基于LQG-I 的風力發電機組控制系統設計

張思維

（國電電力山西新能源開發有限公司，山西大同，037000）

0 引言

隨著城市的建設，需要電能的物質越來越多，對風力發電機組的需求量隨之增加，風力發電機組開始24h 不間斷運行，此過程中，對機組的損耗巨大，極易出現機組罷工的情況，導致電力系統癱瘓[3]。在風力發電過程中，風輪的作用至關重要，風輪的轉速是影響電能轉化的關鍵性因素，提高風輪低轉速的控制效果，才能完善風力發電機組的運行效果，并將發電功率的標準差進行計算，將功率與風輪轉速控制在可行的范圍內，可以減小發電機組的壓力，從而提升機組的使用壽命[4]。本文以風力發電為例，在LQG-I 的前提下，設計風力發電機組的控制方法，旨在加強風力控制效果，提升風能轉化電能的效率，對后續電能的使用具有深遠的意義。

1 風力發電測速模型構建

在風力發電過程中，普遍使用風輪上的葉片獲取風能，此時葉片上的風速為風力發電有效風速。但是在測量過程中，由于風力不穩定，風速計算效果較差，從而限制風力發電效果。現如今的風能測速空間制約條件較大，即使使用精密儀器也很難完成測速。因此，本文考慮到多方面的因素，設計風力發電的測速模型如下所示。

式（1）中，Wspeed為實際風速；Seffctive為有效風速；Mnoise為測量噪聲；Wduration為風力穩定時長。本文考慮到風力發電機組的實際風速與有效風速等不確定性因素，將風力發電機組的各個組成部分進行約束，初步提升機組各構件的相互協調能力。一般風力發電機組的風速控制是將風輪的模態位移進行調整，并對風輪方位角進行計算，從而保證發電機的風能轉化精度。但是，實際上的風力發電過程，控制效果需要得到機組的動態響應效果，并將風電載荷與控制自由度相互平衡，從而實現機組的動態控制與動態傳動。因此，本文將測速模型作出約束，令Mnoise=0，則Wspeed的理想狀態為：

式（2）中，Wspeed′為理想狀態下的風速測量值；Cwheel為風輪變量；以此作為本文設計的測速模型的約束條件，減少風輪自身的調節負荷，改變風輪的變化角度，調整有效風速的測量結果，從而總體把控風力發電過程。

2 風力發電機組的無功控制

對風力發電測速模型約束控制后，開始實際風力測量，但是由于風力的可變性原因，在測速過程中會產生相關無功功率，從而導致電能的功率控制效果下降，增加發電機組的能源損耗。本文考慮到無功功率的誤差性，對風力發電機組進行無功控制。本文假設無功控制誤差為Ereactive，則：

式（3）中，Ereactive為無功控制誤差；Preactive為發電機組的無功功率；Ppreset為機組的無功預設條件；Econtrol為無功誤差控制指標；e(t)為t時刻機組的能源損耗情況，以此無功控制風力發電機組，提高機組電能功率控制效果，為發電機組最大功率控制提供支撐。本文選取10 組存在無功控制的，代表性較強的風力發電機組作為誤差分析對象，由于每個風力發電機組的預設條件不同，無法進行統一控制，因此需要將無功誤差控制指標作出轉化，對機組進行統一控制，轉化過程為：

式（4）中，Rreactive為發電機組轉化率。通過計算得到10 組風力發電機組的無功控制誤差，可以有效提升風力發電機組的控制效果。風力發電機組無功控制誤差結果如表1所示。

表1 無功控制誤差結果

3 發電機組最大功率控制

本文通過對風力發電機組的無功控制設計，可以初步提升機組的電能功率控制效果。并在此條件下，利用LQG-I對風力發電機組最大功率進行控制，完成風力指標極小的最優隨機控制。在風力發電過程中，存在高風速區與低風速區，最大功率的控制可以完善風力發電機組控制效果。但是，由于控制步驟較多且繁瑣，在最大功率控制時會產生較多的噪聲，因此需要利用LQG-I 獲取所有風力發電機組的運行狀態，對機組的噪聲參數進行處理。并利用LQG-I 狀態反饋性能確定控制參數，從而控制風力發電機組的最大功率。本文在LQG-I 基礎上對機組的控制參數進行計算，公式如下：

式（5）中，Pmax為風力發電機組最大功率；ρair為空氣密度。本文通過調節風輪的轉速，保證風力發電機組為正常運行狀態后，捕捉風力發電機組的最佳工作狀態時的空氣密度，結合周圍噪聲參數，得出此時風力發電機組最大功率。此外，風力發電機組的最終控制目標為風機在任意風速下，均可以達到最佳運行狀態，能夠最大限度地利用風能的風力系數，從而獲取風能。傳統控制方法中普遍利用風速計直接測量當前的風速信號，但是此種測量方式造成的誤差結果極大，影響最終對風力發電機組的控制效果。本文使用LQG-I 獲取風力發電機組的最優控制參數，同時考慮風速測量過程中出現的噪聲，以運行狀態間的轉換行為對比理想狀態下的風速結果，最終得到發電機組最大控制功率，為進一步優化風電機組的風電轉化控制性能，提升控制效果提供方法支持。

4 實現風力發電機組的有效控制

為了實現風力發電機組的有效控制，本文首先構建了風力發電機組的風力測速模型，并提供相關約束條件，保證模型對風力測速的真實效果。其次，對風力發電機組可能出現的無功功率進行計算，并以無功機組為例，轉化無功誤差控制指標，以此計算誤差結果，從而達成模型無功控制的目的，確保電能的功率控制效果，降低發電機組的能源損耗。最后，利用LQG-I 的最優控制和狀態反饋性能，控制風力發電機組最大功率，在保證機組的穩定運行條件下，加入風速測量出現的噪聲，調整模型的控制負載，從而優化機組風輪轉速，實現對機組的最優控制。本文認為，保證風力發電機組的控制性能不僅需要對機組功率實施控制，還要減少機組的功率負荷與功率輸出。通過本文設計，可以在保證電能轉化效果的前提下，減少機組的無功作用與無功誤差，同時也將風速等約束變量進行考量，可以有效調節風力發電機組的最大功率，保證機組的控制效果。

5 實驗

為了驗證本文設計的控制方法是否具有實用效果，本文將風力發電機組在不同風速下進行實驗，并對風力發電機組的控制效果進行擬合。在此基礎上，將傳統風力發電機組的控制方法與本文設計的風力發電機組的控制方法進行對比，驗證兩種方法的控制效果。實驗過程及結果如下所示。

■5.1 實驗準備

此次實驗，以圖1 所示的發電機組調度控制系統示意圖，為研究對象，驗證本文設計的控制方法是否具有實用效果。

圖1 發電機組調度控制系統示意圖

本文選取風力發電機組作為實驗前提，此風力發電機組的額定功率為10mW，平均單機容量在8～12 kW 之間。設定風力發電機總數量約1000 臺，槳葉長度在62.8m 左右，風輪半徑為65m，輪轂高度大致在89m 左右。為了保證風力發電機組的發電效果，風輪質量與輪轂質量分別控制在120 噸與260 噸的范圍內，使用12.6m/s 的風速作為額定風速；并將風輪額定轉速設定為13.2rpm；風力切入風速為5m/s，切出風速為26m/s。此時，風力發電機組的額定轉速為1245.6rpm，額定轉矩為4775Nm。

圖2 風力發電設備示意圖

在此基礎上，計算風力發電機組輸出功率與風輪轉速的標準差。計算公式如下：

式（6）中，Poutput為風力發電機組輸出功率；Spotor為風輪轉速；Pate為風輪半徑；m 與n 為常數。由此得出風力發電機組輸出功率與風輪轉速的標準差如表2 所示。

表2 風力發電機組的輸出功率標準差

如表2 所示，本文將風力發電機組的構件分為風輪、發電機、葉片、輪轂、加固件、風力旋轉發電，以及發電機機頭轉動等構件。各個構件功率與風輪轉速的標準差不同，因此，對風力發電機組的設定數據各不相同。

本文將變速箱剛度設定在1.56N/m 左右；變速箱電阻設定為3054Nms/rad；發電機電阻設定為16.45Nms/rad；發電機慣性設定為6.0kg·m2；轉子慣性設定為850000kg·m2；空氣密度設定為1.642kg/m2；轉子葉片長度設定為25m，此時的發電延遲時間為450μs。根據此設定值，本文將計算發電機的轉速，計算公式如下：

式（7）中，Gspeed為發電機的轉速；Dt為發電延遲時間。根據參數設定，由此得出發電機組的轉速結果如表3 所示。

表3 發電機組的轉速

如表3 所示，在1～10s 內，發電機組功率始終保持在1600mW 內，發電機的轉速保持在每5s 變換一次波動狀態，在此基礎上，發電機的轉速信號如圖3 所示。

圖3 發電機組的轉速信號

如圖3 所示，此時發電機組以5s 為單位，形成穩定信號波動，為風力發電控制提供條件。

■5.2 實驗結果

在上述實驗環境下，將傳統風力發電機組控制方法與本文設計的風力發電機組控制方法進行對比，驗證兩者的發電控制效果如圖4 所示。

圖4 實驗結果

如圖4 所示，在相同的實驗條件下，傳統控制方法的控制與標準發電信號誤差較大，影響實際發電效果。而本文設計的控制方法與標準發電信號相差較少，與其基本保持一致，因此發電控制效果更佳，符合本文研究目的。

6 結束語

近年來，我國大力倡導節能減排，電能作為主要節約能源，受到了廣泛的關注。其中，風力發電的發展速度較快，將風能轉化為電能，進而節約電能資源，為電力事業的發展創造了條件。在風力發電的過程中，采用空氣動力學、控制理論、機械分析、電子分析等多方面的應用，為風力發電技術形成更加有力的支撐。在進行風力發電時，多以風力發電機組為主要工作結構，將風輪、發電機、控制設備等發電裝置，利用風輪吸收風力再轉化為電能，從而實現風力發電的控制效果。但是，現如今的風輪轉速普遍較低，影響風能—電能的轉化效果。因此，本文利用LQG-I 設計風力發電機組的控制方法，旨在提高風力發電控制效果，為風力發電的進一步發展提供理論基礎。