【莱芜发电机出租】风力发电机组的智能控制设计

时间：2021-09-11作者：山东吉瓦发电机有限公司浏览：721

风力发电控制系统的基本目标分为3个层次。这就是保证可靠运行，获取较大能量，提供良好的电力质量。风力发电系统的控制技术从定浆距发展到变桨距又发展到近年来采用的变速控制技术正是为了达到这一控制目标。



传统的变速控制模式需要首先建立一个有效的系统模型，而由于空气动力学的不确定性和电力电子模型的复杂性，系统模型的确定不是件容易的事情。从已列出的那些可能影响风力发电机组性能的误差源和不确定性因素中，研究人员发现，由于雷诺数的变化会引起在功率上5%的误差，而由于叶片上的沉积物和下雨可造成20%的功率变化，其他诸如老化和大气条件等因素，也将在机组的能量转换过程中引起不同程度的变化。因此所有基于某些有效系统模型的控制也仅适合于某个特定的系统和一定的工作周期。由于这些原因，基于模糊逻辑的智能控制技术于较近几年被引入了风力发电机组控制领域并受到研究人员的重视。


1 模糊逻辑控制


模糊逻辑控制是一种新颖的控制策略，与经典的控制策略相比，模糊控制的优势在于模糊逻辑控制器*数学模型即可由控制器执行其功能。不论是在非线性还是多变量系统中，特别是当系统数学模型未知或不确定时，都能产生令人满意的效果。模糊逻辑控制器框图如图1所示。


模糊逻辑控制策略分5个步骤来实现：


1)输人控制变量(文字控制变量);


2)通过适当的模糊从属函数将文字控制变量模糊化;


3)通过基于规则的判定矩阵决定控制策略(试探规则);


4)通过设置模糊的集合形式将输出的控制变量非模糊化;


5)反馈输出信号，通过适当的调节器来控制风力发电机组运行。


模糊逻辑控制器的参数


简化的模糊逻辑控制器包括4个主要部分：


1)输入接口;


2)判定规则矩阵;


3)推理引擎;


4)输出接口。


⑴控制变量。模糊逻辑控制器用非线性图形来描述从输入变量到输出变量的过程。控制器根据测量值来确定风力发电机组运行条件，并根据判定规则矩阵选择适当的动作。根据系统状态，控制器在‘‘不动作”和“全动作”的范围内，以较度非线性的方式抑制波动。控制器并不含动态部件，因此，它在理论上可以即时根据判定规则矩阵进行校正控制。


⑵从属函数。如果x为一个目标集合，则模糊集合A在x中是一组顺序数对A={(x，μA(x))，x在X中且μA(x)为从x到[0，1]区间的映射}，式中，μA(x)被称作是A中x的模糊从属函数。定义模糊从属函数时，代表模糊逻辑控制器文字变量的输入控制变量，必须分成几个部分。为给每一文字变量挑选属性号，必须考虑到模糊逻辑控制器将根据4个输入变量和它们的时间导数来决定系统特性趋势。当4个输入变量维持在平衡点或在预先确定的范围之内时，可以通过适当的从属函数来设计模糊逻辑控制器。为了满足良好的设计要求，我们为输入文字变量、它们的导数和模糊修正定义了5个模糊集合。


⑶判定规则矩阵。一般说来，可以为每一个输入变量定义共5×5=25个规则。但是，模糊逻辑控制器的应用经验说明，往往只需利用其中的几个规则，系统性能就可以得到很好的控制。判定规则以IF(A) AND(B) THEN(c)的形式进行公式化，其中，A、B是两个前提，而c是结果。


⑷输出控制变量。模糊输出控制变量的确定实际上是一个非模糊化过程，将模糊修正集合转化为输入控制变量预定义运行范围内的真实值。


2 模糊转速控制器的设计


2.1 模糊逻辑控制器设计


为了取得在额定风速以下运行时的最大功率。在风力发电机组的变速恒频运行中，采用了3个模糊控制器：模糊控制器A用于跟踪不同风速下发电机的较佳转速从而优化风力机的气动性能;模糊控制器B在低负载时调节发电机转子气隙磁通，从而优化发电机的效率;模糊控制器C抵抗干扰，保证转速控制系统的鲁棒性。


2.2 仿真与模拟研究


根据上述控制方案，用MATLAB/SIMULINK软件进行仿真研究。MAT[AB/SIMULINK的Power system元件库内有很多包括发电机存内的电气器件模型，但没有风力机模型。根据风力机特性和参数，可以建立风力机的模型。


由于模糊隶属函数与模糊控制规则的建立包含很多经验因素，初步的选择可能并不能达到比较好的效果，因此在仿真过程中可以根据仿真结果对它们进行修改，以达到理想的结果。


采用模糊控制技术的优点是明显的，在它进行实时搜索的过程中不需要风速信号，而且也不在乎系统参数的变化，对于噪声和扰动于扰的也不敏感。对于风力发电机组这样的非线性时变系统是一种理想的控制方案。


2.3 模拟研究


为了评估模糊逻辑控制器的性能，将上述控制器用于实际运行的风力发电机组。




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