基于模糊Smith预估的直驱风电机组变桨距控制器研究

杨 伟，邓程城，徐 乐



基于模糊Smith预估的直驱风电机组变桨距控制器研究

杨 伟，邓程城，徐 乐

(南京理工大学自动化学院，江苏 南京 210094)

在大型直驱风电机组中通常采用变桨距的方法来提高风能利用率，调节发电机组的有功功率。但由于风速变化的随机性和风力发电机组的非线性特点，传统的PID控制算法并不能取得令人满意的效果，为此提出了模糊Smith预估控制方法。在模糊理论和Smith预估控制理论的基础上，分别对模糊控制器和Smith预估控制器进行设计，最后将两者相结合，并在Simulink平台上搭建了模型，进行了仿真。仿真结果表明，所提方法在风速变化超过额定风速的情况下，能够通过控制桨距角使风力机转速稳定在额定值，实现直驱风电机组的恒功率控制。

直驱风电机组；风能利用率；桨距角；模糊Smith预估控制；额定风速；恒功率控制

0 引言

在大型风力发电机组中通常采用变桨距的方法来提高风能利用率，调节发电机组的有功功率。但是，要很好的实现对变桨距系统的控制仍然面临诸多问题，比如永磁风电机组的非线性、强耦合以及较大的转动惯量。

目前国内在风电机组变桨距控制方面应用最广且较为简单的是PID控制器。但由于风速变化的随机性以及风力发电机组的非线性特点，PID控制算法并不能取得令人满意的效果。文献[1]在传统的PI控制基础上加入增益调整环以改善系统在高风速段的控制性能。文献[2]提出一种基于小世界优化算法在线整定的自适应PI控制策略。该策略利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识,同时引入小世界优化算法对Pl参数进行动态调整和优化，使风力机输出功率维持在额定功率附近的允许范围内，控制效果比传统PI控制有很大改善。文献[3-4]提出模糊自适应整定PID控制理论设计风力发电系统变桨距控制器。基于模糊自适应整定PID控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能以及对风速扰动的鲁棒性，能够有效改善风力发电系统变桨距的控制效果。但是由于变桨系统的惯性和延迟，整个控制过程的动态调节时间长，超调量大。文献[5-7]提出模糊前馈与模糊自适应整定PID结合的新型变桨距控制方法。利用模糊推理，给出合适的桨距角前馈值，与模糊PID控制器的输出相加作为桨距角变化的设定值。在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量，缩短调节时间。但是结构相对来说比较复杂。文献[8]提出一种基于功率变化判断和模糊控制的风力发电机组变速变桨控制方法。在高于额定风速的风况下，对于稳定风电机组的输出功率取得了良好的控制效果。文献[9]提出一种扩大过渡区的改进控制策略来消除额定功率运行点附近切换造成的功率波动。

本文在对直驱风电机组的组成结构和工作原理[10-14]进行分析后，综合以上文献，针对较复杂的控制结构以及风力机变桨系统延时环节带来的问题提出将模糊控制与Smith预估补偿控制相结合构成模糊Smith预估控制方法。其中，模糊控制是一种新型智能控制，与其它的智能控制相比，具有很强的抗干扰能力和很好的鲁棒性等优点。再结合基于变桨距系统延时环节的Smith预估补偿方法。两种控制方法取长补短，在对参数变化的控制对象有较强适应能力的同时，又能对纯滞后特性有较好的补偿效果。

1 基本理论

1.1 模糊控制的基本理论

模糊控制是通过总结人类的行为方式，并对人的手动控制决策加以语言描述而实施的一种智能控制。而其中用来描述人的行为的一系列条件语句，被称为模糊规则。

模糊规则是由专业人员对他们所熟悉的被控对象的控制经验总结而得到的。模糊规则的条件语句由很多具有模糊性的词汇集合而成，如“偏低”、“较大”、“略小”等。而模糊控制器就是这些模糊条件语句所构成的。模糊系统中极具模糊性的输入、输出量以及状态量导致模糊系统的不确定性。换言之，模糊控制其实是一种计算机数学控制形式，其结构如图1所示。

图1模糊控制器结构图

1.2 Smith预估控制器基本理论

Smith预估控制器是由O.J.M.Smith提出的一种时滞补偿的预估算法，常常应用于控制系统中。它通过对控制对象动态特性的估计，在常规控制器上并联时滞预估器，从而消除时滞对被调节量的影响，进而降低了时滞环节对整个控制系统造成的影响。Smith预估控制系统将时滞环节转移到闭环以外，因此具有提高控制性能的优点。但是它对控制对象的数学模型精度要求很高。当实际对象与估计模型有偏差时，控制质量会恶化，而且对外部干扰的敏感度会降低，鲁棒性能也会随之变差。系统结构如图2所示。

图2Smith预估补偿反馈控制系统

Fig. 2Smith estimated compensation feedback control system

2 控制器设计

2.1 模糊控制器设计

在模糊控制器进行设计之前，首先要确定控制的结构。模糊控制器的内部结构主要分为三大部分，包括：输入量的模糊化、模糊逻辑推理和输出量的解模糊化过程[15]。

(1) 模糊控制结构选择

本文中采用二维结构单变量模糊控制器，即将输入量及其变化率同时送入模糊控制器作为输入量，如图3所示。

图3模糊控制器原理图

(2) 输入量的模糊化过程

{负大，负小，零，正小，正大}

(3) 模糊规则制定

模糊逻辑推理是模糊控制器中至关重要的环节，而模糊逻辑控制器又由模糊规则决定。模糊规则是对人工控制策略加以总结，然后通过语言对其进行描述而获得的。一般控制策略由“if-then”的形式构成。

本文所设计的模糊控制器的模糊规则可以表示为

(4) 输出模糊量的清晰化

2.2 Smith预估控制器设计

在直驱永磁同步风力发电机组变桨距系统的实际应用中，对于桨距角的控制过程存在一定程度的纯滞后环节，使得系统的稳定性和控制精度下降。如果滞后时间足够大时，系统将失去稳定性，这就是大延时会造成变桨距系统难以控制的最大因素。在这种情况下，采用Smith预估控制可以实现将滞后环节转移到控制回路以外，从而消除了时间滞后对系统控制的影响。根据变桨距系统的模型，所设计的Smith预估控制的控制系统等效图如图4所示。

图4Smith预估控制系统等效

3 仿真分析

3.1 仿真模型

仿真对象是一套1.5 MW的直驱式永磁同步发电机组。构建模糊控制器和Smith预估控制器，得到基于功率变化的模糊Smith预估控制的变桨距结构图和仿真模型，如图5和图6所示。

图5风力发电机组模糊Smith预估控制变桨距模型结构

图6风力发电机组模糊Smith预估控制变桨距Simulink仿真模型

3.2 仿真结果及分析

额定风速为12.5 m/s，额定功率为1.5 MW，切出风速为25 m/s，风力机额定转速为50 r/min，变桨距系统时间常数，延迟时间。

风速模型采用12 m/s到21m/s的阶跃风，仿真时间定为1 000 s，每隔100 s出现一次阶跃，仿真波形如图7所示。

图7风速阶跃变化

图8中分别表示采用PID控制器和模糊控制器在14~15 m/s的阶跃风作用下的功率响应曲线，可见当出现阶跃风时，采用PID控制器输出的有功功率阶跃较大，且达到额定值的时间较长；采用模糊控制器输出有功功率几乎没有阶跃，基本稳定在额定功率处。显然，采用模糊控制器的控制效果和控制精度上都明显优于传统的PID控制器。

图8输出功率变化(模糊和PID对比)

从图9中可以看出当不考虑变桨距执行环节的延时，由模糊控制器来控制桨距角的功率响应时，风电机组的输出功率稳定在1.5 MW。然而当要考虑变桨距执行环节的延时问题时，风电机组的输出功率不能很好地稳定在1.5 MW，而且随着风速的增加，输出功率的偏差越来越大，采用原来的模糊控制器不能达到很好的控制效果。因此本文在此基础上提出了一种新的控制策略，即模糊Smith预估控制。

图9输出功率变化(模糊控制器单独控制)

图10~图12中分别表示仅有模糊控制和模糊Smith预估控制(考虑变桨距执行环节延时)的系统动态响应。由仿真结果可以看出，当风速出现阶跃变化时，仅有模糊控制作用，由于变桨距执行环节存在时滞，桨距角不能随着风速的变化及时调节到一个合适的值，而是在不断地波动，且波动的幅度很大，使得风能利用系数也会不断地波动，最终风电机组的输出功率不能稳定在额定功率。而采用模糊Smith预估控制的方法，风速出现阶跃变化时，由于Smith预估控制器的作用，使得桨距角能够及时稳定到一个合适的值，风能利用系数也会稳定在相应的值，最终使得风电机组的输出功率稳定在额定功率1.5 MW。

图10输出功率变化(考虑变桨距执行环节延时)

图11变桨距执行机构输出桨距角(考虑变桨距执行环节延时)

图12风力机风轮转速(考虑变桨距执行环节延时)

4 结论

针对风电机组的非线性和时滞特性，采用模糊Smith预估控制的方法，设计了基于功率变化的模糊Smith预估控制器，并进行了仿真。主要结论如下：

所设计的模糊Smith预估控制器，性能优于单纯的模糊控制器；当风速出现阶跃变化时，使得桨距角能够及时稳定到一个合适的值，风能利用系数也会稳定在相应的值，从而得到稳定的功率输出。

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(编辑 张爱琴)

Pitch control of direct drive wind turbine based on the fuzzy Smith predictor

YANG Wei, DENG Chengcheng, XU Le

(College of Automation, Nanjing University of Technology and Engineering, Nanjing 210094, China)

In the large-scale direct drive wind turbine, it usually changes the pitch to improve the utilization of wind energy and adjust the active power of generators. However, as the randomness of the wind speed and the nonlinear characteristic of the wind turbines, the traditional PID control algorithm can not obtain satisfactory results. For this reason, a fuzzy Smith predictor control method is proposed. Based on the fuzzy theory and Smith predictive control theory, the fuzzy controller and Smith predictor controller is designed, finally the both are combined, the model is set up by Simulink, and the simulation verification is performed. Results of simulation show that when the wind speed exceeds the rated wind speed, the proposed method can make the fan speed stable in ratings by controlling the pitch angle and achieve the constant power control of direct drive wind turbine.

direct drive wind turbine;wind energy utilization; pitch angle; fuzzy Smith predictive control; rated wind speed; constant power control

TM614

1674-3415(2016)01-0065-06

2015-03-18；

2015-06-03

杨 伟(1965-)，男，副教授，硕士生导师，主要研究方向为电力系统分析与控制、分布式电源与并网控制、配网自动化、微电网技术及应用；E-mail: weiyang@mail.njust. edu.cn

邓程城(1991-)，男，硕士研究生，主要研究方向为电力系统分析与控制；E-mail: dengcc_1203@126.com

徐 乐(1988-)，女，硕士，主要研究方向为电力系统分析与控制。E-mail: xule0807@sina.com