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風力發電機組控制方法改進策略分析

2019-10-21 11:25:42高志宇
科技風 2019年3期

高志宇

摘 要:在可再生能源領域之中,風力發電具備很大的發展潛力,世界各國也開始提升對風力發電的研究力度,實現風能最大限度的應用。本文根據以往工作經驗,對風力發電機組控制方法的分類進行總結,并從滑模變結構控制、矢量控制、最優控制、人工神經網絡控制四方面,論述了風力發電機組控制方法的改進,希望可以對相關工作起到一定的幫助作用。

關鍵詞:風力發電機組;滑模變結構;人工神經網絡

1 風力發電機組控制方法的分類

1.1 基于失速型的分離發電機組

該種發電機組在使用種類方面的數量較少,常見的有兩種類型,一種是定槳距失速型,另一種是變槳距失速型。在這兩種類型應用過程中,定槳距失速型主要是將風輪葉片中的失速作用展示出來,進而實現對風力發電機在風力較大的狀態下,實現功率的準確控制,之后利用該機型之中的葉尖擾流器,對極端狀態下的停機問題進行有效修復。站在變槳距失速型發電機組應用角度來說,與定槳距失速型存在很大的差異性,該種發電機組主要是利用低風速下的槳距角實現對輸出功率的全面控制,通過葉片槳距角的改變來提升對功率輸出的控制力度。

1.2 雙饋變速恒頻型風力發電機組

該種類型的發電機組可以實現對葉片槳距角的全面調節,還可以利用具備變速功能的雙饋性發電機,實現恒頻恒壓狀態下的電能輸出。如果整個風速比額定風速還要低,則該種類型的發電機組便可以通過葉片槳距角以及轉速變化,將發電機組的整個運行狀態改善,確保輸出始終保持在最大狀態。如果風速超過了額定速率,人們可以通過葉片槳距角的改變,將發電機組的功率控制在額定功率范圍之內,這樣一來,整個風力發電機組將會得到有效控制。

2 風力發電機組控制方法的改進策略

2.1 模變結構控制

在風力發電機組應用過程中,具備很強的非線性系統特性,而且在具體運行過程中,還具備較強的復雜多變等特點,與此同時,還會在運行過程中遇到負載、風向等變化,對自身運行狀態產生嚴重影響。因此,在日常工作之中,很難通過數學模型對機組控制模式進行精確建立。整體來看,滑變結構控制屬于開關型控制范疇,具備不連續控制等特點。在具體的系統預先設定過程中,只能在相應的特定空間之中進行滑模運動,進一步降低了系統設計的復雜性,相應速度也得到了提升,對于系統參數變化也不會過于敏感,魯棒性也會明顯的展示出來,提升整個風力發電機組的可操作性。也正是由于上述優點的存在,可以確保系統能夠在不確定狀態下穩定運行,并與風力發電系統之中的最大功率限制要求相符,最終實現對風力發電機組的全面控制。

2.2 矢量控制

在矢量控制作用下,人們可以實現對風能的有效跟蹤和利用,與此同時,還可以實現無功功率和有功功率的獨立耦合和調節。整體來看,該項控制系統具備較強的抗干擾能力和適應能力,能夠在很短時間內形成穩定控制過程。另外,雙饋電機相應控制系統在矢量控制中的應用十分普遍,但由于轉子電流勵磁分量會對發電機組自身穩定性產生巨大影響,導致整個無功補償量的大小會受到一定的限制。除此之外,在具體矢量控制過程中,還需要將具體的非線性以及干擾較大的因素排除,利用精確的數學控制來完善機組的運行過程,利用最優系統控制,保持風力發電機組的最優化運行。

2.3 最優控制

在風力發電過程中,其發電機組的基本組成均處于非線性、干擾較大等特點,而且由于環境的不確定性,風速變量也會呈現出一定的不規則特點,從而無法利用精確的數學控制來實現機組控制,但人們可以利用最優的系統性控制實現風力發電機組的最優控制。在該項控制技術實施過程中,可以通過線性化模型設計來實現,并通過周圍工作點的精確把握,提升控制工作的控制效果。而且在該種控制技術實施過程中,可以根據具體的線性化模型設計,對周圍的工作點進行快速尋找,與此同時,還能通過大范圍的反饋內容,對偶線性化實現精確性破解,以此來實現風力和風能的全面性捕捉。另外,針對于電功率波動較小、無功功率輸出要求等矛盾,聚能在最優系統的作用下,將上述問題解決,避免由于線路故障而出現較大的電壓波動。與此同時,在最優系統的應用過程中,工作人員還能將風能變化情況以及自動控制進行合理掌握,避免在后續工作之中出現新的問題。

2.4 人工神經網絡控制

神經網絡理論的實施,主要是以生物以及人類相應的學習表現和判斷能力為基礎進行深入研究,該組織不但自適應能力較強,而且還具備一定的自組織性特點,能夠與不確定風力進行適應和捕捉能力,為后續工作的開展提供基礎,確保整個風力發電機組朝著智能化方向發展,從這里也可以看出,人工神經網絡控制屬于智能控制技術范疇。站在具體工作角度來看,風速的測定以及預測周期等因素對風速預測的準確性影響十分嚴重。因此,神經網絡的應用對風速研究提供了巨大幫助,人們可以根據具體的時間序列模型將風速變量確定出來,待到風速變量得到采集之后,工作人員便可以通過回歸神經網絡和反向傳播神經網絡對其進行預測。由于該系統具備較強的非線性特點,進一步提升了人工神經網絡的實用性,只要做到數學模型的精確建立,便能夠在不穩定環境之中實現風力發電機組的高效運行。

3 總結

綜上所述,傳統能源在應用上具有不可再生等特點,無法保證人類的可持續發展。因此,通過風力發電機組的作用,人們可以實現對風能這種可再生清潔能源的高效利用,避免為后續發展帶來更大壓力。風力發電機組可以將風能轉化成電能,并在各種現代技術的配合下,實現風力發電機組的高效控制,最終提升風能的利用率。

參考文獻:

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