一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法转让专利

申请号 : CN201610986867.8

文献号 : CN106499581B

文献日 :

基本信息:

PDF:

法律信息:

相似专利:

发明人 : 殷明慧何立君周连俊陈载宇范颖李志翔卜京谢云云蔡晨晓邹云

申请人 : 南京理工大学

摘要 :

本发明公开了一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法,该方法基于风力机自适应转矩控制方法,通过引入动态功率损失指标完善了自适应转矩控制方法的自适应搜索过程,消除了由湍流风况变化导致的算法失效现象,进而提出了能够考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法。本发明完善了风力机自适应转矩控制方法自适应搜索算法,面对变化的湍流风况时能够具有良好的适应性,并且进一步改善了风力机的风能捕获效率。

权利要求 :

1.一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、对第1、2个迭代周期的转矩增益系数进行初始化,并计算相应周期的平均风能捕获效率Pfavg和功率损失量Ploss的值;具体步骤为:步骤1-1、第一个迭代周期即k=1时:设置初始转矩增益系数为Kd(1),并在运行周期结束时,计算第一个周期的平均风能捕获效率Pfavg(1)和第一个周期的功率损失量Ploss(1),其中,Kopt为最优转矩增益系数,其计算公式为式中,ρ为空气密度,R为风力机风轮半径, 为最佳叶尖速对应的风机风能捕获系数的最大值,λopt为最佳叶尖速比;

第一个周期的平均风能捕获效率Pfavg(1)和第一个周期的功率损失量Ploss(1)的计算公式分别为:式中,n为一个运行周期内的采样次数,Tem为发电机电磁转矩,Jt为风力机的总转动惯量, 为风轮加速度,v为风速值,ψ为偏航误差;

式中,Δt为风速的采样间隔,Δv为风速变化值,ωrated和Trated为额定风轮转速和额定风速vrated下的气动转矩,τ为风轮时间常数, 为平均风速,σ为湍流标准差,ωeff为湍流频率;

步骤1-2、第二个迭代周期即k=2时:利用Kd的初始扰动量为 获得并在运行周期结束时,计算第二个周期的平均风能捕获效率Pfavg(2)和第二个周期的功率损失量Ploss(2),其计算公式分别为:

步骤2、设置迭代周期k=k+1,并进入下一个迭代周期;

步骤3、在第k周期的开始时,确定代表湍流状况的变化趋势的变量ηloss值,若ηloss超过其阈值 则设ΔKd(k)=0,并进入步骤5,否则,进入步骤4;其中,变量ηloss的计算方法为:步骤4、判断ΔKd(k-1)是否等于0,若ΔKd(k-1)≠0,则计算确定ΔKd(k),否则继续开始自适应搜索,并设置ΔKd(k)=ΔKdini,其中ΔKdini为初始扰动量;其中,ΔKd(k)的计算公式为:ΔKd(k)=γsign[ΔKd(k-1)]sign[Pfavg(k-1)-Pfavg(k-2)]|Pfavg(k-1)-Pfavg(k-2)|1/2式中,γ为搜索步长,Pfavg(k)为第k周期的平均风能捕获效率;

步骤5、设置转矩增益值Kd(k)=Kd(k-1)+ΔKd(k);

步骤6、利用转矩增益值为Kd(k)的控制器控制风力机进行第k周期的运行,同时,估计实时风速和测量发电机转速并储存,获得电磁转矩Tem;

步骤7、判断第k周期是否运行结束,若结束,利用估计的风速和测量的发电机转矩、转速计算得到平均风能捕获效率Pfavg(k)和功率损失量Ploss(k),并进入步骤2;否则,继续运行。

2.根据权利要求1所述的一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法,其特征在于,步骤6中发电机电磁转矩为:式中,ng为风力机齿轮箱传动比,ωr为风轮转速,Dg和Dr为风轮与发电机的阻尼系数。

3.根据权利要求1所述的一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法,其特征在于,步骤7中的平均风能捕获效率Pfavg(k)和功率损失量Ploss(k)的计算公式分别为

说明书 :

一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法

技术领域

[0001] 本发明属于风力机控制领域,特别是一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法。

背景技术

[0002] 变速风机通过改变自身的转速跟踪风速的变化,以实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。主要的MPPT控制方法分为叶尖速比法、最优转矩法和爬山法。本发明方法是基于目前已经被广泛应用于大部分风力机中的最优转矩法(optimal torque control,OT)。
[0003] 由于OT的控制参数计算是基于稳态系统,而忽略了风机的动态特性,导致风机在实际运行中对风速变化的跟踪性能不佳。为了加速风力机的MPPT过程,有文献提出了减小转矩增益法(decreased torque gain,DTG),其通过减小发电机转矩以优化MPPT性能。进而,由于发现不同湍流风速条件下的最优的转矩增益系数不同。从而,自适应修改转矩增益系数的自适应转矩增益方法(the adaptive torque control,ATC)被提出。
[0004] 然而,研究发现,由于湍流风速的变化是随机而不可预测的,自适应搜索的方向时常会出现背离最优值的情况,这是因为风能捕获效率不仅受到转矩增益系数的影响,而且受到湍流条件的影响。
[0005] 基于上述情况,目前迫切需要一种新的风力机自适应转矩控制方法,能够考虑湍流条件变化对自适应搜索的影响,消除搜索方向错误情况。但是现有技术中尚无相关描述。

发明内容

[0006] 本发明所解决的技术问题在于提供一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法。
[0007] 实现本发明目的的技术解决方案为:一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法,包括以下步骤:
[0008] 步骤1、对第1、2个迭代周期的转矩增益系数进行初始化,并计算相应周期的平均风能捕获效率Pfavg和功率损失量Ploss的值;
[0009] 步骤2、设置迭代周期k=k+1,并进入下一个迭代周期;
[0010] 步骤3、在第k周期的开始时,确定代表湍流状况的变化趋势的变量ηloss值,若ηloss超过其阈值 则设ΔKd(k)=0,并进入步骤5,否则,进入步骤4;
[0011] 步骤4、判断ΔKd(k-1)是否等于0,若ΔKd(k-1)≠0,则计算确定ΔKd(k),否则继续开始自适应搜索,并设置ΔKd(k)=ΔKdini,其中ΔKdini为初始扰动量;
[0012] 步骤5、设置转矩增益值Kd(k)=Kd(k-1)+ΔKd(k);
[0013] 步骤6、利用转矩增益值为Kd(k)的控制器控制风力机进行第k周期的运行,同时,估计实时风速和测量发电机转速并储存,获得电磁转矩Tem;
[0014] 步骤7、判断第k周期是否运行结束,若结束,利用估计的风速和测量的发电机转矩、转速计算得到平均风能捕获效率Pfavg(k)和功率损失量Ploss(k),并进入步骤2;否则,继续运行。
[0015] 本发明与现有技术相比,其显著优点为:1)本发明对湍流风况变化的考虑更为完善,优化了自适应转矩控制方法的搜索算法,抑制了失效现象的出现。2)相对于传统的自适应转矩控制方法,本发明的方法对风机的风能捕获效率有了进一步的提高。
[0016] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

[0017] 图1为本发明的考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法流程图。
[0018] 图2为本发明的风速序列1下的三种MPPT控制方法的性能比较图,其中图(A)为每个周期的功率损失量,图(B)为三种控制方法在每个周期的的转矩增益值,图(C)为三种控制方法分别在每个周期内的平均风能捕获效率。
[0019] 图3为本发明的风速序列2下的三种MPPT控制方法的性能比较图,其中图(A)为每个周期的功率损失量,图(B)为三种控制方法在每个周期的的转矩增益值,图(C)为三种控制方法分别在每个周期内的平均风能捕获效率。

具体实施方式

[0020] 结合图1,本发明的一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法,包括以下步骤:
[0021] 步骤1、对第1、2个迭代周期的转矩增益系数进行初始化,并计算相应周期的平均风能捕获效率Pfavg和功率损失量Ploss的值;对第1、2个迭代周期的转矩增益系数进行初始化的具体步骤为:
[0022] 步骤1-1、第一个迭代周期即k=1时:设置初始转矩增益系数为Kd(1),并在运行周期结束时,计算第一个周期的平均风能捕获效率Pfavg(1)和第一个周期的功率损失量Ploss(1),其中,Kopt为最优转矩增益系数,其计算公式为
[0023]
[0024] 式中,ρ为空气密度,R为风力机风轮半径, 为最佳叶尖速对应的风机风能捕获系数的最大值,λopt为最佳叶尖速比;
[0025] 第一个周期的平均风能捕获效率Pfavg(1)和第一个周期的功率损失量Ploss(1)的计算公式分别为:
[0026]
[0027] 式中,n为一个运行周期内的采样次数,Tem为发电机电磁转矩,Jt为风力机的总转动惯量, 为风轮加速度,v为风速值,ψ为偏航误差;
[0028]
[0029] 式中,Δt为风速的采样间隔,Δv为风速变化值,ωrated和Trated为额定风轮转速和额定风速vrated下的气动转矩,τ为风轮时间常数,为平均风速,σ为湍流标准差,ωeff为湍流频率;
[0030] 步骤1-2、第二个迭代周期即k=2时:利用Kd的初始扰动量为 获得并在运行周期结束时,计算第二个周期的平均风能捕获效率Pfavg(2)和第二个周期的功率损失量Ploss(2),其计算公式分别为:
[0031]
[0032]
[0033] 步骤2、设置迭代周期k=k+1,并进入下一个迭代周期;
[0034] 步骤3、在第k周期的开始时,确定代表湍流状况的变化趋势的变量ηloss值,若ηloss超过其阈值 则设ΔKd(k)=0,并进入步骤5,否则,进入步骤4;代表湍流状况的变化趋势的变量ηloss的计算方法为:
[0035]
[0036] 步骤4、判断ΔKd(k-1)是否等于0,若ΔKd(k-1)≠0,则计算确定ΔKd(k),否则继续开始自适应搜索,并设置ΔKd(k)=ΔKdini,其中ΔKdini为初始扰动量;ΔKd(k)的计算公式为:
[0037] ΔKd(k)=γsign[ΔKd(k-1)]sign[Pfavg(k-1)-Pfavg(k-2)]|Pfavg(k-1)-Pfavg(k-2)|1/2
[0038] 式中,γ为搜索步长,Pfavg(k)为第k周期的平均风能捕获效率。
[0039] 步骤5、设置转矩增益值Kd(k)=Kd(k-1)+ΔKd(k);
[0040] 步骤6、利用转矩增益值为Kd(k)的控制器控制风力机进行第k周期的运行,同时,估计实时风速和测量发电机转速并储存,获得电磁转矩Tem;发电机电磁转矩为:
[0041]
[0042] 式中,ng为风力机齿轮箱传动比,ωr为风轮转速,Dg和Dr为风轮与发电机的阻尼系数。
[0043] 步骤7、判断第k周期是否运行结束,若结束,利用估计的风速和测量的发电机转矩、转速计算得到平均风能捕获效率Pfavg(k)和功率损失量Ploss(k),并进入步骤2;否则,继续运行。平均风能捕获效率Pfavg(k)和功率损失量Ploss(k)的计算公式分别为[0044]
[0045]
[0046] 本发明对湍流风况变化的考虑更为完善,优化了自适应转矩控制方法的搜索算法,抑制了失效现象的出现。
[0047] 下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述:
[0048] 实施例
[0049] 利用美国国家能源部可再生能源实验室(National Renewable  Energy Laboratory,NREL)提供的开源的专业风力机仿真软件FAST(Fatigue,Aerodynamics,Structures,and Turbulence)来模拟控制效果。风力机模型采用NERL开发的600kW CART3试验机型,具体参数如表1所示。
[0050] 表1 NREL 600kW CART3风力机主要参数
[0051]参数 值
额定功率 600kW
额定风轮转速 37.1rpm
切入/额定风速 3/13.5m/s
轮毂高度 36.6m
风轮半径 20m
转动惯量 5.492×105kgm2
最佳叶尖速比 5.8
最大风能利用系数 0.46
[0052] 首先,使用TurbSim(NREL提供的开源的湍流风模拟软件)生成两条时长为8小时的风速序列(包含24个20分钟间隔),每个间隔的平均风速是由位于中国江苏省的风电场实测数据获得。湍流风速由Kaimal谱模型产生的,具有更高的湍流分量(A等级)和数值为150m的积分尺度。
[0053] 然后,仿真的迭代周期设为20分钟,初始的转矩增益系数设为0.9Kopt,Kd的初始扰动设为0.01Kopt。ηloss的阈值 设为10%。尤其,γ选择为0.002,其为从0.0015~0.003,步长为0.0005的大量仿真遍历结果的最优值。所以,可以排除不同MPPT控制方法的比较受到γ取值不合适的影响。
[0054] 风速序列1(湍流波动剧烈):Ploss、Kd和Pfavg每个周期的变化特性如图2所示。由于湍流风速条件在一些连续周期(如从第4到7周期,从第14到17周期)的变化趋势相同,Kd的变化趋势远离Kdopt。接着,由于严重偏离最优值,Kd可能难以通过自适应算法在接下去的几个周期中快速恢复到Kdopt(如从第18到20周期)。因此,Kd会在一长段时间内严重偏离Kdopt(如从第15到20周期),导致Pfavg的降低,甚至低于传统的OT控制方法(如从第6到7周期,从第16到20周期)。相反,由于本发明方法添加了中断和继续策略,如第7到8周期,从第16到18周期所示,Kd远离Kdopt和Pfavg降低的情况数次被阻止。如表2的结果所示,相对于OT控制方法,本发明所提出的方法的总效率Pfavg提高了1.49%,而ATC方法仅提高了0.61%。
[0055] 表2.不同MPPT控制方法的效率比较
[0056]MPPT控制方法 8小时总Pfavg 相对于OT方法的提高比率
OT方法 0.4297 ─
ATC方法 0.4323 0.61%
本发明方法 0.4361 1.49%
[0057] 风速序列2(湍流波动平缓):由于湍流状况变化平缓,中断机制没有触发,所以如图3所示,本发明提出的方法与ATC方法完全相同。
[0058] 由上述实施例,可以验证本发明完善了风力机自适应转矩控制方法的自适应搜索算法,消除了由湍流条件变化导致的算法失效现象,面对变化的湍流风况时具有更好的适应性,进一步改善了风力机的风能捕获效率。