直驱永磁风力发电机组MPPT综述



直驱永磁风力发电机组MPPT综述

主要研究风力发电控制技术及智能微网。

刘文洲1，刘巡2,李宁2，西灯考2

(1.长春工程学院电气与信息工程学院，长春130012； 2.长春工业大学电气与电子工程学院，长春 130012)

摘要：风力发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪(MPPT)，主要介绍了几种常见的风力发电系统MPPT控制方法，包括叶尖速比法、功率信号反馈法、爬山搜索法以及模糊智能控制，分析了各自的优缺点，并指出了MPPT方法的发展趋势。

关键词：风力发电系统；MPPT；模糊控制

0 引言

能源是国民经济发展和人民生活不可或缺的物质基础，现在主要的能源体系为煤炭、石油、天然气等，这些化石燃料的使用虽然推进了社会的快速发展，但带来的是环境遭到污染，甚至是生态系统遭到破坏。因此，各个国家都在加强对环境污染的治理，同时也加大对风能、太阳能、水能等可再生清洁能源的开发利用。

在近几年的时间内，相对其他可再生清洁能源来说，风能表现出了更快的发展速度，风力发电技术也越来越成熟。但是由于风能的随机性、不稳定性的特性，所以风能的获取不仅与风力发电机的机械特性有关，还与其采用的控制方法有关。因此，改善风力发电技术、提高风力发电机组效率即最大功率点跟踪(MPPT)研究具有十分重要的意义。本文对常用的几种MPPT方法进行了概括性的总结，分析了各自的优缺点，希望对风力发电系统最大功率控制提供参考。

1风力发电系统MPPT概念

设风机叶片扫掠面积为A，空气密度为ρ，风速为v，根据贝兹理论，单位时间内风力机输出捕获的风能为

Pm=0.5Cp(λ,β)ρAv3，

(1)

式中Cp(λ,β)为风能利用系数，代表风机吸收风能的效率。理论上风机获得的最大风能不会超过59%，在实际的系统中，大约在25%～45%， 当风速确定时，风机吸收的风能只与Cp(λ,β)有关。当桨距β一定时，Cp(λ,β)是关于叶尖速比λ的函数(式(2)、式(3))，如图1所示。

图1　风机Cp与λ关系曲线

风速确定时，存在一个最佳叶尖速比λopt，对应最大的风能利用系数CPmax。

(2)

(3)

叶尖速比λ是叶片尖端的线速度与风速之比：

(4)

式中：ω为风轮旋转的机械角速度；R为叶片半径。

对于风电系统来说，风速是随机变化的，使得Cp不能达到最大值CPmax，常常工作在低效率状态。所以，根据风速变化时，让Cp处在或者接近CPmax，使风机捕获到最大风能，从而提高风电系统的效率。因此，最大风能追踪的控制方法(MPPT)是提高风电系统发电效率的关键因素之一。

2最大功率点追踪方法(MPPT)

目前，应用于风力发电机MPPT的控制技术主要分为传统控制技术和现代智能控制技术。传统控制技术有叶尖速比法、功率信号反馈法、爬山搜索法，现代智能控制技术以模糊控制为主。

2.1叶尖速比法

叶尖速比控制是为了使风力机的叶尖速比λ始终保持在最佳值λm，即当风速变化时，都能使风机获得最大风能转换效率。控制结构框图如图2所示。它需要不断测量风速和风机转速，计算出实际叶尖速比，将其与最优叶尖速比相比较，将其误差送入控制器，控制器控制逆变器的输出来调节风机转速，从而使叶尖速比最优。

图2　叶尖速比控制结构框图

该方法的优点：控制原理简单、容易实现，只需要一个PI控制器就可以满足系统要求，在知道风速的情况下可以精确快速地实现转速的调节。控制方法的缺点：需要测量风速、转速，而风速又难以准确地测量到，影响到控制的精度，还需要知道图1的风力机最佳叶尖速比曲线，而最佳叶尖速比由厂商经过软件和实际风洞实验得到。还要受风力机和发电机的特性以及所采用的变频器拓扑结构等环境因素影响，算法的移植比较困难。因此，这种方法在实际中采用得比较少。

2.2功率信号反馈法

功率信号反馈法(最优转矩法)是通过测量发电机的转速，根据风机的最大功率曲线，计算出该转速所对应的风机最大输出功率，与此刻风机的输出功率进行对比，得到误差量，经过PI调节器对风机进行控制，来实现最大功率点的跟踪。控制原理图如图3所示。

此法优点：与叶尖速比法相比不需要测量风速，避免了风速检测环节存在的诸多问题，能够取得较好的控制效果和具有很好的使用价值。缺点：需要知道最优功率曲线，最大功率曲线通常由离线的实验和仿真得到，同样外部条件变化时，风机叶片的特性会发生改变，影响功率反馈法对最大功率点跟踪的准确性，会增加功率反馈控制的难度和实际应用成本。

图3　功率信号反馈法控制原理图

2.3爬山搜索法

爬山搜索法能够克服前两种控制方法的缺点，基本原理是利用搜索的方式来寻找当前风速的最大功率点，无需测量当前风速，也无需知道风机具体的功率特性，而是人为施加转速扰动，通过测量输出功率的变化来搜索最大功率点。控制原理图如4所示

图4　爬山搜索法控制框图

图5　输出功率与转子转速关系曲线

风力发电系统在不同的风速下，输出功率Pm与转子转速Wm的关系曲线如图5所示，每一条曲线的最大功率点都对应一个相应的转速。该方法只需检测发电机速度w和系统输出功率Pm的改变，根据特定算法来搜索最佳参考速度，在该速度下风机的输出功率最大，即为山坡顶点，因此该方法称为爬山搜索法。根据搜索步长的不同，该方法又分为定步长爬山法、基于斜率的变步长爬山法、基于双步长的变步长爬山法、改进的变步长爬山法，这几种爬山搜索法在文献[1]中有具体分析。

算法优点：不需测量风速，不需要知道风机具体的Cp-λ曲线，只需知道每个采样时刻电机转速和功率值。缺点：对于惯量大的风电系统，由于时间常数打大使得转速滞后，导致无法进行正确的搜索控制。

2.4无速度传感器MPPT模糊控制

目前，已经研究出了多种MPPT模糊控制方案，总体上可以分为两大类。第一类是MPPT间接模糊控制，在文献[12-13]中有具体的阐述；第二类是MPPT直接模糊控制，它主要是直接控制升压斩波或者PWM的占空比，在文献[4-5]有具体的介绍。

从图6中看出在永磁风力发电系统中，在风速确定的时候，改变电压的占空比，输出功率的大小也是相应变化的，可通过改变占空比来捕获最大输出功率。文献[6]采用这种改变占空比的模糊控制方式，来捕获到风机输出功率的最高点。

图6　不同占空比下功率曲线图

接下来就是建立模糊控制规则。文献[6]中给出了模糊逻辑控制框图(图7)。输入量为占空比变化率和输出功率变化率，输出为占空比增大或减小。输入量经过模糊化接口，转化为模糊量，经过模糊控制规则和去模糊化，就能判断出占空比的变化方式，直到捕获到最大功率跟踪点。

图7　模糊控制逻辑框图

表1为模糊规则分析，表2为MPPT模糊控制规则表，式(5)为去模糊化方程。

表1　模糊规则分析表

表2　模糊控制规则表

(5)

文献[6]中利用上述方法使得Cp从0.411增大到0.430，可见此种控制方法还是不错的。

方法优点：不需要风速测试装置你，也不需要风轮的空气动力特性，只需要把占空比作为控制参数，减少了控制器的设计难度。此法缺点：由于模糊集的定义。隶属度函数的形状以及专家经验规则库的建立都是依据设计人员的经验来设定，一定程度上影响了控制的精度。

3结语

风力发电系统MPPT方法多种多样，在进行控制方法选择的时候要考虑经济成本，传感器类型、跟踪速度、精度以及应用领域。传统的控制方法存在着一定的缺陷，在未来的工程应用上，可以将智能控制与传统结合一起，如利用模糊控制方法建立智能规则库，对风机转速进行智能控制，还可以结合神经网络的离线训练，能快速地实现MPPT，但是在工程上实现智能控制有一定的技术难度。

通过对以上几种MPPT控制方法进行分析，对最大功率点跟踪控制方法的优化有一定的意义，也是未来MPPT算法的研究方向。

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The review on direct drive permanent magnet wind power system MPPT

LIU Wen-zhou, et al.

(SchoolofElectrics&InformationEngineering,ChangchunInstituteofTechnology,Changchun130012,China)

Abstract：The operation of the wind power system needs quick and accurate perform of maximum power point tracking(MPPT).This paper describes several common wind power system MPPT control methods, including the tip speed ratio method, power signal feedback method, climbing search method and fuzzy intelligent control method. The advantages and disadvantages have been analyzed, and the development trend of MPPT methods has been pointed out. It has a certain significance for Wind Power Generation System MPPT.

Key words：wind power system; MPPT; fuzzy control

文献标志码：A

文章编号：1009-8984(2015)04-0045-04

中图分类号：TM614

作者简介：刘文洲(1969-)，男(汉)，吉林长岭，教授

基金项目：长春市科技局项目(14KJ110)

收稿日期：2015-09-26

doi:10.3969/j.issn.1009-8984.2015.04.011