本发明专利技术公开了一种受扰风力发电机系统的抗干扰最优功率跟踪控制方法，该方法针对永磁同步风力发电机系统中存在的强干扰和不确定性等问题，基于矢量控制，采用系统辨识以及自适应扩张状态观测器和模型预测优化控制的复合跟踪控制方法，即将根据测得的永磁同步风力发电机的实际转速和测得的电流信息辨识出部分模型信息以及自适应扩张状态观测器观测的干扰值引入到预测模型中，得到包含干扰信息和不确定性的复合预测模型，使风力发电机系统的预测模型更加理想精确，有利于模型预测优化控制发挥其闭环调节能力，使得闭环系统在抑制风力发电机外部干扰的同时能够取得优化的高性能功率跟踪结果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种，特别是一 种基于风机受扰特性以及风能捕获原理的永磁同步风力发电机最大风能捕获研究，属于风 力发电系统高效运行控制
技术介绍
随着风电产业的蓬勃发展，人们对风力发电系统的安全可靠性、成本、发电效率和 发电质量等提出了更高的要求。众所周知风力发电机是风力发电系统的关键部件之一，风 力发电机的转速控制直接影响着风力发电系统的性能和效率。永磁同步风力发电机由于其 结构简单，在稳定性和可靠性上有更大优势，因而得到广泛的应用。 然而风力发电机大多都是长期在恶劣和复杂的环境中工作，外界的干扰因素较 多。风能是一种不可控的过程性能源，具有随机性、间歇性、不稳定性等特征。风向和风速 是时刻变化的，且风速的不断变化也会导致风机工况点的大范围变化，从而造成系统参数 大范围的变化，不同工况间切换容易使控制系统暂态响应变差，难以较好满足机组的动态 性能。而且风力发电机系统本身是一个高阶非线性、多变量、强耦合的复杂系统，且参数并 不完全精确可知，这些特征给风力发电机系统控制上带来了新的挑战和困难。 传统的反馈控制方法常常无法及时快速地对干扰进行抑制。在风力发电系统中， 干扰往往不可测、很难测或可测但检测仪表价格昂贵，这些因素限制了直接前馈控制的应 用。主动抗干扰控制技术能够根据干扰的量测值或者估计值在控制设计中对系统中存在 的干扰进行直接补偿或抵消，能够更快地处理干扰对系统的影响。而且这种主动抗干扰 技术不必改变正在应用或已经应用多年的反馈控制设计部分，不必设计全新的、不同的控 制策略，从而省去了新控制系统的方案论证及验证过程。其中基于干扰观测器的控制和 我国学者韩京清研究员于上世纪90年代提出的基于扩张状态观测器（Extended State Observer，ES0)的控制方法在工程应用研究中最为广泛。ESO将系统的模型摄动和外部干 扰一起作为集总干扰进行估计，通过非线性反馈形成控制量进行补偿和控制。由于其不依 赖精确的被控对象和干扰的数学模型，算法简单，在未知强非线性和不确定强干扰作用下 仍能保证控制精度，显示出良好的工程应用前景。 近年来人们陆续提出了很多有效的干扰估计技术来处理风力发电机系统中遇到 的干扰。文南犬（J〇〇 Y J, Back J H. Power regulation of variable speed wind turbines using pitch control based on disturbance observer. Journal of Electrical Engineering and Technology, 7(2) :273-280, 2012.)在变速风力发电机组控制系统中， 采用变桨距控制和干扰观测器结合的控制方法，提高了系统的稳定性和抗干扰能力。文 献(Coral-Enriquez H，Cortes-Romero Jj Ramos G A. Robust active disturbance rejection control approach to maximize energy capture in variable-speed wind turbines. Mathematical Problems in Engineering，396740, 1-12, 2013.)针对变风速 风力发电机提出一种鲁棒主动干扰抑制方法使风力发电机的速度轨迹最优。文献（周 明明，李世华.变速恒频双馈风力发电机并网的复合控制.东南大学学报（自然科学 版），42(1) :55-61,2012.)针对变速恒频风力发电机并网系统，提出了一种基于终端滑模 和扩张状态观测器的转子电流复合控制方法，使系统对参数摄动和干扰具有更强的鲁棒 性，同时减小了滑模的抖动。文献（Song Z F, Shi T N, Xia C L, Chen W. A novel adaptive control scheme for dynamic performance improvement of DFIG-Based wind turbines. Energy, 38(1) :104-117, 2012.)对风力发电机系统采用基于扩张状态观测器的自适应电流 控制器，使系统在电网干扰、系统交叉耦合和参数不确定的情况下能高效地跟踪速度设定 值。以上方法在参数大范围变化以及强外部干扰的情况下，干扰观测器估计干扰的压力会 很大，影响观测精度，而且前馈和反馈的简单复合，会引起总控制量饱和，系统存在如何协 调两种不同控制作用的问题。
技术实现思路
本专利技术针对上述永磁同步风力发电机系统中存在的强干扰和不确定性等问题，提 供一种，通过本专利技术实现根据工况确 定系统风速、电机转速与输出最佳功率函数关系；对扩张状态观测器进行在线自适应修正 来减轻ESO观测的压力，提高参数变化情况下扩张状态观测器的观测精度，提高控制算法 对工况变化的自适应性；协调或者兼顾反馈调节和前馈补偿这两种不同的控制作用，找到 最优的主动抗干扰优化控制方法。 本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的，一种受扰风力发电机系统的抗干扰最 优功率跟踪控制方法，其特征在于，所述方法是，采用系统辨识以及自适应扩张状态观测器 和模型预测优化控制的复合跟踪控制方法，即将根据测得的永磁同步风力发电机的实际转 速和测得的电流信息辨识出部分模型信息以及自适应扩张状态观测器观测的干扰值引入 到预测模型中，得到包含干扰信息和不确定性的复合预测模型，使风力发电机系统的预测 模型更加理想精确，有利于模型预测优化控制发挥其闭环调节能力，使得闭环系统在抑制 风力发电机外部干扰的同时能够取得优化的高性能功率跟踪结果。 所述复合跟踪控制方法的步骤如下： 1)首先针对永磁同步风力发风机实际运行过程中电机转速随风速变化的规律， 通过推算风机捕获风能与风速、电机转速的函数关系，设计最优功率情况下系统运行模式， 进而通过调节永磁同步发电机转速使其运行在最佳叶尖速比下，即可获得最大功率利用系 数，进而得到最优功率输出，Pni= (1/2λ 3) p JiR5CpCO3, λ = 2JiRn/v= coR/v，其中p为 空气密度；R为风轮机转子半径；v为风速；β为桨距角；λ为叶尖速比； 2)所述自适应扩张状态观测器是针对永磁同步风力发电机在运行过程中系统参 数和干扰不断变化会影响扩张状态观测器ESO的估计精度和估计负担的情况，通过模型辨 识的方法估计出部分模型信息补偿到ESO中去，可以使ESO在线自适应调整，不但可以减轻 ESO估计负担，而且可以提高估计精度； 3)所述复合抗干扰最优功率跟踪控制最后利用模型预测控制的优势，将自适应 扩张状态观测器观测的干扰值和系统辨识得到的参数，引入到预测模型中得到复合预测模 型，这样模型预测输出就能在有干扰和不确定性的情况下更加准确地预测永磁同步风力发 电机系统的输出变化，使得闭环系统在抑制外部干扰同时能够取得优化的结果；同时，干扰 估计值被有机地纳入到系统的预测模型中，而不是和模型预测控制简单复合，这样不会破 坏滚动优化时对变量约束的处理能力，能够实现抗干扰前提下的变量约束处理。 根据λ = 2 π Rn/v = c〇R/v，调本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种受扰风力发电机系统的抗干扰最优功率跟踪控制方法，其特征在于，所述方法是，采用系统辨识以及自适应扩张状态观测器和模型预测优化控制的复合跟踪控制方法，即将根据测得的永磁同步风力发电机的实际转速和测得的电流信息辨识出部分模型信息以及自适应扩张状态观测器观测的干扰值引入到预测模型中，得到包含干扰信息和不确定性的复合预测模型，使永磁同步风力发电机系统的预测模型更加理想精确，有利于模型预测优化控制发挥其闭环调节能力，使得闭环系统在抑制永磁同步风力发电机外部干扰的同时能够取得优化的高性能功率跟踪结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李生权，李娟，王芹，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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