風力發電機組全功率變頻器增益自動控制技術

劉曉燕，張仁光

（山東華宇工學院，山東 德州 253034）

0 引言

風力發電作為清潔能源的重要組成部分，在全球范圍內得到了廣泛應用與推廣。然而，由于環境和氣象條件的不穩定性，風力發電機組運行過程中存在著一系列的挑戰與問題。其中之一就是風力發電機組功率的穩定控制，這直接影響著發電效率和受電網的穩定性。因此，全功率變頻器扮演著非常重要的角色，其是將電能轉換為恒定頻率的電力輸出的裝置，可以提高風力發電機組的性能，確保電力輸出的穩定性和高效性。此外，增益自動控制作為一種調節系統的方法，可以提高風力發電機組的響應速度和靈活性，使其能夠更好地應對不斷變化的風能條件，根據需要自動調整變頻器的增益（即放大倍數），以確保電力輸出的穩定性和高效性[1]。因此，為了解決風力發電不穩定性的問題，風力發電機組全功率變頻器增益自動控制技術的研究逐漸被廣泛關注。

文獻[2]介紹了一種用于接收端變換器的AGC 技術。將一個電壓比較器加入接收機變頻器中，利用該電壓比較器來獲得一個誤差信號，并對其進行自動的增益誤差值進行計算并輸出。利用一個錯誤的定標器來對誤差值進行處理，從而產生一個增益控制信號。在這個過程中，當一個環路濾波器在探測到這個增益控制信號之后，會對其進行內部處理，從而對其增益變化進行控制。但該方法采用的環路濾波器會引入一定的延時，特別是在對系統快速變化的需求響應時，產生滯后性，從而導致控制系統的動態性能下降。文獻[3]通過將數字仿真模型與全功率牽引平臺進行同步實時測試的方式，構建出了一個風電機組的全功率測試平臺。利用多體動態的線性變參數（LPV）建模技術，對葉片、塔式結構等柔性構件進行精細化建模，并將所得到的高準確度的模擬信號用作控制的輸入。在驅動平臺上，以仿生風力驅動的伺服驅動方式，實現了對驅動裝置的控制。但該方法是通過離散化的數學模型來模擬連續時間的系統行為，其中可能存在近似和離散化誤差，從而顯著影響模型的準確性。

本研究提出風力發電機組全功率變頻器增益自動控制技術。通過引入孿生神經網絡設計一個判別器，該判別器能夠將特征映射到指定維度的特征向量空間中，利用度量學習方法計算兩個特征向量之間的相似程度，準確判斷風力發電機組功率是否發生波動，從而有效地處理風力發電機組功率波動的判定問題。針對風力發電機組功率波動的控制需求，采用具有較強的抗擾性和魯棒性的免疫PID 算法進行增益自動控制，實現更好地適應風力發電機組運行環境的不穩定性。

1 全功率變頻器原理與結構

全功率變頻器是一種用于風力發電機組[4]的控制裝置，研究其結構和原理有助于提高風力發電機組的功率穩定性和電網響應能力。該變頻器通常由電力模塊、控制模塊和觸摸屏顯示模塊組成，全功率變頻器的結構圖如圖1 所示。

圖1 全功率變頻器結構

圖1 中的電力模塊主要包括整流單元和逆變單元，其中，整流單元將風力發電機組產生的交流電轉換為直流電，并通過濾波電路消除諧波和干擾，逆變單元則將直流電轉換為可調頻率、可調幅度的交流電，進而實現風力發電機組的功率輸出。控制模塊負責監測風力發電機組的工作狀態和電網需求，根據信號反饋進行控制參數的調整。觸摸屏顯示模塊為操作員提供直觀的界面，方便對風力發電機組進行參數設置和故障診斷。

全功率變頻器的原理是通過調節變頻器的增益參數來實現對風力發電機組功率的靈活調節。通過采集風速、轉速和電網需求等信息，控制模塊可以實時調整變頻器的增益參數，使風力發電機組的輸出功率與電網需求保持匹配。當電網負荷增加或減少時，全功率變頻器可以快速調整風力發電機組的輸出功率，以確保電網穩定運行。

2 風力發電機組全功率變頻器增益自動控制

風力發電機組在工作過程中容易受到風速的變化和負載的波動影響，導致輸出功率波動較大。為了優化風力發電機組運行的穩定性，使得可以在不同風速和負載條件下實現最佳輸出功率調節，提高其發電效率，并減少功率波動對電網的影響。通過監測功率波動程度，可以及時感知系統的變化情況，根據實時數據做出相應的動態調整。采用模糊免疫PID 控制器可以更好地適應風力發電機組復雜、非線性以及擾動較大的工作環境，由此提高風力發電機組的穩定性和魯棒性，實現全功率變頻器增益自動控制，從而具有重要的工程應用價值。

2.1 功率波動程度的判斷

由于風能的變化是隨機的，這種隨機性可能導致風力發電機組的功率輸出不穩定，對電網產生沖擊，甚至可能對電力系統造成負面影響。通過對功率波動程度進行判斷，可以更好地了解風能的波動特性和變化規律，從而使得風力發電機組更好地跟蹤風能的變化，自動調整全功率變頻器的增益，以保持電力輸出的穩定性和高效性。當風電機組的功率變化在正常波動范圍之內時，則無需調整，但當風電機組的功率變化超過正常波動范圍時，需要進行額外的調整和干預，以保持電力輸出的穩定性和高效性。為此，提出了一種新的方法來實現對系統的波動性進行判定，設計一個判別器如圖2 所示。

圖2 功率波動程度判別器

在正常運行情況下，風力發電機的輸出功率應該在一定的范圍內波動，而波動過大可能表示系統存在故障或異常。通過比較風力發電機功率信號之間的相似程度，可以評估風力發電機組實際功率變化與標準功率范圍的一致性。如果相似程度較高，則說明風力發電機組的功率波動在可接受的范圍內；而如果相似程度較低，則意味著風力發電機組的功率波動超出了預定的限制，需要對其波動性調整。相似程度計算公式如下：

式中，mi代表風力發電機功率信號樣本的第i維度特征向量；ni代表波動允許范圍內的標準發電機功率信號樣本的第i維度特征向量。

2.2 模糊免疫PID 增益自動控制器設計

免疫PID 算法[5]是一種基于免疫系統思想的PID控制算法。該算法通過借鑒免疫系統自適應性、魯棒性和記憶能力等特性，提高了PID 控制算法在抗干擾和自適應性方面的性能。模糊免疫PID 設計增益自動控制器的作用是在免疫PID 算法的基礎上，通過引入模糊控制，實現自適應增益的自動調整。由于傳統的PID 控制器需要手動調節增益參數，對于復雜的風力發電機組全功率變頻器，其工作環境和工況常常變化多樣。因此，設計一個能夠自動調整增益參數的控制器對于實現穩定且精確控制很重要。模糊免疫PID 設計增益自動控制器能夠自適應地調整增益參數，不需要頻繁地手動調試和調整，大大降低了控制系統的工程難度和人為誤差。該控制器的結構如圖3 所示。

圖3 模糊免疫PID 增益自動控制器結構

為了提高變頻器的控制性能，使其在不同運行條件下都能保持良好的動、靜態性能。利用模糊免疫自適應PID 控制器結構，將增益自動控制公式表示如下：

式中k、k1、k2分別代表控制結構中的非線性函數、激勵函數以及抑制函數，f代表抑制參數，△r代表抗原數量，λ代表刺激后輸出的細胞參數。

由于非線性干擾造成的控制誤差無法得到及時的修正，為此需要對參數進一步優化，通過優化參數可以改善控制系統對增益自動控制的響應速度，減小控制誤差的持續時間，改善系統的穩定性，盡量減小系統在受到非線性干擾時的振蕩現象。優化過程如下所示：

步驟1：在處理最優參數時，重新對隱藏中心、標準化參數以及輸出的權重編碼操作，并將其表達為矢量，將隱藏中心記作Q；標準化參數編碼為Y1Y2…Yn；權系數編碼為；

步驟2：對每個微粒尋找歷史最好的位置，計算每個粒子的適應度函數均值，不斷更新位置，表示為：

步驟3：對當前條件判斷，如果達到停止條件，則保留當前信息，返回當前適應度值；

步驟4：通過上述迭代后，利用模糊免疫PID 增益自動控制器輸出結果，實現變頻器增益自動控制，表達式為：

3 實驗設計與結果分析

為了驗證所提出的控制方法在實際中是否具有有效性，使得風力發電機組在不同場景下都具有實際應用的潛力，在強風、風速突變或傳感器噪聲等復雜情況下，可以揭示控制方法的魯棒性和穩定性，因此，選擇裝機容量為1500 W 的中型風力發電機組作為研究對象，利用Yokogawa WT1800 信號的功率分析儀采集10 s 內一段功率信號作為系統測試樣本，該樣本如圖4 所示。這是橫河電機（Yokogawa）公司生產的一款多功能功率分析儀，該設備具有廣泛的測量功能，能夠測量電流、電壓、功率、功率因數、諧波等參數，并配備了高精度測量模塊和數據處理軟件。

圖4 風力發電機功率信號樣本

利用風力發電機組全功率變頻器增益自動控制（簡稱“研究方法”）、基于AGC 技術的自動控制方法（簡稱“文獻[2]方法”）以及基于多體動態線性變參數的自動控制方法（簡稱“文獻[3]方法”）對圖4 完成控制，得到處理結果如圖5～圖7 所示。

圖5 研究方法的控制結果

圖6 文獻[2]方法的控制結果

圖7 文獻[3]方法的控制結果

從圖5 中可以看出，經過平抑后的風力發電機功率波動在允許范圍內，由此說明所設計技術是有效的。這是因為在風力發電機組功率波動控制中，免疫PID 算法相比傳統PID 算法具有更強的抗擾性和魯棒性，該算法能夠更好地應對環境變化和系統擾動，提供更穩定和可靠的控制效果。

4 結語

本研究提出一種風力發電機組全功率變頻器增益自動控制技術。該技術能夠準確地判斷風力發電機組功率是否發生波動，并基于此使用免疫PID 算法進行增益自動控制。實驗結果表明，該方法能夠有效控制風力發電機組的功率波動，保持功率在±0.5 kW 范圍內。

該風力發電機組全功率變頻器增益自動控制技術具有廣闊的研究前景。首先，該技術能夠提高風力發電機組的功率穩定性和響應速度，進一步提高其發電效率和可靠性。其次，隨著可再生能源需求的不斷增長，對風力發電機組的自動化控制需求也日益迫切。因此，該技術的研究將推動風力發電領域的智能化和自動化發展。