基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法。考虑风力发电机组的未建模动态和干扰，建立风力发电机动态模型。定义调节误差和期望误差动态特性。将风力发电机组动态模型进行改写，得到桨距角控制器的初步表达式。引入低通滤波器对风力发电机动态模型的非仿射不确定项和干扰项进行逼近，将逼近结果带入桨距角控制器的初步表达式中，进行拉普拉斯变换，合并整理后进行拉普拉斯反变换得到最终的桨距角控制信号。该设计过程克服了非仿射系统控制器设计难的问题，充分考虑系统未建模动态和环境干扰，所得控制器结构简单，需要调节的参数少，鲁棒性好，抗干扰能力强，能够提供更加平稳的风轮转速和发电功率，为电网提供高质量的电能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风力发电机组控制
，特别涉及变桨距风力发电机组高风速段的变桨距控制。
技术介绍
近年来，由于社会经济发展和资源短缺之间的矛盾日益加剧，风力发电在全球范围内得到了快速发展。与其他可再生能源相比，风能有其独特的优势。2015年底，全球风电总装机容量已经达到432.419GW。在过去的十年里，中国风机总装机容量以高于19％的年增长率进行增长。风力发电机组一般分为两类：定桨距恒转速风力发电机和变桨距变转速风力发电机。变桨距变转速风力发电机稳定性好，工作效率高，可以实现最大风能捕获，目前已经成为风电市场的主流产品。根据风速的大小，变桨距变转速风力发电机一般工作在三个区域，如图1所示。区域1中风力发电机处于停机状态。当风力发电机的工作在区域2时，主要控制任务是实现最大功率跟踪。在区域3，风力发电机运行在额定状态，此时，需要调节桨距角，改变作用在风轮上气动转矩的小大，从而维持风力发电机运行在额定转速。当变桨距变转速风力发电机工作在区域3时，其动态模型是一个非线性不确定非仿射系统。风力发电机组的不确定性导致很难对系统进行完全建模，且风速是一个随机剧烈变化的物理量，使得控制信号无法消除系统的未建模动态；系统的非线性特性使得传统且相对成熟的线性控制技术无法使用；系统的非放射特性使得桨距角信号以非线性隐含的方式进入系统，影响系统的动态特性。另外，风力发电机的工作环境十分复杂，极易受到雷电、冰雹、暴雨雪等恶劣天气的干扰。综上，高风速段风力发电机组的桨距角控制器的设计是一个极具挑战性的课题。风力发电机的变桨距控制器设计一直是工业界和学术界的研究热点。目前大多数控制器都是基于线性化的技术，即在多个工作点对系统进行线性化处理，针对每个工作点分别设计控制器，比如变增益PI控制器、线性二次高斯优化(LQG)控制器、增益调节控制器等。此类控制器无法完全消除系统的非线性特性，且风力发电机工作区域较大，控制器的频繁切换导致控制性能不佳。有关学者使用模型预测控制器(GPC)来应对风力发电机的大工作区域，但是，由于GPC过度依赖于输出功率误差，当输出功率误差较大时，系统会变得不稳定。此外，一些非线性控制技术也被应用于风力发电机的桨距角控制器设计，比如神经网络控制器、模糊逻辑控制器，但是此类控制器过度依赖于先验知识，且参数确定过程复杂。可见，现有风力发电机桨距角控制器不能很好地应对系统的非仿射不确定特性，且均未考虑系统的未建模动态和环境干扰。近年来，不确定和干扰估计因子(Uncertainty and Disturbance Estimator，UDE)控制算法成为非线性控制理论的研究热点，该理论基于任何一个工程信号都可以用合适带宽的滤波器进行逼近。本专利技术将该理论引入到风力发电机组的桨距角控制当中，解决其模型的非仿射、不确定和环境干扰等问题。
技术实现思路
为了克服风力发电机组的非仿射不确定特性，解决现有桨距角控制器未考虑系统未建模动态和环境干扰的问题，本专利技术提供一种高风速段转速平稳、参数调节简单快捷、鲁棒的变桨距控制方法，能够较好的应对系统的非仿射不确定特性、未建模动态和干扰，提供更加平稳的发电功率，以满足大多数变桨距风力发电系统的需求。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法，该方法包括以下步骤：(1)对风力发电机组进行轴系结构分析，考虑系统未建模动态和干扰，建立风力发电机动态模型。(2)确定期望的误差动态特性，使得调节误差以指数收敛的形式收敛到零；所述调节误差定义为风轮额定转速与风轮实际转速之差；(3)将步骤1的风力发电机动态模型分解为已知项、非仿射不确定及未知干扰项、桨距角控制项；(4)将分解后的风力发电机动态模型和期望的误差动态特性相结合，得到桨距角初步表达式；(5)使用低通滤波器对非仿射不确定及未知干扰项进行逼近，得到非仿射不确定及未知干扰项在时域中的估计值；(6)将步骤5得到的估计值带入桨距角初步表达式，经过拉普拉斯变换和反变化，得到桨距角最终表达式，从而实现桨距角的鲁棒控制，使得风力发电机转速跟踪额定转速，输出功率维持在额定功率附近。进一步地，所述步骤2中，期望的误差动态特性采用如下形式：其中k<0其中，调节误差e＝ωd-ωr，ωd为额定转速，ωr为风轮角速度。进一步地，所述步骤3中，分解后的风力发电机动态模型如下： ω · r = - g ( ω r ) + f ( ω r , β ) - β ]]> g ( ω r ) = 1 J t ( K t ω r + T g ) ]]> f ( ω r , v , β , t ) = ( 1 J t T a + β + Δ ( ω r , t ) ) ]]>其中，g(ωr)为已知项，f(ωr,v,β,t)为非仿射不确定及未知干扰项，β为桨距角控制项，ωr为风轮转速，Jt表示系统转动惯量，Tg表示发电机转矩，Ta表示气动转矩，Kt是阻尼系数，t表示时间，Δ(ωr,t)表示未建模动态和环境干扰。进一步地，所述步骤4中，所述桨距角初步表达式为：β＝-g(ωr)+f(ωr,v,β,t)+ke。进一步地，所述步骤5中，所述低通滤波器的带宽能够覆盖所要逼近的工程信号的所有频率。进一步地，所述桨距角最终表达式为： β ( t ) = - g ( ω r ( t ) 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)对风力发电机组进行轴系结构分析，考虑系统未建模动态和干扰，建立风力发电机动态模型。(2)确定期望的误差动态特性，使得调节误差以指数收敛的形式收敛到零；所述调节误差定义为风轮额定转速与风轮实际转速之差；(3)将步骤1的风力发电机动态模型分解为已知项、非仿射不确定及未知干扰项、桨距角控制项；(4)将分解后的风力发电机动态模型和期望的误差动态特性相结合，得到桨距角初步表达式；(5)使用低通滤波器对非仿射不确定及未知干扰项进行逼近，得到非仿射不确定及未知干扰项在时域中的估计值；(6)将步骤5得到的估计值带入桨距角初步表达式，经过拉普拉斯变换和反变化，得到桨距角最终表达式，从而实现桨距角的鲁棒控制，使得风力发电机转速跟踪额定转速，输出功率维持在额定功率附近。

【技术特征摘要】
1.一种基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)对风力发电机组进行轴系结构分析，考虑系统未建模动态和干扰，建立风力发电机动态模型。(2)确定期望的误差动态特性，使得调节误差以指数收敛的形式收敛到零；所述调节误差定义为风轮额定转速与风轮实际转速之差；(3)将步骤1的风力发电机动态模型分解为已知项、非仿射不确定及未知干扰项、桨距角控制项；(4)将分解后的风力发电机动态模型和期望的误差动态特性相结合，得到桨距角初步表达式；(5)使用低通滤波器对非仿射不确定及未知干扰项进行逼近，得到非仿射不确定及未知干扰项在时域中的估计值；(6)将步骤5得到的估计值带入桨距角初步表达式，经过拉普拉斯变换和反变化，得到桨距角最终表达式，从而实现桨距角的鲁棒控制，使得风力发电机转速跟踪额定转速，输出功率维持在额定功率附近。2.根据权利要求1所述的基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤2中，期望的误差动态特性采用如下形式：其中k<0其中，调节误差e＝ωd-ωr，ωd为额定转速，ωr为风轮角速度。3.根据权利要求1所述的基于UDE的风力发电机组变桨距鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤3中，分解后的风力发电机动态模型如下： ω · r = - g ( ω r ) + f ( ω r , β ) - β ]]> g ( ω r ) = 1 J t ( K t ω r + T g ) ]]> f ( ω r , v , β , t ) = ( 1 J t T a + β + Δ ( ω r ...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨秦敏，焦绪国，罗清顺，范博，王旭东，陈积明，卢建刚，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33