[发明专利]基于Backstepping的大型风力机最大功率点跟踪控制方法

权利要求书

1.一种基于Backstepping的大型风力机最大功率点跟踪控制方法，其特征在于，包括：

步骤1，将大型风力机的传动链的单质量块模型转换为由多个子系统构成的下三角结构模型；

步骤2，基于迭代设计算法自上而下地为下三角结构模型的每个子系统选择合适的虚拟控制量；

步骤3，基于Lyapunov稳定性理论对下三角结构模型的每个子系统构造Lyapunov能量函数，得到下三角结构模型的每个子系统的虚拟控制律；

步骤4，对得到的下三角结构模型的每个子系统的虚拟控制律通过反向迭代设计得到大型风力机系统的实际控制律；

所述步骤1具体包括：

大型风力机的叶尖速比，如下所示：

其中，w_r表示风轮转速，v表示通过大型风力机风轮的风速，R表示大型风力机风轮半径；

大型风力机的气动模型，如下所示

P_a＝ρπR²C_p(λ,β)v³/2 (2)

其中，P_a表示大型风力机捕获的机械功率，ρ表示空气密度，C_p(λ,β)表示风能利用系数，是叶尖速比λ和桨距角β的函数，在最大功率点跟踪控制区域默认将桨距角β值设为0，v表示通过大型风力机风轮的风速；

大型风力机的气动转矩，如下所示：

其中，T_a表示大型风力机的气动转矩；

大型风力机的转动惯量J_t和大型风力机的阻尼系数D_t，如下所示：

其中，J_r表示转子侧转动惯量，J_g表示发电机侧转动惯量，D_r表示转子侧阻尼系数，D_g表示发电机侧阻尼系数，n_g表示齿轮箱变速比；

大型风力机的传动链的单质量块模型，如下所示：

其中，T_g表示大型风力机的发电机转矩；

最优转矩法的控制律，如下所示：

T_g＝K_optw_r²＝ρπR⁵C_pmax/2λ_opt³ (6)

其中，C_pmax表示最大风能利用系数，λ_opt表示最优叶尖速比，K_opt表示发电机转矩关于w_r的最优系数；

所述步骤1还包括：

将传动链的质量块模型转换为由多个子系统构成的下三角结构模型，如下所示：

其中，x₁表示大型风力机风轮方位角实际值，x₂表示大型风力机风轮转速；

所述步骤2具体包括：

在最优转矩法的基础上采用Backstepping控制策略，设计下三角结构模型的第一个子系统的虚拟控制律，选择大型风力机风轮转速x₂作为虚拟控制量，通过风轮转速w_r跟踪风轮最优转速w_opt，将通过风轮转速跟踪风轮最优转速问题的关键转化为大型风力机风轮方位角实际值x₁与大型风力机风轮方位角期望值x_1d之间的误差趋于零的问题，如下所示：

e₁＝x₁-x_1d (9)

其中，e₁表示大型风力机风轮方位角实际值x₁与大型风力机风轮方位角期望值x_1d之间的误差，x_1d表示风轮方位角的期望值；

对大型风力机风轮方位角实际值x₁与大型风力机风轮方位角期望值x_1d之间的误差e₁求导，并将式(7)代入求导后的式(9)中，如下所示：

所述步骤3具体包括：

设计下三角结构模型的第一个子系统的Lyapunov能量函数V₁，如下所示：

对下三角结构模型的第一个子系统的Lyapunov能量函数V₁求导，并将式(10)代入求导后的式(11)中，如下所示：

所述步骤3还包括：

根据Lyapunov函数为正定且径向无界，对时间的导数为负定的条件，对大型风力机风轮转速的期望值x_2d的设计，如下所示：

其中，x_2d表示大型风力机风轮转速的期望值，k₁表示正常数；

所述步骤2还包括：

在最优转矩法的基础上采用Backstepping控制策略，设计下三角结构模型的第二个子系统的虚拟控制律，选择将大型风力机的发电机转矩T_g作为虚拟控制量，使大型风力机风轮转速的实际值x₂趋近于大型风力机风轮转速的期望值x_2d，将大型风力机风轮转速的实际值x₂趋近于大型风力机风轮转速的期望值x_2d的问题的关键转化为将大型风力机风轮方位角实际值x₁与大型风力机风轮方位角期望值x_1d之间的误差和大型风力机风轮转速的实际值x₂与大型风力机风轮转速的期望值x_2d之间的误差趋于零的问题；

将大型风力机风轮转速的实际值x₂与大型风力机风轮转速的期望值x_2d之间的误差e₂定义为：

e₂＝x₂-x_2d (14)

将式(14)转化为x₂＝e₂+x_2d代入式(12)中，同时将式(13)代入变形后的式(12)中，如下所示：