控制技术在风力发电系统中的应用

苏虹境

中水电新能源株洲风力发电有限责任公司 湖南 株洲 412000

引言

风力发电作为新能源发电的重要形式表现，所面临的发展前景以及应用方向相对广阔。目前为进一步提高风力发电系统运行高效性与可靠性，行业内部研究人员主动针对控制技术在风力发电系统中的应用问题进行了深入研究与分析。通过动态监测风力发电系统运行状态以及获取相关数据，及时识别异常风险问题，保障风力发电系统始终处于高效稳定的运行状态。

1 风力发电系统运行原理及特点分析

1.1 运行原理

风力发电系统作为实现风能转化电能的重要装置系统，在结构组件组成上主要包括发电机﹑叶轮﹑桨叶等。区别于传统发电系统，风力发电系统主要利用清洁能源—风能实现高效发电过程。在运行原理表现上，风力发电系统中的桨叶在收集到风能之后，会经过主轴承以及齿轮作用转化成为机械能。同时，通过异步发电机将机械能转化成为交流电形式，实现电能开发与利用过程。一般来说，风力发电系统可通过借助电流器作用促使交流电电压保持平衡状态。且经过变压器运行作用下可直接进入电网当中，与供电系统形成对接关系，完成日常供电过程[1]。

1.2 风力发电系统的特点

风力发电系统所面临的运行环境相对恶劣，因此风力发电系统在性能水平方面必须满足高质量运行使用要求。结合当前应用情况来看，国内所使用的风力发电系统在能源转化效率方面都表现较高，虽然风速处于不断变化且不稳定的状态，但是通过利用风力发电系统基本上可以最大限度将风能转化成为电能，利用率相对较高。除此之外，风力发电系统主要通过利用新能源形式，消除传统发电过程存在的污染影响。最重要的是，风能作为可再生资源的一种表现形式，在转化过程中主要通过依靠机械装置实现风能与电能的转化应用。期间，所产生的污染微乎其微，环境效益水平相对良好。

2 控制技术在风力发电系统中的应用可行性分析

新能源风力发电系统结构体系相对复杂，在日常运行管理期间，为保障新能源风力发电系统始终处于高效稳定运行状态，相关人员需要对新能源风力发电系统进行全过程监测管理，及时发现各机组设备异常运行问题并加以解决。其中，为实现对风力发电系统运行全生命周期的控制管理，可主动将控制技术应用于风力发电系统运行体系当中[2]。

与常规技术手段不同，风力发电系统所使用的控制技术所表现出的自动化﹑智能化以及自适应特点相对突出，可以动态实现对新能源风力发电系统运行状态数据的监测管理。如可以针对风力发电系统负荷数据﹑风况数据以及工况数据等信息进行监测管理。同时，还可以利用远程监控管理功能，无须人工到场解决，通过科学解决风力发电系统常见的风险问题，保证风力发电系统运行效益以及运行水平持续提升。

3 控制技术在风力发电系统中的应用方法及建议分析

3.1 定桨距控制技术

定桨距控制技术是风力发电系统常用的控制技术类型，在技术原理上，主要以桨叶翼型失速理论为基础，当风速保持额定值范围时，气流攻角会控制在特定值域范围当中。此时，桨叶上会形成明显的涡流现象，实现对系统运行功率的控制管理。其中，当轮毂所设置的桨叶出现失速问题时，可通过利用系统所具备的定桨距控制技术优势实现对系统运行功率的控制管理，达到良好的风力发电效果[3]。

3.2 变桨距控制技术

变桨距控制技术主要通过在纵向轴心叶片上完成调节控制等一系列操作过程，首先需要提前打开变桨距风电机组，使其保持安全稳定的运行状态之后，计算与优化调整节距角。一般来说，当额定转速达到或者超过0.5倍风速时，需要对节距角进行适当调整，保障其角度位置可以满足机组设备运行需求，避免对并网发电功能造成不利影响。其次，如果出现额定风速高于风速的情况，需要根据风速大小适当调节发电机转差率。其中，经调节处理之后，叶尖速比可以保持最优状态，利于完成对功率的控制管理。最后，如果变桨距风电机组功率与额定功率保持一致，这就可以表明当前风力发电系统已经处于稳定运行状态，可通过相应调整输出功率，进一步保障风力发电系统运行安全。

3.3 风轮控制技术

风轮控制技术主要通过实现功率信号反馈以及科学调节叶尖速比达到高效稳定的运行效果。其中，对于功率信号反馈而言，操作人员可结合实际反馈的功率信号信息，对风轮功率进行调节处理，促使系统始终处于运行功率最优化状态。对于叶尖速比调节而言，由于风速不可控，导致叶尖速最优比值不容易确定。针对于此，需要通过合理控制叶尖速以及适当调节风轮转矩等方式，对叶尖速比进行灵活调整，尽量保障风轮外边缘速度控制在合理范围内[4]。

3.4 信息化控制技术

3.4.1 专家系统。专家系统作为信息化控制技术的重要应用表现，可依托于智能化管控优势完成对风力发电机组运行全生命周期的控制管理，尤其是对于风力发电机组运行状态识别与管理而言。在具体应用过程中，专家系统可针对风力发电机组运行状态进行故障诊断，结合运行数据信息对故障问题进行精准判断与妥善解决。在具体实现过程中，专家系统可根据风力发电系统组成情况以及运行情况，获取运行数据。同时，通过建立故障诊断的专家模型，利用模糊控制原理对系统故障问题进行定位分析。在获取到故障相关信息之后，专家系统可第一时间采取针对性应对策略进行改进优化，防止风力发电系统处于风险运行状态。

3.4.2 自适应控制技术。自适应控制技术作为新时期保障风力发电系统安全稳定运行的重要技术手段。在具体应用过程中，可通过发挥技术的自适应以及自动化控制优势，针对风力发电系统运行参数动态变化速度进行控制管理。通过科学平衡运行参数变化以及提高模型反应的灵敏度，可进一步加强系统运行控制效果。与此同时，自适应控制技术可结合风力发电系统运行情况实现对其运行变化的实时监控。

如果系统运行出现异常变化或者其他风险问题，自适应控制系统会在第一时间采取相关措施加以应对处理。如可以通过调整控制器运行参数，完成对系统运动速度的调节管理。除此之外，自适应控制技术还可以针对变速控制系统模型构建问题进行调整优化。如可以利用自适应控制器完成对风力发电机组结构组件的运行控制，保障风力发电系统处于安全稳定的运行状态。

3.4.2 无功功率补偿技术与谐波消除技术。无功功率补偿技术与谐波消除技术作为新时期风力发电系统常用的控制技术手段，在具体应用过程中，无功功率补偿技术可通过不断减小电压波动带来的弊端影响，保障风力发电系统处于安全高效的运行状态。其中，在功能原理表现上主要可以通过发挥无功功率补偿技术的平衡电压电流以及控制谐波等作用优势，保障系统处于良好的运行状态，避免对系统元件安全运行构成威胁。

除此之外，谐波消除技术主要可以理解为为消除风力发电过程中所产生的谐波而采取的一项技术手段。客观来讲，风力发电系统所存在的谐波问题通常会对发电机组运行性能产生破坏性影响，如相继引发发电机铁损以及热故障等不良事件出现。而通过利用谐波消除技术，基本上可以通过借助相关设备如电力变流器抵消谐波带来的不利影响。或者也可以通过采取三角连接方式，完成对谐波进入量的控制管理[5]。

4 控制技术在风力发电系统中的应用前景及趋势分析

4.1 智能化、自适应化

未来新能源风力发电系统在开发利用风能方面应该时刻关注各类影响因素的变化问题，如风力﹑风速以及天气等，目的在于通过提前掌握各类影响因素变化有效调整桨距角﹑叶片转动速度等重要参数。一般来说，这一步骤的实现通常需要借助人工神经网络技术。因此在未来的发展中，可以将人工神经网络技术应用于新能源风力发电系统体系，通过利用人工智能神经网络技术的功能优势，如强大的学习能力以及计算能力，实现对系统各类参数的累积与储存分析。根据分析反馈结果，明确掌握桨距角以及叶片转动速度等重要数值。

在此基础上，结合风速以及风力变化构建模糊自适应控制体系以及相关参数，当风力以及风速变化到规定区间范围之后，技术人员可通过调整桨距角以及叶片转动速度等参数，达到良好的运行效果。除此之外，也可以将人工智能等先进技术引入到新能源风力发电系统运行体系当中。通过借助人工智能技术的自适应控制功能，完成对发电机功率以及风力涡轮转速等重要参数的自动化调整。举例而言，当发电机齿轮箱发生故障问题之后，可通过利用人工智能技术以及BP神经网络算法完成故障定位，通过研究分析故障形成原因，制定针对性故障解决方案。

4.2 实现最优参数智能化控制目标

新能源风力发电系统运行期间容易受到不确定因素影响而发生故障隐患问题。为妥善解决这一问题，在优化控制技术的过程中，可以通过引进新技术以及新理念实现最优参数智能化控制目标，保障新能源风力发电系统始终处于高效稳定的运行状态。在具体实现过程中，可通过调节新能源风力发电系统风量以及风速等重要参数，加强对发电机运行过程的控制管理。并通过利用传感器设施捕捉风速风能参数，完成对风力与发电机输出功率的控制管理。

在参数优化设计方面，可通过适当调节参数数据以及构建数据库，完成对新能源风力发电系统运行参数合理调整。除此之外，也可以通过模拟构建发电系统使用场景，对变桨距系统以及发电机运行所涉及的各类参数进行深度研究与分析。通过观察分析不足参数状态下各类装置系统是否会发生异常问题，对异常问题形成原因以及解决方法进行精准记录。经过多次调整之后，确定最优参数。考虑到外界风力变化问题，在最优参数设置方面可结合实际情况将其控制在一定区间范围内。并通过合理微调最优参数控制区间，以满足风速变化要求。

4.3 控制计算能力不断增强

近些年来，微积分以及专家诊断系统等新技术的引入应用，新能源风力发电系统自适应控制技术应用水平逐渐提升，主要集中表现在自适应控制能力以及计算能力大幅度增强。在引入应用过程中，技术人员可以利用微积分以及专家诊断系统所具备的强大逻辑分析能力以及计算能力，实现对风力发电系统运行状态等深度研究与分析。

根据分析反馈情况，对新能源风力发电系统存在的运行问题进行及时调整，保证发电系统始终处于高效稳定的运行状态。在此基础上，也可以通过构建自适应控制技术运行模型对系统运行故障问题进行直观分析，并通过制定科学合理的应对策略，加强对故障问题的全面排查。

5 结束语

总而言之，为进一步加强对新能源的开发与利用，相关行业内部应该加强对风力发电系统部署应用问题的高度关注。其中，为保障风力发电系统始终处于安全稳定的运行状态，研究人员应该加强对新技术以及新理念的引入应用。以本文所研究的控制技术为例，风力发电系统通过结合使用控制技术基本上可以实现对系统运行全生命周期的控制管理，利于消除扰动因素带来的风险影响，所表现出的可行性价值较强。针对于此，建议在未来的发展过程中，研究人员应该在现有控制技术的基础上，进一步加强对风力发电模式以及系统控制技术的创新应用，以期可以从根本上助推我国新能源事业高质量发展。