[发明专利]一种风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法

权利要求书

1.一种风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用脉冲激光雷达测量风轮不同高度不同位置处的风速；

(2)对测量的风速采用自适应卡尔曼滤波算法对所测量的风速信号进行滤波处理；

(3)根据脉冲激光雷达所测量和滤波处理后的风速信号，计算风轮转速的参考值；

(4)建立风力发电机组的空气动力系统模型；

(5)建立风力发电机组的传动系统模型；

(6)建立风力发电机模型；

(7)定义滑模面s；

(8)控制器设计；

(9)采用改进粒子群算法对控制器参数进行迭代寻优；

所述脉冲激光雷达测量风速：脉冲激光雷达在风轮转子前发送三个激光脉冲，提供三个75％叶片跨度位置的预览风速测量值，通过脉冲激光雷达的距离门距，获得风轮转子前方一定距离的预览风，风速矢量包含三个维度-水平分量u、轴向分量v和垂直分量w，由于水平分量和垂直分量较小，故可忽略不计，激光测量点几乎沿轴向，轴向分量v可近似用下式表示：

其中：θ为激光束的圆锥角，v_L为风速；

平均风速v_p可以通过激光雷达的最后扫描圆测量，其表达式为：

其中：T为脉冲激光雷达的扫描周期。

2.根据权利要求1所述的风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，其特征在于，所述风速信号的滤波处理，采用Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器对风轮转子预览中的风速信号进行滤波处理，利用观测输出对系统噪声和观测噪声的统计特性进行实时动态估计，估计的噪声参数用于状态估算，从而重建模型的缺失状态，状态和估计误差方差预测公式为：

其中：P_k，k-1为估计风速误差的协方差，为零均值、协方差为Q_k-1的高斯白噪声序列,协方差自适应调整机制为：

d_k＝(l-b)(1-b^k+1)

其中：Φ_k为系统状态转移矩阵，H为观测矩阵，z_k为系统的观测值，V_k为系统的观测噪声，0＜b＜1为遗忘因子,

将估计误差用于补偿激光雷达预览，从而获得更实时、准确的优化风速。

3.根据权利要求1所述的风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，其特征在于，所述风轮转速的参考值的计算，计算公式为：

其中：v为激光雷达测量并经滤波处理后的轴向风速，R为风轮半径，λ_opt为最佳叶尖速比。

4.根据权利要求1所述的风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，其特征在于，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，风轮捕获的有效功率为：

其中：ρ为空气密度；R为风轮的半径；v为风速，C_p与叶尖速比λ、桨距角β成非线性关系；

叶尖速比λ的定义为：

其中：ωr为风轮角速度；

风轮所获得的气动转矩为：

其中：

5.根据权利要求1所述的风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，其特征在于，所述风力发电机组的传动系统模型：传动系统由高速轴和低速轴通过齿轮箱相互连接而组成，在忽略轴系刚度和阻尼系数情况下，可用如下单质量块模型加以描述：

B＝B_r+n_g²B_g

J＝J_r+n_g²J_g

其中，B_r和B_g分别为低速轴和高速轴的阻尼系数，J_r和J_g分别为低速轴和高速轴的转动惯量，n_g为齿轮箱的传动比，T_g为发电机转矩。