高效轻量化风机技术的探讨

陈清风

【摘  要】我国风力发电电气控制技术主要包括有变桨距发电技术、定桨距失速发电技术、主动失速发电技术以及变速风力发电技术，这些技术的应用过程有其优势，也有其缺点，相信在科学技术的持续发展下，这些技术都能够得到有效完善。在未来技术的发展的变革中，一定会有更多更有效的模型建立和技术变革从而应用在风力发电系统乃至电力系统中，到时候我国的风力发电技术一定会赶超世界强国。

【关键词】风力发电机;电气控制技术;发展趋势

前言

我国目前的经济发展速度飞快，同时也增加了对能源的需求量。由于风能是可再生的清洁能源中最重要的组成部分，因此对它的开发力度将日益加大。在此过程当中，风电技术的研发与进步显得尤为重要。在未来的发展中，我们将投入更多的人力和物力资源来支持风电行业的发展，加快对风电行业的基础设施建设和对技术方面的研究，优化我国的能源结构，为我国的经济发展和节能减排作出重要贡献。

1风力发电机概述

风力发电机就是一种能够直接将机械能、风能转化为电能的电厂机电设备。作为现代风力发电的主要实施机构，其由转动装置、塔架、对风装置、传动动力装置以及风轮与发电机等多个构件组成。作为风电场最为重要的发电设备之一，其综合效率以及运行稳定性直接影响到生产效率与安全。为了进一步提升安全性与稳定性，同时也为了获得更高的经济效益与社会效益，就必须关注风力发电机的运行与维护工作，通过不断提升电厂风力发电机的维护水平来促进行业的健康可持续发展。

2风力发电概述

风力发电机一般包括两部分：风机部分、发电机部分。根据风力发电机浆叶的功率调节方式，可分为定桨距机组、变桨距机组。前者浆叶、轮毂相连接，外界环境风风速变化时，迎风角不发生改变;后者根据定桨距风机进行了改进，风机叶片可围绕中心轴转动，保证叶片迎风角可调。两种机组相比，后者可在额定功率之外仍维持较高的平稳度，性能更突出，在大型机组中应用较多。根据风力发电机组不同，发电机可分为：异步发电机、同步发电机。确保变流机组的合理性便可保证设备维持稳定的变速运行状态。

3技术现状

风力发电机是风电系统中实现风能转换为电能的核心部件，风力发电系统主要由风轮、齿轮箱、发电机、功率变换器、变压器等部分构成。风力发电机在发展初期均采用小容量直流发电机，随着风电机组向大型化方向发展，交流发电机已成为当今风力发电机的主要形式。随着风力发电技术的发展，风力发电机由早期的直流发电机、笼型异步发电机等演变为当前的双馈异步发电机和低速直驱永磁同步发电机等。同时，风力发电机自身技术水平的提高，又有力地促进了风力发电整体技术的进步。例如，双馈异步发电机及其控制技术的成熟，使变速恒频风力发电得以实现，成为当前风力发电系统的主流。若根据风力发电机的运行特征为标准，风力发电机又可分为恒速风力发电机（Fixed speed generator）、有限变速风力发电机（Limited variable speed generator）和变速风力发电机（Variablespeed generator）。

4风力发电控制技术

4.1定桨距失速风力发电技术

定桨距风力发电机组在20世纪80年代中期开始进入风力发电市场，重点解决了风力发电机组的并网问题、运行安全性以及可靠性问题。采取软并网技术、空气制动技术、偏行和自动解缆技术。桨叶节距角在安装时固定，发电机的速度受到电网频率的限制，输出功率受到桨叶自身特点的限制。风速高于额定转速时，桨叶可以通过失速调节自动保持额定输出功率，一般依靠叶片独有的翼型结构，在遭遇大风时，流过叶片背风面的气流发生絮流，减小叶片气动效率，影响能量捕获，出现失速。由于失速是一个非常复杂的空气动力学过程，对于不稳定的风，很难准确计算失速效应，因此很少在大型风力发电机的控制中使用。

4.2变桨距风力发电技术

从空气动力学的角度来看，当风速过高时，能够通过调节桨叶节距和改变气流对叶片攻角，进而改变风力发电机组得到的空气动力转矩，从而使输出功率保持稳定。采用变桨距调节方法，风机输出功率曲线平滑。当风吹时，塔筒、叶片和地基的影响比失速调节风力发电机小得多，可以降低材料的利用率，降低整机的重量。它的缺点是需要一个复杂的变桨距机构，需要阵风的响应速度快到可以减少风的波动引起的功率脉动。

4.3变速风力发电技术

变速运行是风机葉轮的运行方式，其转速随风速的变化而变化，保持最佳的叶尖速度比和最大的风能利用系数。与恒速风力发电机组相比，风速随风速变化的变速风力发电技术在运行中保持最优的叶尖速度，获得最大的风能，当风轮转速变化时，风速变化较大，提高了系统的灵活性和传输能力，使输出功率更稳定，更有动力和功率转矩脉动补偿。

5风力发电系统的智能控制

5.1模糊控制

模糊控制是一种典型的智能控制方法，其最大的特点是专家的经验和知识被表达为控制的语言规则。它不依赖于受控制对象的精确数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被调节对象的参数具有较强的鲁棒性。风力发电系统是一个随机非线性系统，因此模糊控制非常适合于风力发电机组的控制。模糊控制在发电机转速跟踪、最大风能采集、发电机最大功耗、风力发电系统鲁棒性等方面取得了良好的控制效果。笼式异步发电机采用模糊控制机制，通过模糊控制和模糊控制参数设置，提高了跟踪装置的性能，提高了功率控制的效率;计算光负载流量，实现发电机逆变器效率优化;在功率偏差和变化时，可以在额定转速下达到最大功率。变速恒频无刷双风力发电系统采用自适应模糊控制模型，实现了较好的鲁棒性和抗干扰能力，通过模糊控制实现了最大的风能捕捉，提高了系统的稳定性。

5.2神经网络控制

人工神经网络具有任意逼近非线性模型的非线性映射能力，其自学习和自收敛可作为自适应控制器。在风力发电系统中，可以利用神经网络预测风速的变化，根据以往的风速观测数据。基于数据的机器学习是现代智能技术的一个重要方面。研究是基于观测数据来发现规则，并利用这些规则来预测未来的数据或不可观测的数据，从而有效地控制工业过程。这些学习方法包括模式识别、神经网络、支持向量机等。在风力发电系统中，可以从操作单元获得大量重要的数据，以研究机组的动态特性和性能。因此，将上述数据驱动的机器学习方法与控制风能转换系统相结合是解决风机控制问题的重要途径之一。

6风力发电控制技术发展趋势

控制技术在风力发电中的应用有利于风电技术的广泛应用和推广，缓解能源压力，降低资源消耗，提高效率，促进风力发电的大规模、现代化、智能化发展。特别是在大型风力发电控制中，可以有效地减少占用土地资源，提高系统的运行能力。变桨距还有变速恒频技术通过不断的改进创新，在实践运用中能够降低风力发电规模的局限性。特别是直接驱动技术的应用，可以有效地降低风力发电的成本，提高能源效率，创造更大的经济效益，同时避免污染和对周围生态环境的破坏。

结束语

在全球能源过度消耗的生态环境下，对新能源的研究和利用已成为世界热门的话题，风力发电是新能源发电技术中最具规模开发和商业化发展前景的发电方式，我国近几年风电产业发展势头强劲，风电新增装机的容量稳居全球前茅，因此，对风力发电的技术现状和发展趋势进行研究具有重要意义。

参考文献：

[1]朱鹏程.风机性能测试与故障诊断探讨[J].科技风，2017（13）：120-121.

[2]李伟伟.风机框架静动力特性分析及结构优化设计研究[D].上海：华东理工大学，2016.

（作者单位：国家电投集团广西兴安风电有限公司）