一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法技术

本发明专利技术属于风力发电技术领域，具体涉及一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法，提供了一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法，提高了风电机组参与一次调频减载控制时桨距角控制器的控制性能，采用以微分平坦自抗扰控制模型为基础，用改进的粒子群优化算法对微分平坦自抗扰控制器的参数进行自动优化；本发明专利技术广泛应用于风电机组一次调频减载控制领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法
本专利技术属于风力发电
，涉及双馈风电机组一次调频控制方法，用以提高风电机组参与一次调频减载控制时桨距角控制器的控制性能，具体涉及一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法。
技术介绍
传统化石能源给人类提供了大量的能源，但是随着全球经济的不断发展，人类对能源的需求越来越大，传统的化石能源日益短缺并引起了严重的环境污染,发展清洁可再生能源成为必然趋势，风力发电作为清洁能源中的一员具有广阔的发展空间。近年来并网的风电机组越来越多，其功率的随机性与波动性对电网频率稳定性带来了很大挑战。为了提高电网对风电的消纳能力，需要风电机组具备参与电网一次调频的功能。为使风电机组具备参与电网一次调频的能力，需要进行减载控制，减载控制的主要目的是降低风电机组发电功率从而获得一定的备用容量，其方法可分为超速控制和桨距角控制。超速控制多用于风速较低时，并且其功率调节范围有限，桨距角控制的功率调节范围大，适用于全风速段，是减载控制不可缺少的部分。仅通过桨距角控制进行减载的实现方式如图1所示，首先在得知风电机组减载时的发电功率Ptar后，通过风电机组功率转速(P-ωr)曲线计算出风电机组发电功率为Ptar时对应的目标转速ωref，其次通过桨距角控制器下达目标桨距角指令βref，之后通过桨距角执行器对控制器指令进行响应，这就将风电机组转速保持在ωref附近，进而将风电机组的发电功率稳定在目标功率Ptar附近。通过桨距角控制进行减载控制时，桨距角控制器的性能对整个减载控制过程的影响很大。风电机组变桨过程是非线性的并且存在外部扰动，仅通过传统的PI控制器往往难以达到要求的控制效果，因此如何提高桨距角控制器的控制性能就成为一个亟待解决的问题。同时控制器参数对控制器的控制性能有很大影响，通常其参数是人为整定出来的，往往不是最优的，因此如何优化控制器参数也成为一个亟需解决的问题。微分平坦自抗扰控制(DFADRC)将内部扰动(模型参数摄动)和外部扰动定义为“总扰动”，通过扩张状态观测器实时观测总扰动并将其抵消，具有较强的鲁棒性和适用性，并且可用于非线性系统。其控制器需要对三个参数进行整定，仅仅依靠经验对参数进行整定存在一定局限性并且整定后的参数往往不是最优的。
技术实现思路
本专利技术克服了现有技术存在的不足，提供了一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组桨距角控制器的方法，又进一步提出通过改进的粒子群优化算法自动优化微分平坦自抗扰控制器参数的方法，提高了风电机组参与一次调频减载控制时桨距角控制器的控制性能。本专利技术提出了通过改进的粒子群优化算法对微分平坦自抗扰控制的参数进行寻优的方法，解决了控制器参数寻优的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法，包括：采用微分平坦自抗扰控制策略设计桨距角控制器；设风电机组的变桨过程为：其中：y是输出(即转速ωr)，u是控制量信号(即桨距角β)，a1，a0，b为未知参数；假设已知被控对象的部分参数标称值当存在外部扰动时，公式(1)可改写为如下形式：其中：为系统总扰动，b0为b的估计值，η为外部扰动；选定则公式(2)可写为：其中：其扩张状态观测器为：当L＝[l1l2l3]T的取值合适时，可以对被估计量进行实时准确的跟踪，即为了减小参数调节的个数并保证扩张状态观测器的稳定性，通过极点配置法将观测器特征方程的根配置在-ωo处，即：λ(s)＝|sI-(A-LC)|＝(s+ωo)3(5)由此，其参数为：其中：ωo为扩张状态观测器带宽，且ωo>0；如果可以实时准确跟踪y，若反馈控制律选为：那么该控制系统可以简化成如下形式：给定平坦输出y的期望跟踪值y*，误差为e(t)＝y*(t)-y(t)，由于被控对象为二阶微分平坦系统，则线性反馈控制律为：闭环误差特征方程为：p(s)＝s2+δ1s+δ0＝0(9)为保证控制器的稳定性，将其特征根配置在s域的左半平面-ωc处，即：p(s)＝s2+δ1s+δ0＝s2+2ζcωcs+ωc2(10)则δ1＝2ζcωc，δ0＝ωc2；其中：ωc为控制器带宽，ζc通常为1；通过上述分析，微分平坦自抗扰控制需要整定的参数为控制器带宽ωc，观测器带宽ωo以及b0。在上述微分平坦自抗扰控制模型为基础的条件下，采用基于改进粒子群优化算法对微分平坦自抗扰控制器的参数优化，具体步骤如下：步骤1：初始化参数，包括初始位置及速度等；步骤2：计算适应度值，记录个体最优位置pbest以及全局最优位置gbest；步骤3：对粒子速度及位置进行更新，分别如式(11)及(12)所示；其中w为惯性权重，c1及c2为学习因子，分别如式(13)，(14)及(15)所示，为第k次迭代时第i个个体速度，以及gbestk分别为第k次迭代时第i个个体最优位置以及全局最优位置，为第k次迭代时第i个个体位置；其中wmax为初始权重(通常为0.9)，wmin为最终权重(通常为0.4)，nc为当前迭代次数，nmax为最大迭代次数；步骤4：更新个体最佳pbest以及全局最佳gbest；步骤5：将gbest映射到[0,1]，通过公式(16)产生混沌序列，并对该序列进行反映射到原来的解空间；zn+1＝μzn(1-zn),n＝0,1,2,…(16)其中μ为控制参量；设z0∈[0,1]，Logistic系统完全处于混沌状态；其具有随机性，遍历性；之后计算比较其适应度值，得到最好的粒子，并随机替换原群体中的一个粒子；步骤6：如达到结束条件，则寻优结束，否则转至步骤3。所述改进的粒子群优化算法中的适应度函数具体为：时间乘误差绝对值积分(ITAE)，如式(17)所示：其中Tmax为仿真时长，e(t)为实际转速与转速设定值误差。本专利技术与现有技术相比具有的有益效果是：本专利技术通过改进的粒子群优化算法对微分平坦自抗扰控制的参数进行优化的方法，解决了控制器参数寻优的问题，实现了自动优化微分平坦自抗扰控制器参数。提高了风电机组参与一次调频减载控制时桨距角控制器的控制性能。附图说明下面结合附图对本专利技术做进一步的说明。图1为现有桨距角控制实现减载的方式。图2为本专利技术改进的粒子群优化算法优化微分平坦自抗扰控制器参数优化过程。具体实施方式如图2所示，对本专利技术做进一步的说明。一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法，包括：采用微分平坦自抗扰控制策略设计桨距角控制器；通常在分析风电机组的变桨过程时需要对其模型进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法，其特征在于，包括：/n采用微分平坦自抗扰控制策略设计桨距角控制器；/n设风电机组的变桨过程为：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于微分平坦自抗扰控制的风电机组一次调频减载控制方法，其特征在于，包括：
采用微分平坦自抗扰控制策略设计桨距角控制器；
设风电机组的变桨过程为：



其中：y是输出(即转速ωr)，u是控制量信号(即桨距角β)，a1，a0，b为未知参数；
假设已知被控对象的部分参数标称值当存在外部扰动时，公式(1)可改写为如下形式：



其中：为系统总扰动，b0为b的估计值，η为外部扰动；
选定则公式(2)可写为：



其中：

C＝[100]
其扩张状态观测器为：



当L＝[l1l2l3]T的取值合适时，可以对被估计量进行实时准确的跟踪，即为了减小参数调节的个数并保证扩张状态观测器的稳定性，通过极点配置法将观测器特征方程的根配置在-ωo处，即：
λ(s)＝|sI-(A-LC)|＝(s+ωo)3(5)
由此，其参数为：



其中：ωo为扩张状态观测器带宽，且ωo>0；
如果可以实时准确跟踪y，若反馈控制律选为：



那么该控制系统可以简化成如下形式：



给定平坦输出y的期望跟踪值y*，误差为e(t)＝y*(t)-y(t)，由于被控对象为二阶微分平坦系统，则线性反馈控制律为：



闭环误差特征方程为：
p(s)＝s2+δ1s+δ0＝0(9)
为保证控制器的稳定性，将其特征根配置在s域的左半平面-ωc处，即：
p(s)＝s2+δ1s+δ0＝s2+2ζcωcs+ωc2(10)
则δ1＝2ζcωc，δ0＝ωc2；其中：ωc为控制器带宽，ζc通常为1；
通过上述分析，微分平坦自抗扰控制需要整定的参数为控制器带宽ωc，观测器带宽ωo以及b0。


2.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩霖，郭强，白志刚，崔亚明，韩国强，王进，王雪峰，卢家勇，陈淑琴，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：山西;14