T提方程ASA-S-ASB(BSB+R) BSA+CC＝0的唯一正定对称解，A、B和C为系统状态矩阵，R为根据控制输入要求设定的正定矩阵。

[0021] 采用了本发明的技术方案，替代了PID控制器，直接计算出最优控制输入，实现了系统的稳定性以及系统输出对目标参考曲线的跟踪，对提高风力发电机控制系统的控制性能有重要意义。

附图说明

[0022] 图1是本发明具体实施方式中获取风力发电机组最优控制输入的流程图。

[0023] 图2是本发明具体实施方式中最优控制输入和所构成的闭环系统图。

具体实施方式

[0024] 下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

[0025] 本发明技术方案中，建立风力发电机组线性化模型的方法是通过常用的仿真计算软件，根据具体的风力发电机组设置系统参数，把风力发电机组模型进行线性化，得到风速范围内的风力发电机组的线性化模型。风力发电机组各部分的结构和动态特性复杂，包括风能特性，风轮空气动力特性，传动链系统特性，发电机特性等，整个风力发电机组是一个高阶的非线性系统，直接对这个非线性系统进行控制器的设计比较困难。通过建立起线性化模型，可以直接在此模型的基础上进行最优控制输入的计算。

[0026] 计算最优控制输入的方法是根据最优控制理论，对于以状态空间形式y＝Cx+Du表示的风力发电机组线性系统，控制器的性能指标函数可表示为系统状态和控制输入的线性二次型函数。该线性二次函数的最优解可以表示成最小化性能指标函数的解析表达式，实现求解过程的规范化，并可以计算出最优控制参数K和最优控制输入u＝Kx，得到一个易于工程实现的控制器，构成闭环控制系统，能够兼顾系统稳定性和对目标参考曲线的快速跟踪等多项性能指标，而且主要的数学软件都为该控制器的实验和仿真提供了平台，为实现控制器的参数优化设计提供了方便。

[0027] 系统状态更新的方法是首先在当前时刻，将根据初始状态计算得出的最优控制输入信号传递给系统。到了下一时刻，需要将下一时刻的状态更新作为初始状态，进而计算得出下一时刻的最优控制输入传递给系统，以此往后类推，形成了一个状态反馈闭环系统。

[0028] 图1是本发明具体实施方式中获取风力发电机组最优控制输入的流程图。图2是本发明具体实施方式中最优控制输入和所构成的闭环系统图。如图1所示，该获取风力发电机组最优控制输入的流程包括以下步骤：

[0029] 步骤101、建立风力发电机组线性化模型通过在软件中根据风力发电机组的具体参数进行设置，同时根据转矩控制系统和桨距控制系统工作时的风速范围内进行线性化，得到在各个风速下的系统状态空间模型：

[0030] y＝Cx+Du

[0031] 这些状态空间模型的输入量u为风速，桨距角控制量和发电机转矩控制量，输出量y为发电机转速和桨距角，x为风电机组的系统状态，A、B、C和D为系统状态矩阵。

[0032] 步骤102、计算最优控制输入通过对于建立起的线性系统的状态空间模型，定义二次型函数

[0033]

[0034] 作为性能指标函数，目的是通过该性能指标函数计算出最优控制输入，来减小系T统输出误差，以达到系统误差和控制能量综合最优的目的。性能指标函数J中第一项yy表示在系统工作过程中对系统输出向量y的要求和限制，用来约束控制过程中的误差，保T
证控制系统响应的快速性和终端输出状态的准确性。性能指标函数J中第二项uRu表示T T
系统动态过程中对控制量输入的约束和要求，其中y 和u 中的T表示对y和u取矩阵的转置，u为最优控制输入，矩阵R为根据控制输入要求设定的正定矩阵，其数值用于反映将输出调整到参考目标的输入要求和所需控制量输入大小，该项可以用来限制u的幅值及平滑性，以保证系统安全运行，而且对限制控制过程的能量消耗也起到重要作用，从而保证系统的能效性。最优控制输入设计的目标是计算出一个最优控制输入u，使性能指标函数J达到最小，从而对输出y和控制量u进行约束和限制，得到最优控制器，达到实现控制系统的稳定收敛和跟踪目标参考曲线的要求。该最优控制器可表示为最小化性能指标函数：

[0035]

[0036] 当系统是可控的时候，由于性能指标函数的所包括的时间范围是从零时刻开始到无穷大，根据贝尔曼最优理论，该最优控制器存在并且唯一，最优控制输入为：

[0037] u＝Kx。

[0038] 此时的最优控制参数K可以通过公式T -1 T

[0039] K＝-(BSB+R) BSA

[0040] 计算得出，其中的S为黎卡提方程：T T T -1 T T

[0041] ASA-S-ASB(BSB+R) BSA+CC＝0

[0042] 的唯一正定对称解。这里的A、B和C为系统状态矩阵，R为根据控制输入要求设定的正定矩阵。该最优控制输入u包含了当前时刻的最优控制输入以及在当前时刻对未来时刻最优控制输入的估计。通过将该最优控制输入传递给系统可以构成闭环系统，实现控制效果，如图2所示。

[0043] 步骤103、系统状态更新是在实际应用中根据在当前时刻的初始状态x以及计算得出的控制器参数值K，得出当前时刻的最优控制输入。到了下一时刻，需要更新下一时刻的初始状态，进而计算出下一时刻的最优控制输入，以此往后类推，形成了一个状态反馈闭环系统。采用该最优控制输入的闭环系统是稳定收敛的，动态响应迅速，并且系统输出能够准确达到参考目标值。

[0044] 目前风力发电机组中应用的PID控制器 需要对三个参数KP，KI，KD进行反复的逐个调节，而本发明具体实施方式所提出的最优控制输入u＝Kx可以直接计算得出，并且能够满足控制系统稳定性和对目标曲线的准确跟踪，保证了风力发电机组控制系统在各个风速下的控制效果。

[0045] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。