[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

说明书

本发明提出了一种风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，主要包括风速信号的采集与滤波处理、改进控制器的设计、控制器参数的优化等三个部分。信号采集部分采用脉冲激光雷达测量风轮不同高度不同位置处的风速，并采用自适应卡尔曼滤波算法对风速信号进行滤波处理；改进控制器设计部分在传统最佳转矩控制的基础上引入超扭曲高阶滑模算法，以便提高转速跟踪性能；控制器参数寻优部分采用改进的粒子群算法，克服了常规粒子群算法容易早熟收敛以及算法后期易在全局最优解附近产生振荡现象的不足。本发明不但可以实现对实时变化风速的有效测量，而且可以提高风轮转速跟踪实时风速的性能，从而提高风能利用率，具有一定的实用价值。

技术领域

本发明涉及风力发电机组的控制领域，特别涉及一种基于超扭曲优化算法的风机最大功率跟踪控制方法。

背景技术

众所周知，当今社会能源和环境问题日益突出，传统化石能源由于具有污染严重、不可再生等缺点，已经不能满足可持续发展的要求，因此，开发利用新能源显得尤为重要。而风力发电以其能源利用率高、技术相对成熟等优点渐渐成为最具有发展前景的新能源技术之一。

根据风速的高低，通常将风电机组的运行区域划分为四个部分：风速低于切入风速的部分、风速介于切入风速与额定风速之间的区域(低风速区)、风速接近额定风速的区域、风速高于额定风速的区域(高风速区)。其中，低风速区为系统运行的典型工作区之一，其主要控制目标是控制风轮转速跟踪由实时风速所决定的最佳转速，从而捕获更多风能，使风机输出功率最大化。因此，获得较优的控制效果既依赖于对实时风速的准确测量，又依赖于优化控制算法的合理设计。

在风速测量方面，传统的风速仪、风向标等传感器一般位于风机的逆风区，受到塔影效应和尾流效应的影响，与到达风轮处的真实风速有一定的差别。同时，由于湍流风具有随机性、时变性，风速在整个风轮扫掠面上不断变化，而机械式仪表具有转动惯量，无法确保风速测量的实时性、准确性，依据其设计的控制策略很难确保最优。此外，风电场恶劣的自然环境会缩短传感器的使用寿命。因此，现有的研究大多根据风电机组的输出特性对风速进行估计，具有较高的估计精度，但不可否认的是，估计的风速与实际风速相比具有滞后性，根据其采取的控制律不能实时控制风机，导致控制性能大打折扣。

控制策略方面，在工程中应用最为广泛的最佳转矩法具有简单、易于实现的特点，但是当风速较低或风电机组转动惯量较大时，风轮转速跟踪实时风速的响应速度会下降，导风能转换效率的降低。常规的滑模控制在处理非线性、不确定性扰动等方面具有很大的优势，能够使系统在一定特性下沿规定的状态轨迹运动，且结构简单、响应快速，但是会产生抖振。

发明内容

针对上述背景技术中存在的问题，本发明提出一种基于激光雷达测风速的、将超扭曲算法与最佳转矩控制相结合的最大功率跟踪改进控制策略，以5MW风力发电机组为对象，在对激光雷达测量风速进行处理的基础上进行控制策略的实施，同时改进采用粒子群算法在收敛域内依据工程要求对控制器参数进行进一步优化，以提升控制系统的综合性能。并将控制效果与最佳转矩法和常规滑模一最佳转矩控制的效果进行对比，通过仿真实验证明了该方法的有效性。

本发明的技术方案为：一种风力发电机组低风速区最大功率跟踪优化控制方法，实施步骤如下：

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、传动系统模型和风力发电机模型。

5)在传统最佳转矩控制法的基础上，引入超扭曲高阶滑模算法，设计风力发电机组的最大功率跟踪改进控制策略。

6)根据工程要求，在超扭曲高阶滑模算法的收敛域内采用改进粒子群算法对控制器参数进行进一步优化。