戴媛媛 賈建芳 張吉宣 曾 杰

(中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，山西 太原 030051)

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風(fēng)力機(jī)變槳距控制策略研究

戴媛媛 賈建芳 張吉宣 曾 杰

(中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，山西 太原 030051)

作為目前大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中應(yīng)用最廣泛的控制技術(shù)之一，變槳距控制在風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí),可以有效提高系統(tǒng)效率以及輸出功率的穩(wěn)定性。然而，風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性以及空氣動(dòng)力學(xué)的時(shí)變性對(duì)變槳距控制產(chǎn)生影響。因此，變槳距系統(tǒng)的控制策略成為了風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的關(guān)鍵。對(duì)變槳距控制的工作方式以及關(guān)鍵性問題進(jìn)行了研究，針對(duì)風(fēng)電機(jī)變槳距系統(tǒng)的非線性、多變量、強(qiáng)耦合和時(shí)變性等特點(diǎn)，總結(jié)歸納了變槳距系統(tǒng)控制策略的研究現(xiàn)狀，分析了不同控制策略的優(yōu)缺點(diǎn)。最后，對(duì)變槳距系統(tǒng)控制技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析。

風(fēng)能 風(fēng)力發(fā)電機(jī) 支持向量機(jī) 徑向基函數(shù) 粒子群優(yōu)化算法 智能控制 PID控制 H∞魯棒控制

0 引言

風(fēng)能是一種綠色、可再生的新能源。我國(guó)風(fēng)力資源豐富，總量約為32億kW。其中，陸地上可利用的風(fēng)力資源共有2.5億kW，加上近海的風(fēng)能資源，可開發(fā)的風(fēng)能資源共有10億kW以上。利用風(fēng)力發(fā)電替代傳統(tǒng)的發(fā)電技術(shù)，對(duì)我國(guó)的電力發(fā)展有著很重要的促進(jìn)作用。但是，我國(guó)風(fēng)電技術(shù)發(fā)展較晚，大多數(shù)大容量風(fēng)力發(fā)電裝置依靠進(jìn)口。要實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)的自主生產(chǎn)，需要掌握風(fēng)電機(jī)的控制技術(shù)。最早的風(fēng)力發(fā)電機(jī)主要采用定槳距控制，但這種控制方式風(fēng)能利用率低且輸出功率不穩(wěn)定。20世紀(jì)90年代以后，變槳距作為一種可有效提高風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)效率以及穩(wěn)定性的控制技術(shù)，成為了大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組控制中應(yīng)用最廣泛的控制技術(shù)之一[1-2]。因此，變槳距系統(tǒng)控制策略的研究也成為了風(fēng)電技術(shù)的關(guān)鍵。

1 變槳距系統(tǒng)及其關(guān)鍵性問題

根據(jù)不同風(fēng)速下變槳距系統(tǒng)控制方式的不同，將風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)分為3類[3]。

①起動(dòng)狀態(tài)。發(fā)電機(jī)并網(wǎng)前，槳距角給定值由發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)控制，變槳執(zhí)行器根據(jù)給定轉(zhuǎn)速的參考值調(diào)整槳距角β，從而使得發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速保持在同步轉(zhuǎn)速附近，確保并網(wǎng)穩(wěn)定，此時(shí)系統(tǒng)為轉(zhuǎn)速控制。

②欠功率狀態(tài)。發(fā)電機(jī)并網(wǎng)后且風(fēng)速低于額定風(fēng)速時(shí)，為了使風(fēng)力機(jī)具有最大風(fēng)能捕獲率，將槳距角調(diào)節(jié)為β=0°且保持不變，此時(shí)，發(fā)電機(jī)功率小于額定功率。

③額定功率狀態(tài)。當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí)，變槳距控制方式轉(zhuǎn)換為功率控制，系統(tǒng)根據(jù)輸出功率與給定功率的差值進(jìn)行槳距角控制。變槳距控制系統(tǒng)包括功率控制器和速度控制器這2個(gè)主要控制器，其工作原理如圖1所示。風(fēng)力發(fā)電機(jī)工作時(shí)，變槳距系統(tǒng)跟蹤功率或轉(zhuǎn)速給定值，并及時(shí)改變槳距角。但是，過高的變槳速度會(huì)使風(fēng)力機(jī)機(jī)械系統(tǒng)產(chǎn)生振動(dòng)，影響系統(tǒng)穩(wěn)定性；過低的變槳速度又會(huì)造成風(fēng)能的過量吸收，從而導(dǎo)致系統(tǒng)輸出功率超過額定功率，嚴(yán)重的則會(huì)引起發(fā)電機(jī)系統(tǒng)故障[4-5]。同時(shí)，葉片轉(zhuǎn)矩對(duì)槳距角變化的靈敏度在不同風(fēng)速時(shí)也大不相同，高風(fēng)速時(shí)的靈敏度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于低風(fēng)速時(shí)。如何獲得最優(yōu)變槳速度是變槳距控制系統(tǒng)需要解決的第一個(gè)關(guān)鍵性問題。

另外，由于空氣動(dòng)力學(xué)的不確定性，風(fēng)電機(jī)系統(tǒng)的非線性、多變量、強(qiáng)耦合和時(shí)變性，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的準(zhǔn)確模型難以建立，阻礙了變槳距系統(tǒng)的研究[6-7]。如何避免系統(tǒng)的復(fù)雜非線性帶來的影響，有效提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的效率以及穩(wěn)定性，是變槳距控制系統(tǒng)需要解決的第二個(gè)關(guān)鍵性問題。

圖1 變槳距工作原理圖

2 變槳距控制策略研究現(xiàn)狀

變槳系統(tǒng)是否能有效地提高風(fēng)電機(jī)系統(tǒng)效率及穩(wěn)定性，與其控制策略息息相關(guān)。先進(jìn)的變槳距系統(tǒng)控制策略是當(dāng)前風(fēng)電機(jī)系統(tǒng)研究的重點(diǎn)與熱點(diǎn)。檢索分析國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料，風(fēng)力機(jī)變槳距系統(tǒng)的控制策略可劃分為傳統(tǒng)PID控制方法與現(xiàn)代控制方法2大類。

2.1 傳統(tǒng)PID控制方法

傳統(tǒng)PID控制方法一般基于系統(tǒng)的準(zhǔn)確模型，通過改變控制參數(shù)和增益對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制。Hua等[8]通過分析比較線性與非線性算法在風(fēng)能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(wind energy conversion system,WECS)變槳距控制中的結(jié)構(gòu)、性能、實(shí)施成本以及其他優(yōu)缺點(diǎn)，得出了線性控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且系統(tǒng)魯棒性較好的結(jié)論。由于變槳距控制系統(tǒng)的非線性，PID控制器的增益值并不易于選擇，并且在風(fēng)速過高時(shí)，無法保證系統(tǒng)操作穩(wěn)定性以及系統(tǒng)的輸出性能。針對(duì)PID控制器參數(shù)難以整定的問題，許昌等[9]提出了基于改進(jìn)協(xié)同粒子群優(yōu)化(improved cooperative particle swarm optimization,ICPSO)算法和PID控制器相結(jié)合的ICPSO-PID控制算法。研究結(jié)果表明，控制算法可以快速優(yōu)化整定控制器參數(shù)，使得系統(tǒng)具有很好的魯棒性以及穩(wěn)定性。

1965年，數(shù)學(xué)家Leibniz等提出了對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行研究的有力工具——分?jǐn)?shù)階微積分?？刂破鞯奈⒎蛛A數(shù)或者積分次數(shù)不是整數(shù)而是任意實(shí)數(shù)。分?jǐn)?shù)階微積分系統(tǒng)具有較好的動(dòng)態(tài)與靜態(tài)性能[10]。Ghasemi S等[11]將分?jǐn)?shù)階微積分應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)魯棒控制器的設(shè)計(jì)中，以提高系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能。通過分析其時(shí)域與頻域性能，驗(yàn)證了這種方法的可行性。文獻(xiàn)[12]建立了基于粒子群優(yōu)化算法的分?jǐn)?shù)階PIλDβ控制器以及整數(shù)階PID控制器的變槳距系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，并研究了各自的時(shí)域、頻域響應(yīng)。仿真結(jié)果表明，和整數(shù)階PID控制器相比，分?jǐn)?shù)階PIλDβ控制器使系統(tǒng)具有更好的穩(wěn)定性，但是卻降低了系統(tǒng)的抗干擾能力。

2.2 現(xiàn)代控制方法

針對(duì)變槳距系統(tǒng)的非線性以及時(shí)變性，學(xué)者們提出了一類現(xiàn)代控制方法。這些控制技術(shù)主要包括：變?cè)鲆婵刂?、變結(jié)構(gòu)控制、模型預(yù)測(cè)控制、智能控制、H∞魯棒控制、自抗擾控制等。

①變?cè)鲆婵刂啤?/p>

變?cè)鲆鎸?shí)質(zhì)上是自適應(yīng)控制的一種簡(jiǎn)單特例，卻又不同于普遍意義上的自適應(yīng)控制，它不需要參數(shù)辨識(shí)以及數(shù)學(xué)模型自適應(yīng)調(diào)整。目前，變?cè)鲆婵刂埔呀?jīng)廣泛應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)中[13]。Liu等[14]采用變?cè)鲆鍼D控制算法，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)力機(jī)在風(fēng)速低于額定風(fēng)速時(shí)的最大風(fēng)能捕獲。當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí)，輸出功率恒定，取得了很好的控制效果。文獻(xiàn)[15]將最優(yōu)增益調(diào)度功率控制器應(yīng)用于變槳變速風(fēng)能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)中，增強(qiáng)了系統(tǒng)的瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能，減少了超出額定風(fēng)速時(shí)系統(tǒng)的機(jī)械負(fù)載以及湍流效應(yīng)。針對(duì)葉片轉(zhuǎn)矩對(duì)槳距角變化靈敏度的非線性問題，李潘等[16]設(shè)計(jì)了帶增益表的PI控制器，在風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí)，根據(jù)不同的槳距角設(shè)定PI控制器的增益，使得風(fēng)力機(jī)可以平滑地轉(zhuǎn)換工作狀態(tài)，并通過仿真驗(yàn)證了此方法的可行性以及有效性。

要使系統(tǒng)具有好的全局穩(wěn)定性和魯棒性，就需要準(zhǔn)確地進(jìn)行設(shè)計(jì)點(diǎn)的選擇和變?cè)鲆婵刂埔?guī)律的調(diào)試。這些主要取決于設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)和大量的仿真試驗(yàn)，幾乎無任何規(guī)律可循。因此，這種方法較保守。

②滑模控制。

滑模控制(sliding mode control,SMC)是由Utkni等提出的一類不連續(xù)的非線性控制方法?？刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化，并且系統(tǒng)滑動(dòng)模態(tài)的建立獨(dú)立于被控對(duì)象以及外界干擾，這使得系統(tǒng)響應(yīng)快，對(duì)參數(shù)變化及擾動(dòng)不敏感。Battista[17]最早提出將SMC運(yùn)用于變槳距系統(tǒng)中。文獻(xiàn)[18]和[19]通過試驗(yàn)，驗(yàn)證了滑?？刂瓶梢杂行У靥岣唢L(fēng)力機(jī)的效率以及穩(wěn)定性。

滑?？刂频牟蛔阒幵谟?，其狀態(tài)軌跡難以嚴(yán)格地沿著滑模面向平衡點(diǎn)滑動(dòng)，而是在滑模面兩側(cè)來回穿越，由此產(chǎn)生抖振，影響了系統(tǒng)的控制性能[20]。秦斌等[21]提出了針對(duì)直驅(qū)永磁同步發(fā)電機(jī)的支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)滑模變槳距控制算法SVM-SMC。該控制方法包括了2個(gè)階段：①離線學(xué)習(xí)，首先采用SMC進(jìn)行控制，SVM-SMC則進(jìn)行離線學(xué)習(xí)得到滑模控制器的輸入輸出數(shù)據(jù)；②自學(xué)習(xí)階段，在離線學(xué)習(xí)到達(dá)一定程度時(shí)，開始進(jìn)行SVM-SMC控制。仿真結(jié)果表明，這一控制策略能有效減弱抖振，并且系統(tǒng)槳距角調(diào)節(jié)平穩(wěn)，魯棒性強(qiáng)。

③智能控制。

智能控制的非線性、變結(jié)構(gòu)和總體自尋優(yōu)等特點(diǎn)，使其廣泛應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)變槳距控制系統(tǒng)中[22-23]。文獻(xiàn)[22]結(jié)合變速變槳風(fēng)力機(jī)的不同運(yùn)行模式，設(shè)計(jì)出基于徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，有效地實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)速控制、功率控制以及2種模式之間的平穩(wěn)過渡，并確保了在不同風(fēng)速時(shí)高效跟蹤最佳葉尖速比。胡文勝等[23]提出了具有二階陷波濾波器的增益調(diào)度-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制算法，對(duì)轉(zhuǎn)速干擾起到了濾波作用，使風(fēng)力機(jī)具有最優(yōu)槳距角轉(zhuǎn)換速率，從而減小系統(tǒng)波動(dòng)，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[24]對(duì)液壓變槳距系統(tǒng)進(jìn)行了模糊自適應(yīng)PID控制，試驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)動(dòng)靜態(tài)性能良好，且槳距角得到了有效地控制。

雖然智能控制在風(fēng)電機(jī)變槳距控制系統(tǒng)[25-26]中得到了廣泛應(yīng)用，但其絕大多數(shù)還處于仿真驗(yàn)證階段，并且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制的過程中，會(huì)存在過學(xué)習(xí)及過擬合問題。模糊控制的模糊化和反模糊化過程缺乏系統(tǒng)的方法，主要靠經(jīng)驗(yàn)和試湊，控制規(guī)則一旦確定，不能在線調(diào)整及很好地適應(yīng)情況的變化。因此將智能控制應(yīng)用于實(shí)際風(fēng)電機(jī)系統(tǒng)還有很多工作要做。

④模型預(yù)測(cè)控制。

模型預(yù)測(cè)控制(model predictive control,MPC)是一種先進(jìn)的計(jì)算機(jī)控制技術(shù)，包含3個(gè)基本要素：預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化與反饋校正，其核心是預(yù)測(cè)模型。支持矢量回歸(support vector regression,SVR)方法根據(jù)學(xué)習(xí)理論中的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，將復(fù)雜的非線性問題轉(zhuǎn)化為高維平面中的線性問題，解決了智能控制方法中存在的過學(xué)習(xí)問題。

文獻(xiàn)[27]提出了風(fēng)力機(jī)變槳距系統(tǒng)基于SVR算法的雙模型切換預(yù)測(cè)控制。由于電液比例變槳距系統(tǒng)的差動(dòng)回路設(shè)計(jì)和風(fēng)力負(fù)載的單方向性會(huì)造成順槳、逆槳2種不同的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，雙模型切換控制可以防止單一預(yù)測(cè)控制對(duì)系統(tǒng)精度的影響。為了減小SVR在線辨識(shí)時(shí)間，引入了序列最小優(yōu)化算法(sequential minimal optimization,SMO)以及通過偶然點(diǎn)排除法和模型的存儲(chǔ)與再用方法。仿真結(jié)果表明，采用雙模型切換SVR預(yù)測(cè)控制，可以大大降低發(fā)電機(jī)輸出功率的誤差，并且提高了風(fēng)力機(jī)的發(fā)電質(zhì)量。

⑤H∞魯棒控制。

魯棒控制是針對(duì)不確定系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的控制器。它不僅使得閉環(huán)系統(tǒng)保持穩(wěn)定，而且也保證了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能。利用H∞魯棒控制理論設(shè)計(jì)的控制器，可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)在全風(fēng)速段保持恒功率輸出[28-29]。文獻(xiàn)[28]中，作者通過提出標(biāo)準(zhǔn)H∞恒功率控制問題，并利用線性矩陣不等式(linear matrix inequality,LMI)方法進(jìn)行求解，最終得到了槳矩角的H∞控制器。該控制器實(shí)現(xiàn)了恒功率輸出，并且系統(tǒng)具有很好的魯棒性。Lima等[30]采用多變量MIMO辨識(shí)法擬合出系統(tǒng)的模型，并設(shè)計(jì)了H∞控制器。這種控制器可以保證在捕獲最大風(fēng)能的前提下，使得系統(tǒng)轉(zhuǎn)子軸轉(zhuǎn)矩變化值減小1個(gè)數(shù)量級(jí)。

魯棒控制系統(tǒng)只能在允許的不確定性范圍內(nèi)保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，如果系統(tǒng)要升級(jí)或作重大調(diào)整，就需要重新設(shè)計(jì)控制器，其控制階次高且算法復(fù)雜，因此難以實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用。

⑥自抗擾控制。

韓京清針對(duì)傳統(tǒng)PID無法有效控制具有內(nèi)、外部不確定因素的被控對(duì)象的問題，提出了一種基于誤差反饋的非線性控制方法——自抗擾控制(active disturbance rejection control,ADRC)技術(shù)。其控制獨(dú)立于被控對(duì)象的精確模型，并且可以對(duì)系統(tǒng)未建模部分以及未知干擾作出準(zhǔn)確的估計(jì)與補(bǔ)償[31]。張金芳等[32]設(shè)計(jì)了變槳距控制系統(tǒng)的線性自抗擾控制器，并應(yīng)用于額定功率為300 kW的變槳距風(fēng)電機(jī)組中。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在不同風(fēng)速段均能有效地縮短調(diào)節(jié)時(shí)間、減小系統(tǒng)超調(diào)量。王曉磊等[33]則將自抗擾控制算法與DSP芯片組合，實(shí)現(xiàn)了軟硬件相結(jié)合的風(fēng)力機(jī)變槳距控制系統(tǒng)。結(jié)果表明，系統(tǒng)輸出功率可動(dòng)態(tài)維持在額定功率附近，具有良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。ADRC對(duì)于風(fēng)電機(jī)變槳距系統(tǒng)而言，是一種有效、可行的控制技術(shù)，但當(dāng)控制對(duì)象模型階次高于三階時(shí)，難以得到滿意的非線性函數(shù)，同時(shí)計(jì)算量大、控制周期長(zhǎng)、系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差。

3 變槳距系統(tǒng)控制技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

風(fēng)電機(jī)變槳距系統(tǒng)不僅僅是一個(gè)非線性、多變量、強(qiáng)耦合的時(shí)變系統(tǒng)，還存在著由環(huán)境因素引起的外界干擾，并且隨著風(fēng)電機(jī)組規(guī)模的逐漸增大，系統(tǒng)的控制難度逐漸加大。盡管風(fēng)電機(jī)變槳距系統(tǒng)的控制方法多種多樣，但這些控制方法也都存在著各自的缺陷。為了進(jìn)一步提高系統(tǒng)各方面性能，變槳距系統(tǒng)的控制可以從以下幾方面發(fā)展。

①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與滑?？刂频慕Y(jié)合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近非線性系統(tǒng)且具有自學(xué)習(xí)能力，而滑模變結(jié)構(gòu)控制對(duì)參數(shù)變化及擾動(dòng)不敏感。針對(duì)變槳距系統(tǒng)的非線性、多變量時(shí)變性，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑?？刂葡嘟Y(jié)合對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制，不僅可以克服系統(tǒng)的非線性，也可以解決系統(tǒng)的復(fù)雜時(shí)變性，因此是一個(gè)很有效的控制方法。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速學(xué)習(xí)算法及滑模變結(jié)構(gòu)抖振問題的解決方案仍需大量的研究工作。

②廣義預(yù)測(cè)控制。偏差估計(jì)模型可以估計(jì)未建模擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的作用，通過廣義預(yù)測(cè)控制和偏差估計(jì)模型，根據(jù)對(duì)系統(tǒng)未來輸出的估計(jì)來計(jì)算當(dāng)前的控制，可以有效抑制風(fēng)速變化對(duì)風(fēng)電機(jī)的影響。預(yù)測(cè)控制主要是將系統(tǒng)非線性問題進(jìn)行線性化處理，而根據(jù)非線性系統(tǒng)自身特點(diǎn)直接分析控制方法以及設(shè)計(jì)控制算法還需進(jìn)一步研究。

③先進(jìn)非線性控制算法研究。基于微分幾何理論的反饋線性化控制理論在風(fēng)電系統(tǒng)中取得了較多的應(yīng)用[34-35]，但其控制規(guī)律復(fù)雜，存在奇異點(diǎn)，且需全狀態(tài)可測(cè)量以及精確抵消動(dòng)態(tài)?；谀芰靠刂频臒o源控制理論[36]是一種本質(zhì)上的非線性控制，風(fēng)電系統(tǒng)的控制中采用它來實(shí)現(xiàn)變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最大風(fēng)能捕獲[37-39]。該方法雖然實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，具有良好的動(dòng)靜態(tài)特性、可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)全局穩(wěn)定性，但需要確定系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型及參數(shù)。如何解決這些控制方法存在的問題，設(shè)計(jì)先進(jìn)的非線性控制算法，是未來研究的一個(gè)重要方向。

4 結(jié)束語

在清潔能源快速發(fā)展的今天，變槳距作為大型風(fēng)電機(jī)組中應(yīng)用最廣泛的控制技術(shù)之一，其控制策略也成為了風(fēng)電技術(shù)的重中之重。本文從變槳距控制的工作方式、關(guān)鍵性問題及控制策略等方面綜述了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀；結(jié)合變槳距系統(tǒng)的特性以及現(xiàn)有的各個(gè)控制策略的優(yōu)缺點(diǎn)，探討了未來變槳距系統(tǒng)控制技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)；指出將智能控制和先進(jìn)非線性控制理論應(yīng)用于變槳距系統(tǒng)中，對(duì)于解決因風(fēng)電系統(tǒng)的復(fù)雜非線性以及空氣動(dòng)力學(xué)的時(shí)變性給變槳距控制造成的困難、提高風(fēng)電系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性具有重大意義。

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Research on Strategies of Variable Pitch Control for Wind Turbine

As one of the most widely applied control technology in the large-scale wind turbine generation units,the variable pitch control can effectively improve the efficiency of the system and the stability of the output power when the wind speed exceeds the rated wind speed.But the complexity,nonlinearity of wind turbine generation system and the time varying of aerodynamics bring effect to variable pitch control.Therefore,the control strategy of variable pitch system becomes the key to the technology of wind power generation.The working mode and the key issues of variable pitch control are studied,aimed at the features of variable pitch system of wind turbine,e.g.,nonlinear,multivariable,strong coupling and time-varying,the research status of the control strategies of variable pitch system summarized,and the advantages and disadvantages of different control methods are analyzed.Finally,the development trend of variable pitch control technology is analyzed.

Wind power Wind turbine SVM Radial basis function Particle swarm optimization algorithm Intelligent control PID control H∞r(nóng)obust control

戴媛媛(1993—)，女，現(xiàn)為中北大學(xué)控制科學(xué)與工程專業(yè)在讀碩士研究生；主要從事風(fēng)力發(fā)電機(jī)變槳距系統(tǒng)智能控制、自抗擾控制方向的研究。

TH137;TP271

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201611006

修改稿收到日期：2016-04-26。