[发明专利]一种风力发电机组高风速区LQG优化控制方法

说明书

本发明公开了一种风力发电机组高风速区LQG优化控制方法，针对风电系统的随机性、不确定性和未建模动态等特征，在对风电机组模型进行线性化的时候将风机模型参数的不确定性考虑进去，并提出了具有积分作用的LQG控制策略，既保留了LQG在克服随机扰动方面的优势，又利用了积分控制在消除稳态误差方面的优点，并且采用粒子群算法对加权矩阵参数进行迭代寻优，从而进一步改善控制性能，还考虑了塔顶的运动，运用两个PID控制器分别控制塔顶纵向位移和横向位移，期望将其抑制为0。

技术领域

本发明涉及风机控制技术领域，特别是涉及一种风力发电机组高风速区LQG优化控制方法。

背景技术

当今世界，能源缺乏、环境污染的问题日益严重，开发利用可再生能源尤其是风能，已得到世界各国的高度重视。风力发电的迫切需要和蓬勃发展推动了风力发电技术的不断进步，随着风力发电机组向着大型化、高参数化方向发展，对风力发电机组输出电能品质和运行平稳性的要求也越来越高，设计有效的控制策略显得尤为重要。

目前，不少学者已对此进行了研究，提出了一系列先进的控制方法，包括模糊控制、神经网络控制、鲁棒控制、预测控制等，但这些方法尚处于理论研究阶段，实际应用起来具有较大难度。相比于传统的PID控制，LQR/LQG控制属于一种优化控制，可以使原系统达到较好的性能指标，在处理多输入多输出、多目标优化方面具有很大的优势，并且方法简单易于实现，因而在风力发电机组变桨距控制中得到了广泛的应用。

然而，常规的LQR/LQG控制器虽然在抑制转矩波动、稳定输出功率等方面可以取得一定的效果，但LQG本质上是基于精确模型的线性控制，在典型工况点及其邻域内具有较好的控制效果。而实际的风机系统具有一定的非线性、随机性、不确定性和未建模动态。模型参数会随风速变化而改变，当系统偏离典型点较大时，LQG控制性能较差。

同时，大多数研究只注重高风速区发电机输出功率的稳定，而忽略了风机运行时塔架顶部由于气动推力的作用而产生的运动。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种风力发电机组高风速区LQG优化控制方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：

提供一种风力发电机组高风速区LQG优化控制方法，包括以下步骤：

(1)运用机理分析的方法建立风电机组的非线性数学模型，数学模型包括空气动力系统模型、传动系统模型、变桨执行机构模型和风力发电机模型；

(2)采用泰勒级数展开的方法在典型工况点附近对风力发电机组模型进行线性化处理，并将模型参数分为常数参数估计值和不确定部分，从而得到风力发电机组的线性化状态空间模型；

(3)在状态反馈调节器之前添加一个积分控制器，构造增广系统的状态方程；

(4)设计具有积分作用的LQG控制器；

(5)采用粒子群算法对所设计的控制器的加权矩阵参数进行优化，得到最优性能指标。

在本发明一个较佳实施例中，所述空气动力系统模型：空气动力系统的核心设备是风轮，当外部风速为v时，风轮捕捉的有用功率为其中，ρ为空气密度，R_b为风轮半径，v为风速，C_p为风能利用系数；

风能利用系数C_p是桨距角和叶尖速比的非线性函数，可以表示为：其中，β为桨距角，λ为叶尖速比；

叶尖速比λ的定义为：其中，ω_r为风轮角速度；

风力所产生的气动转矩为

在本发明一个较佳实施例中，所述传动系统模型：传动系统由高速轴和低速轴通过齿轮箱相互连接而组成，采用双质量块模型；