一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法。构建连接相邻风机的通信网络，对于风机群内的任意单台风机，将单台风机的输出功率以及与其相邻的风机的功率作为离散均值搜索器的输入，采用离散均值搜索器处理输出；将离散均值搜索器的输出依次经过极值滤波器、扰动积分器进行处理，得到单台风机的控制量；单台风机在控制量作用下输出风机群最大值之和的平均值，进而实现风机群的功率控制。本发明专利技术提高风机群运行的智能化水平，实现风机群的自治运行；提高风机群系统的稳定性，降低外部干扰对系统的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法
本专利技术涉及一种风机群功率估计方法，尤其是涉及一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法。
技术介绍
风力发电技术在开发利用风力资源中发挥着重要的作用。由大量风机构成的风电场可以实现风力发电的规模化开发。随着风电场规模的日益扩大，对风电场的高效管理已经成为决定风电场稳定可靠运行的重要问题。现有的风电场监控系统往往是基于集中式通信网络的即种控制系统，存在通信鲁棒性差，系统易受外部干扰影响，控制时效性较低等问题。因此，需要设计一种针对由大量风机组成的风机群的分布式能量计算与管理技术，从而实现风机群的鲁棒、稳定、快速监控。本专利技术针对由大量风机组成的风机群，基于网络控制作为通信网络拓扑结构和运算基础，本专利技术方法应用于风机群输出总功率的估计之中，见附图2。上式为风机的风轮机输出的功率模型，该模型是实现风机群功率估计的重要理论依据。其中：ρ为空气密度，R为风机叶片迎风扫掠面积，v为风机扫掠面的风速，ω为风机转速，Cp为风能利用系数，μ为叶尖速比，β为桨距角。根据风轮机输出的功率模型可知，风机群中每一台风机的输出功率都受到风速的影响，因为每一台风机的输出功率都是不确定性的。为了让任意一台风机都可以估计出风集群输出功率之和，需要依靠一种鲁棒性更强，不依赖于集中式通信与计算的新型方法，这已经成为了实现风机群智能化、自主化运维的重要技术。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提出了一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法，通过使所有风机进行协调配合，以达到估计风集群输出功率总和，提高系统运行稳定性的目的。本专利技术是一种保证系统稳定运行、提高系统鲁棒性的风机群功率估计方法，有效改善风力发电系统易受外部环境等不确定性因素影响的缺点。为减少集中式通信与计算系统对风机群稳定性和抗扰性的不利影响，设计相应的分布式网络和算法来提升风机群系统的运行可靠性。本专利技术的技术方案采用如下步骤：1)构建连接相邻风机的通信网络，对于风机群内的任意单台风机，将单台风机的输出功率以及与其相邻的风机的功率作为离散均值搜索器的输入，采用离散均值搜索器处理输出；2)将离散均值搜索器的输出依次经过极值滤波器、扰动积分器进行处理，得到单台风机的控制量；3)单台风机在控制量作用下输出风机群(由所有风机构成)最大值之和的平均值，进而实现风机群的功率控制。所述的步骤1)中的连接相邻风机的通信网络C采用以下公式表示：其中，cij表示第i台风机和第j台风机之间的数据传输增益，λij代表第i台风机和第j台风机之间的通信强度，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，n代表风机群内包括的风机的数量。所述的步骤1)中的离散均值搜索器表示为以下公式：其中，k≥0表示第k步运算，θi(k)为第i台风机在第k步运算的状态值，θi(k+1)为第i台风机在第k+1步运算的状态值，Pi(k)为第i台风机在第k步运算的输出功率。所述的离散均值搜索器输入为θi(k)、Pi(k)，输出为θi(k+1)。当k＝0时，θi(k)的初始值为θi(0)＝0。所述的步骤2)中的极值滤波器表示为以下公式：其中，z为变换因子，a为极值滤波器频率，b为搜索因子，ω1为搜索频率，T为通信周期，F表示极值滤波器输出值。所述的步骤2)中的扰动积分器采用以下公式进行描述：其中，ω2为扰动频率，I表示扰动积分器输出值，F表示极值滤波器输出值。所述的步骤2)中的单台风机的控制量u采用以下公式进行计算：其中，为所述步骤3)中的风机群最大值之和的平均值，采用以下公式计算：其中，τ为均值权重。本专利技术的有益效果是：1、本专利技术通过建立连接相邻风机的通信网络，同时设定适当的数据传输增益和通信强度，即可实现风机群中任意风机之间的信息交流，并为风机之间的协调配合建立基础，有效降低了风机群系统集约化与分散化管理的难度。2、本专利技术通过建立离散均值搜索器，不仅可以实现风集群输出功率总和的平均值的有效估算，而且借助离散算法便于在各类控制器中实施的优势，提升了方法的可执行性。3、本专利技术通过极值滤波器和扰动积分器实现了基于扰动震荡与杂波滤除的均值搜索，从而为风机控制量的生成创造了条件，同时进一步提高了风机系统的计算精度。4、本专利技术可以提高风机群运行的智能化水平，实现风机群的自治运行；提高风机群系统的稳定性，降低外部干扰对系统的影响。附图说明图1为本专利技术方法的控制框图。图2为本专利技术
技术介绍
的风机群拓扑结构图。图3为实施例每台风机的最大输出功率的实验截图。图4为实施例风机群输出功率之和的平均值的实验截图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。本专利技术的步骤1)设计分集群通信网络，建立离散均值搜索器。通过建立连接距离较近的风机之间的通信网络，并合理选择数据传输增益和通信强度，实现了风机群内所有风机的高效、便捷通信；基于离散均值搜索器，可以令每台风机将自身输出功率与风机群内其他风机的输出功率进行信息交互，提升系统的可靠性。本专利技术的步骤2)计算单台风机的控制量。通过建立极值滤波器和扰动积分器，可以消除风机输出功率的不确定性，同时滤除各类扰动对功率估计的不利影响，提搞系统的抗扰性。本专利技术的步骤3)估计风机群输出功率最大值之和的平均值。通过前两步的计算，获得了风机的实时控制量，进而借助状态值之差即可估计出所有风机输出功率最大值之和的平均值，从而提高了系统的自治运行能力。按照本专利技术完整方法实施的具体实施例如下：在MATLAB/SIMULINK中对本专利技术提出的方法进行了仿真实验，实验中包括5台风机。实验参数如下表1所示。表1参数取值极值滤波器频率a(rad/s)3.5搜索因子b0.7搜索频率ω1(rad/s)6.2通信周期T(ms)10扰动频率ω2(rad/s)1.8均值权重τ0.95通过SIMULINK波形测量模块检测实验波形，通过数学分析方法计算实验指标，采用本专利技术提出的估计方法，所得实验数据：估计时间<0.05s，估计精度>99.5％。实验截图如下：(1)5台风机的输出功率的最大值分别在1s、2s、3s处发生变化，如图3所示。由图3可以看出：本专利技术提出的估计方法可以实现每台风机输出功率的最大值的快速跟踪，且跟踪精度就非常高。(2)5台风机输出功率最大值之和的平均值如图4所示。由图4可以看出：本专利技术提出的方法可以令每台风机快速、准确的估计出所有风机输出功率最大值之和的平均值，因此可以令每台风机均可以掌握当前状态下风机群的动态特性，从而利于每台风机制定出相应的动作策略，进而提升风机群的自治运行能力。由此，本专利技术方法能够提高风机群运行的智能化水平，实现风机群的自治运行；提高风机群系统的稳定性，降低外部干扰对系统的影响。上述具体实施方式用来解释说明本专利技术，而不是对本专利技术进行限制，在本专利技术的精神和权利要求的保护范围内，对本专利技术作出的任何修改和改变，都落入本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建连接相邻风机的通信网络，对于风机群内的任意单台风机，将单台风机的输出功率以及与其相邻的风机的功率作为离散均值搜索器的输入，采用离散均值搜索器处理输出；2)将离散均值搜索器的输出依次经过极值滤波器、扰动积分器进行处理，得到单台风机的控制量；3)单台风机在控制量作用下输出风机群最大值之和的平均值，进而实现风机群的功率控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建连接相邻风机的通信网络，对于风机群内的任意单台风机，将单台风机的输出功率以及与其相邻的风机的功率作为离散均值搜索器的输入，采用离散均值搜索器处理输出；2)将离散均值搜索器的输出依次经过极值滤波器、扰动积分器进行处理，得到单台风机的控制量；3)单台风机在控制量作用下输出风机群最大值之和的平均值，进而实现风机群的功率控制。2.根据权利要求1所述的一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法，其特征在于：所述的步骤1)中的连接相邻风机的通信网络C采用以下公式表示：其中，cij表示第i台风机和第j台风机之间的数据传输增益，λij代表第i台风机和第j台风机之间的通信强度，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，n代表风机群内包括的风机的数量。3.根据权利要求1所述的一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法，其特征在于：所述的步骤1)中的离散均值搜索...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超勇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33