基于事件驅動控制理論的風力發電系統建模

邱強杰，陳　眾，俞曉鵬，尹子中，文　亮，李　奇

(1. 國網湖南省電力公司 婁底供電公司，湖南婁底417000；2. 長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南長沙410114；3. 國網浙江省電力公司 金華供電公司，浙江金華321000；4. 國網浙江省電力公司 紹興供電公司，浙江紹興312000；5.國網安徽省電力公司 蚌埠供電公司，安徽蚌埠233000)

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基于事件驅動控制理論的風力發電系統建模

邱強杰1，陳眾2，俞曉鵬3，尹子中4，文亮2，李奇5

(1. 國網湖南省電力公司 婁底供電公司，湖南婁底417000；2. 長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南長沙410114；3. 國網浙江省電力公司 金華供電公司，浙江金華321000；4. 國網浙江省電力公司 紹興供電公司，浙江紹興312000；5.國網安徽省電力公司 蚌埠供電公司，安徽蚌埠233000)

風力發電系統工作狀態復雜多變，存在很多非線性的因素，常規模型難以展現其運行過程的變化。為了研究風力發電系統的狀態轉移，提高風電機組狀態監控可靠性，運用事件驅動控制理論中的有限狀態機建模方法，對機組工作狀況與運行規則進行分析，把系統潛在的工作狀態、風機運行參數以及狀態轉移條件等元素搭建成一個由外部條件觸發事件，事件驅動狀態轉移的有限狀態機模型。運用Matlab中的Stateflow模塊進行仿真，仿真結果表明，此模型可以準確反映風力發電系統的運行狀況，狀態轉移情況直觀清晰，在風電機組的狀態監控可以良好應用。

風力發電系統；事件驅動控制理論；有限狀態機；狀態轉移

0　引言

我國的風力發電事業相對許多發達國家來說底子比較薄弱[1]，與之相關的多項技術研發能力不足，風電機組的狀態監測技術的研發也相對滯后，導致風電機組在運行過程中故障停機事件頻發，嚴重影響了日常生產，造成了許多不可彌補的重大損失。風力發電機組的狀態監測系統是機組實現遠程監控的基礎，可以大大提高風力發電機組的運行可靠性，也為機組的無人值守提供了可能,對風力發電系統狀態轉移的研究可以為實現連續在線狀態監控打下基礎，為降低設備故障損失做出努力[2]。

目前，國內外已經出現了多種建模方法，早期的如機理分析法、測試法，以及近年來新興的神經網絡與馬爾可夫等。這些方法雖然在一定方面描述出了風電機組的特性，卻忽略了風力發電系統工作狀態的變化，對機組狀態轉移過程的研究還不夠充分。運用事件驅動控制理論中的有限狀態機方法對風力發電系統進行狀態監測建模，可以將風力發電系統的運行過程客觀的描述出來，把系統內在的運行邏輯條件用可見的事件驅動狀態轉移的方式來表達，事件的觸發由機組運行參數的變化引起，系統狀態轉移過程的透明性大大提高[3]。

1　事件驅動控制理論

事件驅動控制理論是非線性控制理論的重要部分，不同于普通的連續事件動態系統，其事件發展規律呈不確定的離散性變化，具有強力改善非線性控制性能、簡化控制系統結構、處理不確定模型與分析強非線性系統等突出優點[4]。隨著計算機網絡技術等高新技術的快速發展，事件驅動控制理論的研究也取得了豐碩的成果，并在國內外多個技術領域應用取得了成功，例如，雷達跟蹤控制、飛行器角加速度控制與工業過程控制系統設計等從分析到設計的多個重要階段。在多領域的運行實驗中取得的成果，證明了事件驅動控制理論的可行性，并逐漸對其他領域進行滲透，風力發電機組的控制符合該理論的發展與狀態遷移的規則。

不同于常規控制系統理論中的傳統時間驅動控制系統，事件驅動控制系統的信號通信與控制器運算都是由不同的事件來驅動的，而不是按固定時間周期性的驅動，故又稱之為異步控制系統或非周期性控制系統[5]。事件驅動系統屬于經典的Client/Server(客戶機和服務器)結構，大體上由事件發生器、事件消費終端(客戶)以及事件服務器3部分組成，具體結構如圖1所示。系統的輸入事件在事件產生器中產生，它既可以通過設置系統的數據來定義，例如某個數據超過等于或低于某一具體數值時事件觸發，也可以直接在外部通過輸入設備直接輸入。服務器有識別事件是否觸發的功能，當某一具體事件達到觸發要求，服務器會給事件消費終端發出系統信息，事件消費終端則負責做出與該事件相應的系統動作[6]。

圖1　事件驅動系統結構圖

2　有限狀態機介紹

自動機是一種具有記憶和邏輯判斷功能的動態模型，它有其固定的內部狀態，在信息處理方面有著強大的功能，在事件驅動領域的建模與分析中也有其獨到的作用[7]。有限狀態機(Finite State Machine簡稱FSM)是自動機的一種，在事件驅動控制理論研究中可以良好應用，是一種理論化的建模方法，對客觀事物可以直觀地描述[8]。它早期應用于計算機的程序語言設計，用來檢驗程序語句是否符合語法要求，隨著計算機及其網絡技術在其他領域的廣泛應用，有限狀態機逐漸在游戲、電路等行業得到了極大發展，由于各方科學家的積極參與，在20世紀80，90年代就已經形成了多個有限狀態機通用工具庫，到如今已經有了多個不同的版本。在一段時間的積累后，近年來又在通訊、醫療、電子、機器語言等領域取得了較大成果。

在一個確定型的有限狀態機A中，可以把整個有限狀態機模型分為5個不同的工作集合A={Z,X,C,V,B}[9]，其中：

Z={Z1,Z2,…，Zn}為系統有限工作狀態的集合；

X={X1,X2,…,Xn}為系統所有觸發事件的集合，觸發事件激活則驅動相應的狀態轉移；

C={C1,C2,…，Cn}為系統狀態轉移函數集合，狀態轉移函數決定觸發事件驅動狀態轉移的規則；

V={V1,V2,…,Vn}為系統的初始狀態集合；

B={B1,B2,…,Bn}為系統輸出事件的集合；

具體狀態轉移規則如圖2所示。

圖2　有限狀態機結構圖

狀態的遷移由系統當前工作狀態和觸發事件的類型來決定，不同的觸發事件可能造成的狀態轉移情況不同。

3　風力發電系統有限狀態機建模

3.1模型設計策略

模型把風力發電系統分為主控制系統、偏航系統、變槳系統、發電系統、剎車系統與停機處理系統6個部分[10]。通過有限狀態機建模，給每個系統建立獨立、有完整從初始狀態到終結狀態變化狀態序列的狀態機模型。它們平等合作又相互制約，由主控制系統內共享的事件與其他變量來協調其他5個部分復雜的邏輯關系。通過對系統工作狀態跳轉狀況的觀察，可以清晰地了解機組的內部運作機制和整個機組的運行狀況。鑒于本系統模型過于龐大，本文著重介紹主控制系統模型。

3.2主控制狀態機設計

3.2.1主控制系統運行過程分析

風電機組開機后，主控制系統首先會進行系統自檢，檢查系統是否有錯誤，無錯誤則轉入待機的空閑狀態，此時機組的風速傳感器將會把實時的風速信息傳到控制系統中，直到風速達到系統啟動風速后啟動偏航電機對風。偏航成功以后當風速達到發電機切入風速，制動系統將松開剎車，發電機開始切入運行。在此期間，為了保證發電機運行在額定風速下，變槳系統會隨著風速的變化而改變其槳距角，運行穩定之后即可并網運行。

3.2.2主控制系統有限狀態機建模

為了使系統模型建立更加直觀，狀態機的建立用到了Matlab中的Stateflow模塊。Stateflow是Matlab中專門處理復雜邏輯信號的一個模塊，在事件驅動控制系統的建模與分析中能夠很好的體現。用此模塊搭建的模型，具有可視化和仿真直觀等優點，可以清楚地把復雜動態邏輯表現出來，符合有限狀態機(FSM)的基本原則。利用Stateflow與Simulink相結合來建模可以擴展模型的功能。

通過對主控制系統運行過程的分析可將整個系統分為10個工作狀態，它的有限狀態機設計圖如圖3所示。

圖3　主控制有限狀態機

Z0(Con_state=0)：這是默認轉移狀態，開始仿真后會首先激活此狀態。它所代表的功能是系統讀取配置文件并初始化，檢測機組是否可以正常工作。

Z1：系統的空閑待機狀態。當系統初始化完成并且沒有發生錯誤會自動轉到此狀態。在此狀態下，機組的傳感器開始工作，將實時的各項數據傳遞給控制系統。

Z2(Con_state=2)：在此狀態下，會關注實時的風速變化，當風速達到系統的啟動風速時，將會發出信號給偏航系統。

Z3(Con_state=3)：當收到風速達到的信號后，此狀態會給偏航系統發出啟動的指令，系統開始偏航。

Z4(Con_state=4):如果在偏航過程中繞纜圈數達到解纜的要求，偏航系統會發出請求解纜的指令。

Z5(Con_state=5)：當偏航系統對風完畢偏航角度不再變化以后，啟動發電系統。

Z6(Con_state=6)：發電系統應答之后開始傳動，當發電機轉速達到切入系統轉速時松開剎車，發電機開始發電。

Z7(Con_state=7)：如果發電機轉速沒有達到其額定轉速則啟動變槳系統，通過調節合適的槳距角來調節發電機的轉速，發電機轉速達到額定轉速時并網運行。

Z8(Con_state=8):系統并網運行狀態。

Z9(Con_state=9)：風速超過切出風速或者低于啟動風速時，系統會停機繼續待機直到風速重新符合要求。在工作期間，如果出現急停、操作狀態由自動切換到手動或者維護狀態、需要解纜等狀況，系統也會進入停機處理狀態。

Con_state為工作狀態編號，Con_state的數值變化反映了狀態的跳轉。

觸發事件是驅動狀態轉移的唯一動力，只有在當前狀態下激活與之對應的相應觸發事件才會轉移到下一個狀態。觸發事件一般會結合系統的工作原理來設定，會與機組的實時參數相對照，它既可以從外部輸入也可以在內部定義，如ST_yaw_start為主控制控制偏航系統啟動的命令，只有在Con_state=3狀態激活時才會激活，而此時wind_speed>=ST_speed風速大于啟動風速已經被激活了，狀態也已經轉到了Z3。輸出事件可以輸出到整個狀態機中并應用到其他的子狀態機中進行信息的交互，具體的觸發事件如表1所示。

表1　觸發事件表

系統的數據也跟觸發事件一樣，既可以從外部輸入，也可以在有限狀態機數據一欄里面直接定義，在需要的時候還能輸出到系統中供本模型其他部分所用，具體數據如表2所示。

表2　數據清單

圖4　有限狀態機仿真

4　仿真試驗

在Stateflow模塊中建立起有限狀態機模型并設置好參數后，再在Simulink中接入風電機組的必要運行參數即可啟動仿真。Simulink仿真如圖4所示，有限狀態機的狀態轉移由事件驅動脈沖發生器E的過零信號來驅動，此脈沖發生器觸發類型為上升沿，周期設置為10 s，即每10 s驅動一次檢測，如果滿足了需要的觸發事件，當前狀態則跳轉到下一個工作狀態，不滿足則繼續停留在原狀態。當此周期設置的比較小時，驅動觸發事件的檢測次數會變得頻繁，即系統監測狀態轉移會更加靈敏，一旦觸發事件被激活即可驅動相應的工作狀態遷移。

模型中的風力發電機組參數以600 kW風機為標準，內部數據ST_wind_speed(啟動風速)設置為3 m/s；end_speed(切出風速)25 m/s；YS_max_Linear_Position_Dest_Circles(最大繞纜圈數)3圈；ST_generator_speed(發電機切入轉速)600 r/min；Rated_generator_speed(發電機額定轉速)1 800 r/min；額定功率1 500 kW。在將此模型應用到不同規格的風電機組時，只需要更改這些參數即可。

圖5　有限狀態機模型仿真波形圖

有限狀態機模型仿真波形如圖5所示，圖5(a)是風速wind_speed，圖5(b)是電機轉速Generator_speed，圖5(c)是發電機的功率power，圖5(d)是狀態編號con_state。開啟仿真后狀態機首先檢測默認轉移狀態，10 s后轉移到系統默認狀態con_state=0(讀取配置文件并初始化)；20 s時系統無錯誤則轉到空閑狀態con_state=1，緊接著進入監測風速狀態con_state=2；40 s時監測到風速達到啟動風速，狀態轉移到啟動偏航系統對風狀態con_state=3；偏航結束后，在50 s時狀態轉移到con_state=5(啟動發電系統)，發電系統成功應答后開始傳動，發電機轉速到達切入轉速600 r/min時開始發電，狀態轉移到con_state=6；電機轉速達不到額定轉速則在70 s時進入con_state=7(開啟變槳系統)；電機轉速達到額定值，在90 s時狀態轉移到并網運行狀態con_state=8。

從仿真結果可以清楚觀察到，用有限狀態機方法搭建的風力發電機組主控制系統模型可以隨著風機參數的改變而觸發事件，事件驅動相應的狀態轉移。證明了事件驅動控制理論應用到風力發電系統的建模上是可行的，模型客觀描述了風力發電系統的邏輯運作，狀態轉移迅速準確，具有研究價值。

5　結論

本文將事件驅動控制理論中的有限狀態機建模方法應用到風力發電系統的工作狀態轉移研究中，并通過Matlab軟件的Stateflow模塊進行有限狀態機的建模與仿真，把難以用普通方法來描述的風力發電機組內部邏輯客觀地表述出來。仿真結果表明，基于事件驅動控制理論的風力發電系統模型,能夠準確地通過風電機組的運行參數反映機組工作狀態的轉變，狀態遷移的過程清晰可視，具有極高的可靠性。

[1]羅來軍，朱善利.我國新能源戰略的重大技術挑戰及化解對策[J].數量經濟技術經濟研究，2015(2)：113-143.

[2]羅承先.世界風力發電現狀與前景預測[J].中外能源，2012(3)：1-10.

[3]王之華，王志新.大型風力發電機組狀態監測與控制技術研究[J].機電一體化，2008(11)：41-44.

[4]張威.Stateflow邏輯系統建模[M].西安：西安電子科技大學出版社,2007：25-30.

[5]王航飛.基于事件驅動的多智能體系統的環形編隊控制研究[D].北京：華北電力大學，2015.

[6]何鴻君，曹四化，諸祖高，等.一種改進的事件驅動系統框架[J].國防科技大學學報，2008，30(3):70-75.

[7]譚同超.有限狀態機及其應用[D].廣州：華南理工大學，2015.

[8]崔家瑞，李擎.基于有限狀態機的智能抄表集中器設計與實現[J].實驗室研究與探索，2014，33(8)，134-139.

[9]羅元劍，姜建國，王思葉，等.基于有限狀態機的RFID流數據過濾與清理技術[J].軟件學報，2014，25(8):1713-1728.

[10]湯敏，譚芝，李奇，等.基于FSM的風電系統運行狀態監測[J].電力學報，2013，28(5):404-408.

Modeling of Wind Turbine Generator System Based on Event-driven Control Theory

QIU Qiangjie1, CHEN Zhong2, YU Xiaopeng3, YIN Zizhong4, WEN Liang2, LI Qi5

(1.State Grid Loudi Electric Power Supply Company,Loudi 417000, China;2. College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science & Technology,Changsha 410114, China;3.State Grid Jinhua Electric Power Supply Company,Jinhua 321000, China;4.State Grid Shaoxing Electric Power Supply Company,Shaoxing 312000, China; 5. State Grid Bengbu Electric Power Supply Company,Bengbu 233000, China)

The wind power generation system is complex and variable, and many nonlinear factors exist under working condition. Due to the reason mentioned above, it is difficult for the conventional model to demonstrate the change of its operation process. To study the state transition process of wind turbine generator system and improve the reliability of wind turbine state monitoring system, with the method of finite state machine model, which is based on the event-driven control theory, the working conditions and operation rules of the unit are analyzed. Meanwhile, by combining the elements of working state of the potential system, parameters of the fan operation and state transition conditions as a whole and treating them as an event triggered by the external conditions, an event driven state transition of the finite state machine model is built. By using the state flow module in MATLAB simulation, the results are obtained and show that this model can accurately depict the operating conditions of the wind power system and the state transition is intuitively clear. The model can be applied well in wind turbine state monitoring system.

wind turbine generator system；event-driven control theory；the finite state machine；state transition

2016-03-07。

邱強杰(1991-)，男，碩士研究生，研究方向為電力系統運行與控制，E-mail：719952137@qq.com。

TK89

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2016.08.008