变桨距风力发电系统模糊控制

变桨距风力发电系统模糊控制

孙加鹏

明阳智慧能源集团股份公司广东中山528400

摘要：简要介绍变速变浆距风力发电机组的控制原理，对变速变浆距风力发电机组在低于额定风速运行时的转速调节设计模糊转速控制器，并用MATLAB进行了仿真。

关键词：变速变桨；模糊转速控制器；MATLAB

风速的随机性和不确定性，使得风速跟踪、预测以及风电机组的控制成为风力发电中的关键技术。模糊PID控制将常规PID控制与模糊控制相结合，具有控制精度高、控制动态响应好、超调量小以及能够消除静态误差的特性，在风电机组控制应用中具有不可比拟的优势。对风力机进行调节时，变桨距调节能更大程度地获取风能且输出功率平稳，因此，深入研究基于模糊PID的风电机组变桨距控制方法具有实际的工程应用意义。

1基本概念及原理

变速变浆距风力发电机组的控制主要通过两个阶段实现：额定风速以下时,控制系统主要调节发电机反力矩使转速跟随风速变化,以获得最佳叶尖速比,跟踪最佳功率曲线来获得最大能量;高于额定风速时,主要通过变桨距系统改变桨叶节距来调节风力机功率系数,使风力发电机组保持在额定值以下发电，功率输出更加稳定,同时保持传动系统良好的柔性。本文只针对低于于额定风速的情况,进行了模糊转速控制器的设计。

模糊控制器通常由输入输出量的规范化、输入量的模糊化、模糊语言控制规则、逻辑推理、输出量的清晰化几个部分组成。

输入输出规范化是指将控制器的输入、输出限制在规定的范围内,以便于控制器的设计实现.模糊化的过程也就是将输入值转化为模糊量.语言控制规则与模糊逻辑推理是控制器的核心。它们是根据模糊输入量和语言控制规则,采用模糊逻辑推理来决定输出量的一个分布函数.清晰化的过程也是将输出量的分布函数转化为规范化的输出量。最后,控制器将规范化的输出量转化为实际的输出量去控制系统。

2模糊控制器设计

2.1模糊控制器的选择，模糊控制器的输入变量通常选为误差、误差的变化及误差变化率,输出量选为被控量的变化.模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数.本文设计了二维的模糊转速控制器。在风电系统中低风速时,为了从风中获得最大能量,应使叶尖速比λ恒定为9(此时风能利用系数Cp的值最大),因此要得到最大输出功率需要两个实测值：叶尖速比和它的变化率。在低风速时二维模糊转速控制器其输入量为叶尖速比的误差E=9-λ和叶尖速比的误差变化率Ec,输出量U为发电机定子电压的变化量。

2.2模糊控制规则库的建立。控制规则的设计是设计模糊控制器的关键,一般包括三部分设计内容：选择描述输入输出变量的词集,定义各模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的控制规则。

2.2.1选择描述输入输出精确量的词集。模糊控制器常常是以控制查询表形式出现的,该表是根据模糊控制规则,通过模糊控制算法求出模糊控制输入量和输出量给定离散点上对应关系的表格。为了能够产生此表格,需要将语言变量的论域从连续域转化为优先整数的离散域。为了将论域离散化,分别将偏差E用八个语言变量表示：

{正大,正中,正小,正零,负零,负小,负中,负大}

英文缩写：

{PB,PM,PS,PZ,NZ,NS,NM,NB}

偏差的变化率Ec及被控量U为七个语言变量值：

{正大,正中,正小,零,负小,负中,负大}

英文缩写：

{PB,PM,PS,ZR,NS,NM,NB}

将语言值E归一化到区间[-6,6]上,离散化为8档：

假设基本论域为[a,b],选定E的论域为X={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,1,2,3,4,5,6},选择偏差的变化率Ec及被控量U的论域为X={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}根据经验选用三角形隶属函数来描述模糊子集的隶属函数,并据此建立语言变量E和Ec及U的赋值表2、3。2.2.2控制规则库的建立。（1）建立模糊控制规则的方法及原则。利用语言归纳手动控制策略的过程,实际就是建立模糊控制规则的过程,手动控制策略一般都可以用于条件语句加以描述.控制量变化的选取总原则：当误差大或较大时,选择控制量以尽快消除误差为主,而当误差小或较小时,选择控制量需要注意防止超调,以系统稳定为主。（2）风电控制系统模糊控制规则库的建立。低风速时,风力发电控制系统模糊控制器的控制规则可以用以下模糊条件语句来描述：①叶尖速比偏差负大(正大)或负中(正中),偏差变化为负(正),则增加定子电压正大(负大)；②叶尖速比偏差负大(正大),偏差变化为0,则增加定子电压正大(负大)；③叶尖速比偏差负中(正中),偏差变化为0,则增加定子电压正中(负中)；④叶尖速比偏差负大(正大),偏差变化为正小(负小),则增加定子电压负大(正大)；⑤叶尖速比偏差负中(正中),偏差变化为正小(负小),则增加定子电压负小(正小)；⑥叶尖速比偏差负大(正大)或负中(正中),偏差变化为正中(负中)或正大(负大),则保持定子电压不变；⑦叶尖速比偏差负小(正小),偏差变化为负大(正大)或负中(正中),则增加定子电压正中(负中);⑧叶尖速比偏差负小(正小),偏差变化为负小(正小)或0,则增加定子电压正小(负小)；⑨叶尖速比偏差负小(正小),偏差变化为正小(负小)或正中(负中),则保持定子电压不变；⑩叶尖速比偏差负小(正小),偏差变化为正大(负大),则增加定子电压负小(正小)；叶尖速比偏差负0(正0),偏差变化为负(正),则增加定子电压正小(负小)；叶尖速比偏差负0(正0),偏差变化为.或正小(负小),则保持定子电压不变;叶尖速比偏差负0(正0)，偏差变化为正中(负中)或正大(负大),则增加定子电压负小(正小)。2.3输出模糊量的清晰化。清晰化又称去模糊或反模糊化.由于模糊推理所得结果是一个模糊集或者是它的隶属函数,不能直接用作控制量必须做一次变换.将模糊量转换成清晰数字量的过程称为清晰化.清晰化方法有很多,其中最常用、最简单的是最大隶属度法、取中位法和重心法。重心法不仅有公式可循,而且利用了全部信息。本文中清晰化采取了重心法。重心法是指取模糊隶属函数曲线同基础变量轴所围成面积的重心所对应的基础变量为清晰值的方法。其中P为单点集数，MATLAB仿真结果比较。低风速时,传统PID控制器仿真结果:低风速时,模糊转速控制器仿真结果:由仿真结果可以看出:与PID控制器相比,模糊控制器能有效的抑制输出功率和发电机转速在起始阶段的超调和波动,且能较快的达到稳态,较好的实现了控制要求。

3结论

本文针对风力发电机组非线性、多变量的特性，在额定风速以上，设计模糊PID控制器调节桨距角，是输出维持在额定功率附近保持恒功率输出。仿真结果表明，本文提出的模糊PID控制方法优于传统PID控制，其变桨过程稳定，具有较好的动态和稳态性能，提高了系统的鲁棒性

参考文献

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