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大型风电机组独立变桨控制器PI参数联合整定

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资料介绍

目前大型风电机组独立变桨距控制策略主要采用3独立PI控制环结构.针对其PI参数在设计和优化过程中不易整定的问题,首先应用Bladed软件对风电机组模型进行线性化处理,获取用于PI参数整定的线性化模型;然后通过正交实验分析各个PI控制器参数对系统性能指标的影响趋势及影响程度,并在正交实验的基础上采用免疫遗传算法对独立变桨PI控制器参数进行优化;最后结合Bladed外控制器、Matlab引擎技术和命名管道技术开发Matlab与Bladed联合仿真平台,对基于坐标变换的独立变桨控制器进行仿真与验证.仿真结果表明该优化方法对独立变桨控制系统的3个耦合控制器PI参数具有非常好的综合优化效果.

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太阳能学报

第39卷第2期

2018年2月

Vol. 39, No. 2

Feb., 2018

ACTA ENERGIAE SOLARIS SINICA

文章编号:0254-0096(2018)02-0307-08

大型风电机组独立变桨控制器 PI参数联合整定

高峰,凌新梅,王伟

(华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206)

摘

要:目前大型风电机组独立变桨距控制策略主要采用 3 独立 PI 控制环结构。针对其 PI 参数在设计和优化过

程中不易整定的问题,首先应用 Bladed软件对风电机组模型进行线性化处理,获取用于 PI参数整定的线性化模型;

然后通过正交实验分析各个 PI控制器参数对系统性能指标的影响趋势及影响程度,并在正交实验的基础上采用免

疫遗传算法对独立变桨 PI 控制器参数进行优化;最后结合 Bladed 外控制器、Matlab 引擎技术和命名管道技术开发

Matlab 与 Bladed 联合仿真平台,对基于坐标变换的独立变桨控制器进行仿真与验证。仿真结果表明该优化方法对

独立变桨控制系统的 3个耦合控制器 PI参数具有非常好的综合优化效果。

关键词:风电机组;PID控制;优化;遗传算法;参数整定

中图分类号:TK81

文献标识码:A

具和 Bladed 中高精度的机组模型 ,本文搭建出

Bladed 与 Matlab 联合仿真平台。借助该联合仿真

平台在正交实验的基础上采用免疫遗传算法对独

立变桨控制器参数进行优化,实现多输入多输出复

杂控制系统中多个 PI 控制器的综合整定与参数

优化。

0 引言

由风轮扫掠面内风速差异引起气动不均衡载

荷,会给大型风力发电机组造成很大的疲劳载荷

和振动。独立变桨距控制可在限制功率的同时改

善机组所受气动载荷。目前,基于坐标变换的独

立变桨控制策略因可实现载荷反馈控制而逐渐成

为研究热点^[1~8],文献[4~6]采用的二次型优化控

制一般需要精确的机组线性化定常模型,但对于

具有强非线性和参数时变的风力发电系统,机组

线性化模型不易建立,智能控制算法则需要大量

的数据运算^[7,8],如在 PLC 控制器中实现将影响控

制的实时性。因此,国外大型机组独立变桨控制中

仍主要采用 PI 控制算法,研究其参数优化具有重要

的实际意义。

1 基于坐标变换的独立变桨距控制

作用于 3 个桨叶上的非对称风速会在叶根产

生非对称弯矩,即桨叶旋转坐标系(图 1a)中的摆振

弯矩 M_xB和挥舞弯矩 M_yB,其中桨叶挥舞弯矩 M_yB会在

轮毂处产生周期性载荷,即轮毂固定坐标系(图 1b)

中的俯仰力矩 M_yN和偏航力矩 M_zN。基于坐标变换

的独立变桨控制策略是通过 Coleman 坐标变换理

论将桨叶气动弯矩转换为轮毂俯仰力矩和偏航力

矩,然后将俯仰力矩和偏航力矩作为反馈量来进

行载荷控制^[1~3]。图 2 为控制原理图,其中 M₁、M₂、

M₃为测得 3 个叶片在桨叶坐标系下挥舞弯矩 M_yB,

通过 Coleman 坐标变换得到轮毂固定坐标系中的

俯仰力矩 M_yN的测量反馈 M_d和偏航力矩 M_zN的测

量反馈 M_q;俯仰力矩 PI 控制器和偏航力矩 PI 控

制器输出桨距角信号β_d和β_q,将β_d和β_q经过坐标反

Bladed 仿真软件被广泛应用于机组的设计与

优化中,但进行独立变桨控制仿真时需编制外部控

制器(DLL 文件,即动态链接库)。一些先进控制算

法采用 C++语言开发难度大、周期长。而 Matlab 中

控制工具箱功能强大,易于实现先进控制算法,但

所建非线性模型准确度低,仿真功能有限。为了利

用 Matlab 强大的数据分析能力、丰富的控制算法工

收稿日期:2015-12-21

基金项目:中央高校基本科研业务费(2015MS24)

通信作者:高峰(1976-),男,博士、讲师,主要从事风力发电机组性能评估与控制优化方面的研究。

万方数据

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(s + 3.728s + 312.4)(s + 0.2838s + 545.7)·

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

(s + 0.3552s + 783.3)(s - 1262s + 6713000)]/

[(s + 3.333)(s + 0.1388)(s²+ 0.3593s + 8.887)·

(s²+ 0.03835s + 8.881)(s²+ 3.941s + 46.26)·

(s²+ 2.007s + 193.2)(s²+ 3.459s + 345.3)·

(s²+ 5.511s + 462)(s²+ 1.257s + 522.6)·

(s²+ 2.331s + 635.8)(s²+ 4.964s + 4272)]

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

(s²+ 0.04518s + 9.916)(s²+ 4.221s + 41.1)·

(s²+ 5.156s + 241.7)(s²+ 5.096s + 437.8)·

(s²- 50.68s + 2896)(s²+ 63.92s + 3656)]/

[(s + 333.3)(s + 0.1429)(s + 0.00007595)·

(s²+ 0.3635s + 8.885)(s²+ 4.197s + 41.95)·

(s²+ 3.938s + 46.26)(s²+ 3.476s + 345.1)·

(s²+ 5.51s + 462)(s²+ 4.95s + 4273)]

(s + 12.85)(s + 5.61)(s²- 0.06232s + 8.596)·

(s²+ 0.09754s + 9.176)(s²+ 1.124s + 99.19)·

308

太

阳

能

学

报

39卷

变换得到独立变桨距信号增量Δβ₁、Δβ₂、Δβ₃;最后

2 风力发电机组Bladed模型线性化

将功率 PI 控制器输出的同步桨距信号β和独立桨距

信号叠加,就得到 3 个桨叶各自的桨距角控制信号

2.1 模型线性化计算

β₁、β₂、β₃。

基于经典控制理论的 PID 参数整定方法需要

对象的数学模型,而目前广泛应用于控制系统仿真

的非线性机理模型^[9],因其不能计算实时载荷也未

考虑风剪、塔影等效应对功率和载荷的影响而无法

满足大型风力发电机组独立变桨控制研究的需

要。由 GH 公司开发的权威风力发电机组仿真软件

Bladed 可利用大量详细的设备参数建立机组仿真

的数学模型,由于该软件通过德国船级社和 IEC 认

证,模型准确且仿真精确度高,具有实时载荷计算

功能。对由 Bladed 建立的机组模型使用模型线性

化(model linearization)功能 ,再将运算结果进行

Bladed 线性模型后处理,便可得到 MIMO 线性化模

型数据文件^[10]。该文件可在 Matlab 软件中读取并

进行形式转换。本文以一台 1.5 MW 异步双馈机组

M_zN

M_zB

M_xB

F_zN

z_N

M_xN

M_yB

F_zB

x_B

M_yN

^yBy_B

F_xN

z_B

F_yN

x_N

F_xB

y_N

a. 桨叶旋转坐标系

b. 轮毂固定坐标系

图1 桨叶旋转坐标系与轮毂固定坐标系

Fig. 1 Blade rotating coordinate system and hub fixed

coordinate system

M_dr

M_d

M_q

β_d

△β₁

偏航力矩PI

控制

器

为例完成以上模型线性化工作,并通过后处理计算

△β₂

△β₃

Coleman

逆变换

Coleman

变换

β_q

得到任一风速时用于 PI 参数整定的 SISO 线性

俯仰力矩PI

控制

器

模型。例如功率传递函数在风速 v=16 m/s 时如

式(1)所示,桨叶载荷传递函数则需考虑方位角不同

M_qr

方位角θ

M₁

M₂

M₃

△β

△β³₂

△β₁

G s =[3.4835(s + 619.4)(s + 67.45)(s - 9.922)·

_β( )

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

风电机组

功率P

功率设定

风速

P_r

功率PI

控制

器

图2 基于坐标变换的独立变桨控制原理图

Fig. 2 Individual pitch control schematic based on

coordinate transformation

该控制策略实质上是对风电机组多变量耦合

控制系统进行解耦,将旋转坐标系下的控制状态

变换到固定坐标下,实现 3 个控制环的解耦控制,

即统一变桨距控制环、风力机轮毂俯仰控制环和

风力机偏航控制环。但将多变量耦合问题用坐标

变换转换成 3 个独立的反馈控制环,如果在参数

整定时未考虑 3 个控制回路的耦合关系,势必造

成独立整定参数无法实现整体控制的最优化。因

此,笔者在 SISO 系统参数整定的基础上,充分考

虑各个控制器回路之间的耦合关系,在 MIMO 系

统基础上将 3 个控制环作为一个整体进行 PI 参

数优化整定。

(1)

G_βs =[-2828.9806(s + 301.7)(s + 0.09197)·

( )

(2)

万方数据

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