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激光雷达辅助风力发电机组负荷降调度控制

JieBao，岳红，WilliamE.Leithead

电子与电气工程系

斯凯莱德大学

格拉斯哥，G11xw，英国

jie.bao@strath.ac.uk；hong.yue@strath.ac.uk；

w.leithead@ac.uk

JiqiangWang

江苏省航天动力系统重点实验室

南京航空航天大学

南京，210016，中国jiqiang.wang@

摘要：

增益前馈控制器采用伪激光测风的目的是增加风机负荷，降低基线反馈控制器，在高于额定运行。

前馈控制器是基于在一个特定的风速，对线性的风力机模型设计，然后扩大为全高于额定操作信封增益调度。

利用伪激光雷达测量的是从叶片的使用设计的采样策略产生了风演化模型。

结合前馈和基线控制系统，这系统是在斯特拉斯克莱德大学开发的5MW风力机模型模拟工业。

仿真结果表明，增益调度前馈控制策略可以提高大型风力发电机组的转子和塔的性能，降低负载。

关键词风力机控制；激光雷达测量；前馈控制；增益调度；降低负载

一、引言

A.背景

风能作为一种清洁、可再生的能源，在当今全球能源市场中扮演着重要的角色。

随着过去几年越来越多的风电装机容量的增加，风能生产成本成为风电产业的一个越来越重要的问题。

由于其具有较强的能量捕获能力和较高的土地利用效率，使得单个风力发电机组的规模越来越大，越来越具有成本效益。

然而，大型风力涡轮机对涡轮机的结构和组件具有很大的机械负载，在长时间的运行，这可能会导致严重的疲劳损伤。

因此，重要的是开发可以有效地减少负载的大型风力涡轮机控制系统。

传统的风力涡轮机控制系统采用反馈控制方案，涉及的PI/PID控制器[1]。

它的主要控制目标是最大限度地捕获在低于额定运行的能量和保持在其额定水平以上的额定运行的功率输出。

此外，负载减少需要小心处理，特别是对大型机器。

这是一个具有挑战性的任务，实现负载减少，而不影响能量捕获性能。

风力机上的机械载荷主要是由涡轮和涡轮所经历的风场之间的相互作用引起的。

这包括结构的负载，这是直接的影响，从风到涡轮机的结构，以及驱动列车的负载，这是传播到驱动器的组件[2，3]的负载。

在过去的几年中，三个主要的反馈控制技术已被开发用于减少风力涡轮机的负载。

第一个是协调控制策略，控制发电机的转矩和叶片间距在上述额定条件下[4，5]。

第二个是添加一个额外的驱动列车过滤器和一个塔过滤器的主反馈控制回路，它可以阻尼驱动器的列车和塔振动，如描述的[6，7]。

第三个是单独的音调控制，控制每个刀片的俯仰角[8]。

基于反馈控制方案的减载方法有一个固有的问题，即，从涡轮动力学确定的负载只能在他们影响涡轮机之后被控制。

换句话说，负载的影响和控制器的响应之间总是有一个延迟。

解决这个问题的一个可能的解决方案是将传入的风扰动信息提前到控制系统中，使控制器可以响应这个干扰，从而及时减轻引起的负载。

这种方法依赖于对风测量直接和准确的估计。

B.在风力发电机组控制中的激光雷达

在单个风力涡轮机传统测风，风力风速仪安装在机舱顶部，在风场经过涡轮转子平面时测量某点的风速。

这种风速测量很难是准确的，因为风场显着影响的旋转转子叶片。

在过去的十年中，一个新的测量技术，光探测和测距（激光雷达），已开发的风力测量，其中的风场可以在它到达涡轮机之前远距离的被检测。

因此，可以预览风的信息。

此外，激光雷达还可以提供风廓线的空间分布，通过它的扫描模式。

这些好处增强了对于开发激光雷达辅助控制风力系统的开发的考虑。

图1.在叶片的激光雷达风场模型

激光雷达的原理，配置和安装选项的讨论可以在[9，10]发现，激光雷达测量的数据分析，可以在[11，12]找到。

随着这些发展，激光雷达为基础的前馈控制已被提出作为补充的基线控制系统，以提高上述的额定间距控制性能。

现有的基本前馈方案的使用方法包括集体螺距控制[15]13–和独立变桨距控制[16]，和一些先进的前馈控制算法，如非因果的级数展开近似[17]前馈控制、H—∞预览控制[18]，[19]的自适应控制。

优化技术，如模型预测控制（MPC）也进行了研究，其中包括线性方法[20，21]和[22]非线性算法。

田间试验研究了前馈控制[23，24]和MPC[25]。

受激光雷达在风力机控制方面的最新发展的推动，在这项工作中，激光雷达辅助的前馈控制器的目标是开发非线性大型风力涡轮机，以有效地减少负载。

在我们以前的工作[26]，只设计一个线性工作点的控制器。

在本文中，控制器进一步开发与增益调度，上述的额定条件和过渡（即低于和高于额定区域）条件被认为是增益调度。

本文的其余部分组织如下。

在第二节中，对伪激光雷达数据的生产与设计的采样策略进行了介绍。

第三节给出了增益调度前馈控制方法的详细信息。

5MW样机仿真研究是在第四部分提出，并在第五部分给出结论。

二.伪激光雷达测风

A.伪激光雷达数据准备

作为这项工作的第一步，对涡轮机的传入的风速的测量信息是必需的。

在本文中，激光雷达测量的数据被模拟风代表，这是从Bladed软件产生的。

Bladed软件可以模拟叶片的三维紊流风场。

它的的立方结构是若干个点，均匀地分布在立方体内，如Fig.所描绘的

1.每一点包含风速信息，包括纵向、横向和垂直分量。

为了简化术语，我们使用X，Y和Z分别表示这三个组成部分。

因此，该模型是一个用三维X-Y-Z坐标定义的系统。

在图1所示的模型中，沿X轴的点的风速变化被视为在一个固定的位置的风速的时间变化。

因此，各点风速随时间的变化在y-z平面可以沿X轴由点风速空间分布的变化获得。

因为Y-Z平面覆盖涡轮转子的面积，这个平面可以被定义为转子平面。

因此，在转子平面上的所有点的风速可以得到。

在Bladed，叶风模型是用方向方法生产的[27]，其中湍流结构是各向同性的。

在这种结构中，沿三个组件的每个点之间的相关性是相同的，从而三个组件之一，可以由其他两个组件表示。

在此基础上，设计了一种新的采样策略来重构风模型。

在以前的成果中，X轴被定义为时间轴，也传入风场的方向，这是垂直于涡轮机的转子平面。

在新的设计中，时间轴仍然是由X轴表示，但风传入的方向选择被定义在Y轴上。

因此，在立方结构的x-z平面代表平行于转子平面的平面，如图2所示。

在图2中，最左边的x-z平面可以被定义为转子平面，从而沿Y轴选择其他x-z平面由距离不同可以被定义为激光雷达扫描平面，可以在不同的位置提供传入风廓线资料。

因此，在这种重建的采样模型中，沿Y轴的点代表一定距离的涡轮机转子的位置，以及表示时域中的风速变化的点沿X轴。

沿X轴的点之间的空间间隔被定义为时间间隔。

如果一个组分选自每个X-Z平面（即转子平面和激光雷达测量平面），风速时间序列数据的每个点都是不同的，这在现实世界是真实的，称为风的演变。

为此，伪激光雷达风可以从这个重建模型建立不同的位置的测量。

图2.激光雷达测量的重建风模型

利用上述抽样方法创建伪激光雷达测量数据，八x-z平面以及彼此之间的距离相等，Y轴的选择。

第一个平面是转子平面，另七个平面代表分别距离转子平面14.2857m，28.5714m，42.8571m，57.1428m，71.4285m，85.7142m和100m的激光雷达测距平面。

在平面上分布的点风速的平均值代表在该平面位置的风速。

以这种方式，转子的风速数据和激光雷达测量数据可以得到。

B.伪激光雷达数据分析

为了提出的风演化特性，转子风速和每个激光雷达测量之间的相关性首先被检查。

图3和图4说明了每一个激光雷达测量平面的风速数据序列的自谱和转子风速和其他七个激光雷达风速序列之间的交叉谱。

产生的风的速度的平均值为16米/秒，在这个模拟的湍流强度为0.1。

在控制器设计过程中，还将进一步采用自谱和互谱的方法来进行风场的演化。

三.前馈控制器设计

A.基线控制系统

风力发电机组模型，本文采用的基线控制系统是斯特拉斯克莱德大学开发的5MW风力机模型正样例。

整个系统由五个主要部分组成，非线性风力发电机模型，转矩反馈控制器，俯仰反馈控制器，驱动列车过滤器和塔过滤器。

转矩控制器能在低于额定操作捕获最大能量和保持变桨距控制器的输出功率高于额定水平。

此外，在控制系统中开发的驱动火车过滤器和塔过滤器阻尼驱动的列车部件共振和塔前的尾部振动，响应于所测得的发电机的速度和塔前后加速。

更多细节可以在[28]中找到。

图3.每一个激光雷达测量的自动光谱

图4.转子和各激光雷达测量之间的交叉谱

B.前馈控制器设计

如图5所示，一个前馈通道被添加到上述的基线音调控制器，以补偿风干扰并使用激光雷达测量。

为了设计前馈控制器，风机模型线性化第一次建立在额定风速以上的操作点。

图6说明了这样的线性控制方案的框图。

线性水轮机模型由两部分组成，这两部分由图G1和G2表示。

G1是风速V的传递函数，对发电机的输出速度，ω0和G2是来自倾斜的需求，β是发电机的转速ω0的传递函数。

反馈音调控制器和前馈控制器的传递函数由GFB和GFF表示。

Ωset表示发电机转速设定。

GL表示测量激光雷达的风速，GE表示从激光雷达探测的位置到涡轮转子的风演变过程。

因此，系统如图6所示，图6也可以描述输入与输出之间的关系。

图5.结合基线反馈控制器的前馈控制器

图6.前馈控制系统框图

后来，为了补偿从测得的风扰动对发电机速度的影响，前馈控制器的设计，使干扰传递函数为0，即，

这给出了前馈控制器

当G1和G2直接从线性水轮机模型被人所知，而GE和GL之间的关系可以用激光雷达的风速，SA的自谱和互谱估计，以及转子风速和激光雷达风速之间的互谱功率，SC[24]，如图（6）。

SA和SC可以从本文第二节看到结果。

应该指出的是，传递函数G2包含的非最小相位零点（NPZ）在右半平面。

当进行逆计算时，这些零点会变成极点，导致不稳定的系统。

为了获得一个稳定的近似，使用忽略NPZ方法[29]来去除NPZ零点。

C.增益调度

为了处理在整个工作范围内的风力涡轮机模型的非线性，增益调度采用正在开发的前馈控制器。

这种水轮机模型，额定风速为11.55米/秒，切出风速是25米/秒。

因此，我们设计了前馈控制器在一个给定的速度，如上面所讨论的，然后计算从12米/秒至25米/秒，以0.5的间隔作为每个风速前馈增益。

这些前馈增益调度被应用在系统的查找表设定。

四.模拟和结果

为了检验所提出的控制策略的性能，我们模拟研究了5MW的风力发电机组模型正非线性的组合。

对它的前馈和基线反馈控制器的性能与基线控制器的性能进行比较。

从俯仰角的需求，平面转子转矩的输出，塔前的尾部加速和所产生的功率观察到音调致动器的评估，转子负载，塔负载和功率输出，分别控制性能。

有两组模拟，一个采用了12米/秒的平均风速，表示在额定操作以上和以下的过渡区域，另一个采用了20米/秒的平均风速，代表的高风速区域。

A.过渡区

采用12m/s的平均风速和0.1的湍流强度的湍流风在模拟中的应用。

结果在频率域是以功率谱密度（PSD）测量产生。

在图7中，球场上需求的减少可以从PSD采用前馈和反馈相结合的控制效果观察。

这意味着，俯仰角的需求变化减少，这是积极的节能和寿命延长的间距致动器。

文中所提出的方法，对平面外转子力矩和塔纵向加速度PSD的演绎可以在图8和图9中观察到，这表明在转子和塔负荷降低的改进。

接下来，作为一个显着的风力涡轮机的性能评估，对输出功率的影响也检查。

如图reffig10频域结果，对生产功率没有产生太大的影响。

B.高风速区域

一种湍流风，平均风速为20米/秒，湍流强度为0.1，适用于代表一个高速。

类似的过渡区域的模拟，在高风速区域的结果，如图11-13所示，也证明使用所提出的方法减少了转子负载和塔负载时间距的变化。

塔负荷降低的性能改善不明

显，在过渡区域，但仍然有可以观察到的改善。

最后，图14显示，当前馈控制器添加到系统中时，仍然保持了发电性能。

这再次表明，当采用文中所提出的方法，以减少风力涡轮机负荷，电力生产性能没有受到影响。

图7.倾斜的需求比较（PSD平均风速12米/秒，蓝线代表基线控制器，红色线代表组合

图8.转子的转矩PSD比较（平均风速12米/秒）

图9.塔的加速度PSD的比较（平均风速12米/秒）

图10.所产生的功率的PSD比较（平均风速12米/秒）

图11.本节要求PSD比较（平均风速20米/秒）

图12.转子的转矩PSD比较（平均风速20米/秒）

图13.塔的加速度PSD的比较（平均风速20米/秒）

图14.所产生的功率的PSD比较（平均风速20米/秒）

五.结论

本文设计了一种基于激光雷达测量的增益调度前馈控制器，并将其应用于基线反馈控制器的设计中。

伪激光雷达风测量是用叶与设计的采样策略生成。

前馈系统的性能与基线反馈系统的性能进行了比较。

对它的过渡区域和高风速区域进行了模拟研究。

基线控制系统有自己的组件，目的是减少负载，这是驱动火车过滤器和塔过滤器。

然而，模拟结果表明，使用前馈控制器可以实现进一步减少转子和塔过滤器的负载。

这些改进也可以影响列车驱动器的部件，因为转子的负载将传播到列车的驱动器。

其结果是，减少风力涡轮机的疲劳载荷可以延长使用寿命和降低维护成本。

此外，对倾斜变化的减少也实现了，这意味着一个不太积极的间距致动器。

最后，它可以观察到，发电性能不受所提出的控制方法的影响。

与高风速区域的结果相比，该组合在过渡区的控制器有更明显的改善俯仰角和降低负载的性能，但对输出功率的影响更大。

前馈控制算法需要进一步研究，以推动其充分的潜力。

在极端负载条件下的控制性能也将在未来的研究中。

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