海上浮式风电机组变桨距自抗扰控制策略研究

王诗琪,杜雪松,朱才朝,谭建军,,宋朝省,刘 斌

(1.重庆大学 机械传动国家重点实验室，重庆 400044；
2.中国船舶重工集团海装风电股份有限公司，重庆 401121)

海上浮式风电机组适用于获取深、远海域(水深大于60 m)风能资源[1-2]，但在运行过程中浮式风机在风浪联合作用下的六自由度运动会对浮式风机的性能产生很大影响，导致风机的功率产生周期性波动[3]。这是因为随机风、浪载荷的联合激励，会引起平台和塔架的倾斜运动[4]，使整个机组的空间运行姿态产生显著变化[5]，进而改变不同桨距角下叶片不同径向位置处的入流风速，增加发电功率波动。因此，研究海上浮式风电机组变桨距控制对保持输出功率稳定具有重要的意义。

目前，国内外学者针对风电机组变桨距控制开展了大量深入研究。Colombo等[6]提出了将叶片桨距角作为控制变量输入的滑膜控制方法，并验证了其闭环收敛性。Yin等[7]提出了风电机组变桨距自适应鲁棒控制策略，提高了系统的鲁棒性。Civelek等[8-10]通过将模糊控制与变桨距控制结合，实现了风电机组恒功率控制。苑晨阳等[11-12]利用人工蜂群算法对风电机组变桨距PID控制器参数进行优化，有效地降低了发电功率和风轮转速波动。虽然上述控制方法在一定程度上可以改善风电机组变桨距控制性能，但是在实际控制过程中由于难以获取精确的控制模型与系统参数，应用局限性大。自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)[13-14]不依赖于被控系统精确的数学模型，对控制品质和控制精度有显著提高。目前，已有学者将ADRC应用于风电机组变桨系统[15-18]。然而，目前变桨距ADRC控制研究都将风电机组进行了简化，未考虑风电机组气动力、水动力、结构弹性和变桨距控制之间耦合，并且目前变桨距ADRC控制器的参数整定仍依靠专家经验，造成变桨距ADRC实际应用受限。

综上所述，海上浮式风电机组模型复杂，难以获取精确的控制模型和系统参数，采用不依赖精确数学模型的变桨距ADRC策略可以有效提高控制精度。同时，考虑到ADRC需要整定的参数过多且不利于在实际工程中应用，将ADRC简化为线性自抗扰控制(LADRC)[19]，降低了调试难度，更具工程实用性。

如图1所示，海上浮式风电机组整机主要包括叶片、塔架、传动链、机舱、浮动平台以及锚链等。叶片将风能转换为机械能，通过传动链传递到发电机并转化为电能[20]。海上浮式风电机组整机由浮动平台提供支撑，锚链约束其空间运动范围。在风、浪载荷联合激励下，海上浮式风电机组整机将产生6个方向的刚体运动。表1所示为某5 MW级海上浮式风电机组整机结构参数。

图1 某5 MW级海上浮式风电机组整机结构Fig. 1 Structure of a 5 MW offshore floating wind turbine

表1 某5 MW级海上浮式风电机组整机参数

根据切入、切出和额定风速大小可将变桨距运行分为低风速阶段、过渡阶段和高风速阶段。图2和图3分别为不同风速下发电功率和桨距角变化曲线。

图2 不同风速下发电功率曲线Fig. 2 Power curve with different wind speeds

图3 不同风速下桨距角曲线Fig. 3 Pitch angle curve with different wind speeds

当风机运行于低风速阶段(区域I)时，叶片桨距角保持在90°不变；
当风速达到切入风速v1时，变桨执行机构将桨距角控制在零附近，使风轮获得较大的启动转矩；
当风速低于额定风速v3时，维持桨距角固定不变，通过调节风轮转速使其工作在最佳叶尖速比处；
当风速高于额定风速v3的情况下，变桨执行机构采用改变桨距角的策略，使系统的输出功率稳定于额定功率处。

图4 海上浮式风电机组耦合模型Fig. 4 Coupling model of an offshore floating wind turbine

2.1 空气动力学模型

将叶片沿展向分成若干叶素单元，通过对作用在各个叶素的气动力沿展向积分，得到作用在整体叶片上的气动力载荷，如图5所示[23]。

图5 叶素动量理论示意图Fig. 5 Diagram of blade element-momentum theory

利用叶素理论计算环形区域中叶素所产生的推力和转矩

(1)

(2)

式中：dT为环形区域中的叶素推力；
dQ为环形区域中的叶素转矩；
B为叶片数目；
ρ为流体密度；
c为翼型弦长；
φ为入流角；
v为叶素单元速度；
CL和CD为叶素升力和阻力系数；
r为叶素局部半径。

最后利用动量定理计算环形区域的叶素所产生的推力和转矩

dT=4πrρU∞2(1-a)adr，

(3)

dQ=4πr3ρU∞ω(1-a)a′dr。

(4)

式中:U∞为垂直于风轮平面的来流风速；
a和a′为轴向和切向诱导因子；
ω为风轮转速。

通过结合公式(1)～(4)，与二维翼型升阻特性参数，通过数值迭代可以得到风机叶片气动转矩与推力。

2.2 结构动力学模型

风轮、传动链、机舱、塔架、浮式平台和锚链耦合系统的动力学方程为[24]

(5)

2.3 水动力学模型

如图6所示，将浮式平台中浮筒定义为大尺度构件，建立面元模型；
将平台连杆定义为小尺度构件，建立莫里森模型[23]。

图6 浮式平台模型Fig. 6 Floating platform model

在面元模型中，利用三维势流理论计算波浪力,即

(6)

式中：FWi为第i自由度下的波浪力；
φi为入射波的速度势；
S为面积；
ni为第i自由度下浮体表面单位外法方向的向量；
φd为绕射波速度势。

在莫里森模型中，利用莫里森公式计算波浪力,即

(7)

如图7所示，采用集中质量法建立锚链系统模型，锚链由连接节点和弹簧阻尼系统表示[23]。

图7 锚链受力分析Fig. 7 Force analysis of anchor chain

锚链动力学方程为

(8)

(9)

FAi=ρCMV(-ai)，

(10)

式中：Mi为节点的质量；
ai为节点i的加速度向量；
FTi为元素i的张力向量；
FTi-1为元素i-1的张力向量；
FDNi为节点i的流体法向力；
FDTi为节点i的流体切向力；
FAi为节点i的流体惯性力；
Wi为节点i的重力。

2.4 变桨控制模型

如图8所示，风电机组变桨距控制主要通过变桨执行机构实现，可以将其等效为一阶惯性环节，其传递函数为

(11)

式中：β为实际桨距角；
βr为设定桨距角；
τ为变桨执行机构时间常数；
s表示时间。

图8 变桨控制图Fig. 8 Pitch control diagram

2.5 海上浮式风电机组整机气弹水控全耦合动力学模型

图9 浮式风电机组整机气弹水控全耦合动力学模型Fig. 9 Full coupled block diagram of gas-elasto-water-control dynamics of a floating wind turbine

图10 变桨距LADRCFig. 10 Pitch LADRC

3.1 线性扩张状态观测器设计

(12)

式中：Tair为风轮转矩；
Tgen为发电机的电磁转矩；
J为风轮转动惯量；
ω为风轮转速。

选定风电机组在额定功率处且对应的风能利用率cp最高处作为平衡点，对传动系统进行线性化处理，如式(13)所示。

(13)

式中：Tr为发电机电磁转矩；
Tro为平衡点处发电机电磁转矩；
β为桨距角；
v为风速；
h为展开高次项。

Tr-Tro=aΔω+bΔβ+cΔv+h，

(14)

以Δω为变桨距LADRC输入，结合式(14)可得

(15)

考虑到桨距角的动态特性，可得

(16)

式中Δβr为桨距角控制给定值。

因此，式(15)可转化为

(17)

(18)

(19)

根据自抗扰控制理论，基于式(19)可得线性扩张状态观测器状态方程为

(20)

式中l1，l2，l3为待调节参数。

3.2 状态反馈控制率设计

采用如下状态反馈控制率[25]

(21)

式中r为参考信号。

最终控制率为

(22)

根据式(12)～(22)设计变桨距LADRC控制器，其控制率为

(23)

式中k1，k2，b0为待调节参数。

3.3 控制器参数整定

海上浮式风电机组变桨距自抗扰控制器的带调节参数为l1，l2，l3，k1，k2，b0。考虑到海上浮式风电机组机构的复杂性，提出带宽整定法和BP神经网络整定法对LADRC的待调整参数进行整定，以提高抗扰性能和实用性。

3.3.1 带宽整定法

由式(23)可知，LADRC有6个参数需要整定，因此对式(23)进行拉式变换，得到系统的闭环传递函数[19]

(24)

其中

A1(s)=s3+(l1+k2)s2+(l1k2+l2)s，

(25)

A2(s)=k1s3+(l3+l2k2+l1k1)s2+(l3k2+l2k1)s+l3k1。

(26)

令

(27)

(28)

故系统的单位阶跃响应为

y(t)=1-(1+ωct)e-ωct。

(29)

将式(27)改写为

(30)

综上所述，带宽整定LADRC的方法是：先确定系统要求的调节时间ts，然后根据ts，调整ωc和ω0的值，再根据式(27)调整l1，l2，l3，k1，k2的值，最后逐渐增大b0值，保证调节时间和超调量满足系统要求。

3.3.2 BP神经网络整定法

采用基于BP神经网络的PID控制方法[26]，将神经网络输出层的输出等效为二阶LADRC参数[27]，即将PID参数转化为二阶自抗扰控制参数，如式(31)所示。

(31)

由式(31)可知，二阶LADRC包括比例项(k1/b0)(r(t)-z1(t))、微分项(k2/b0)z2(t)以及扰动估计及补偿项(1/b0)z3(t)，实际上就是P+I+D的组合，但没有直接采用输出导数和积分，而是利用扩张状态观测器直接进行估计。因此，文中采用基于BP神经网络的PID控制方法对LADRC参数进行整定。

采用3层BP神经网络7-8-3，BP神经网络LADRC算法如图11所示。

图11 BP神经网络流程图Fig. 11 Flow chart of BP neural network

利用FAST建立某5 MW级海上浮式风电机组的空气动力学模块、结构动力学模块和水动力学模块。LADRC模块则利用Simulink搭建，通过Level-2 S-Function调用FAST动态链接库，实现与FAST各模块耦合。

如图12所示，根据IEC标准DLC 1.2工况定义[28]，选用平均风速15 m/s的湍流风，并利用TurbSim软件生成时序风速。水动力计算采用白噪声波谱，有效波高为1.264 6 m。仿真时间步长设为0.012 5 s，仿真时间为200 s。图13～18所示为分别采用带宽整定和BP神经网络整定的变桨距LADRC与PID控制之间的对比分析。

图12 时序随机风速Fig. 12 Time series random wind speed

图13 PID控制和带宽整定LADRC下发电功率对比Fig. 13 Comparison of generator power between PID control and bandwidth tuning LADRC

图14 带宽整定和BP神经网络整定LADRC发电功率对比Fig. 14 Comparison of generator power between bandwidth setting and BP neural network

图15 PID控制和带宽整定LADRC下气动转矩对比Fig. 15 Comparison of aerodynamic torque between PID control and bandwidth tuning LADRC

图16 带宽整定和BP神经网络整定LADRC气动转矩对比Fig. 16 Comparison of aerodynamic torque between bandwidth tuning and BP neural network tuning LADRC

图17 PID控制和带宽整定LADRC下桨距角对比Fig. 17 Comparison of pitch angle between PID control and bandwidth tuning LADRC

图18 带宽整定和BP神经网络整定LADRC下桨距角对比Fig. 18 Comparison of pitch angle between bandwidth setting and BP neural network

图13和图14为风电机组稳定运行状态下100～200 s的发电功率。对比图13和14可以看出，LADRC和PID都可以稳定发电功率在5 MW附近，但相对于PID，变桨距LADRC的发电功率曲线标准差减少了约30%。

对比图17和18的桨距角可以看出，针对风速变化，LADRC控制下的桨距角能迅速做出反应，而PID控制的桨距角反应略慢。对比两种参数整定方法可以看出，BP神经网络整定LADRC控制下的桨距角波动幅值小于带宽整定。

此外，根据IEC标准DLC 1.2工况定义，选用3种相同湍流强度NTM B，对比不同平均风速下发电功率，如图19所示。

图19 不同风速的功率曲线标准差对比Fig. 19 Comparison of standard deviations of power curves of different wind speeds

从图19中可以看出，LADRC控制下的发电功率波动情况明显小于PID。当平均风速为14 m/s时，相比传统PID控制，采用LADRC的发电功率曲线标准差减少了约60%。在不同平均风速下，采用LADRC的发电功率波动均显著小于PID，而基于BP神经网络整定LADRC的发电功率波动幅值与带宽整定整体相近。由此可得，变桨距LADRC控制器在不同风速条件下均有较好的控制效果。

1)在随机风、浪载荷联合激励下，海上浮式风电机组发电功率将发生大幅波动，传统PID变桨距控制无法有效进行抑制。

2)所设计的变桨距线性自抗扰控制器可以快速地将海上浮式风电机组发电功率稳定在额定值附近，相比传统PID变桨距控制可有效减少发电功率波动。

3)提出利用BP神经网络对变桨距线性自抗扰控制器进行参数整定，整定后的控制器对发电功率波动抑制的性能与带宽整定相近，且适应不同风速。

猜你喜欢 变桨浮式转矩 安徽巢湖某风电场A29 机组变桨电机超速故障分析与处理科学技术创新(2022年32期)2022-11-03基于Ansys Maxwell 2D模型的感应电动机转矩仿真分析防爆电机(2022年2期)2022-04-26托槽类型对前磨牙拔除病例前牙转矩控制的比较昆明医科大学学报(2021年12期)2021-12-30某型低速大转矩驱动电机设计与研究防爆电机(2021年5期)2021-11-04基于风轮气动特性的风力机变桨优化控制策略研究能源工程(2021年1期)2021-04-13关于浮式防波堤消能效果及透射系数的研究建材发展导向(2019年10期)2019-08-24一种海上浮式风电基础频域动力响应分析新技术振动工程学报(2019年2期)2019-05-13基于霍尔位置信号的无刷直流电机直接转矩控制电机与控制学报(2018年9期)2018-05-14液压变桨型风机变桨系统常见故障浅析山东工业技术(2018年1期)2018-01-02风力发电机组电动变桨控制系统论述建筑工程技术与设计(2015年29期)2015-10-21

推荐访问:机组 海上 风电