孟洪民，劉吉臻，張江昆，林忠偉

(1．華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206;2．華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206)

采用半自由工況點(diǎn)和分塊優(yōu)化策略的大慣量風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制

孟洪民1，劉吉臻1，張江昆2，林忠偉1

(1．華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206;2．華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206)

風(fēng)速隨機(jī)性和間歇性對(duì)風(fēng)機(jī)在風(fēng)能捕獲效率、出力波動(dòng)性、機(jī)械載荷等目標(biāo)的控制帶來(lái)困難。針對(duì)額定風(fēng)速以上區(qū)間，提出一種多目標(biāo)模型預(yù)測(cè)控制策略：其基于半自由穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)的多模型調(diào)度策略，在確保轉(zhuǎn)速以額定值附近變動(dòng)的同時(shí)，減少槳距角動(dòng)作，進(jìn)而獲得更好控制效果；采用水平分塊策略?xún)?yōu)化目標(biāo)二次型函數(shù)尋優(yōu)過(guò)程，減小計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。多場(chǎng)景對(duì)比仿真結(jié)果表明，該方法具有更好動(dòng)態(tài)特性，發(fā)電機(jī)輸出功率波動(dòng)和機(jī)械載荷減小，尋優(yōu)計(jì)算時(shí)間縮短，具有較高工程應(yīng)用價(jià)值。

風(fēng)力發(fā)電；模型預(yù)測(cè)控制；多自由度；多目標(biāo)；功率波動(dòng)性；機(jī)械載荷

0 引 言

為緩解城市空氣質(zhì)量惡化，以風(fēng)電為代表的新能源規(guī)?；l(fā)電得到快速發(fā)展[1-3]。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)主要運(yùn)行區(qū)間分為額定風(fēng)速以下的部分功率工作區(qū)和額定風(fēng)速以上的恒定功率工作區(qū)。不同的工作區(qū)間具有不同控制目標(biāo)。風(fēng)速的隨機(jī)性和間歇性，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)的輸出功率有限可控[4]，其波動(dòng)性嚴(yán)重影響著電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行；同時(shí)，執(zhí)行機(jī)構(gòu)的頻繁快速動(dòng)作縮短風(fēng)機(jī)運(yùn)行壽命，以上問(wèn)題對(duì)風(fēng)機(jī)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)帶來(lái)較大挑戰(zhàn)。

風(fēng)機(jī)在額定風(fēng)速以上區(qū)間的主要控制目標(biāo)是平滑輸出(恒額定功率出力)，減小機(jī)械載荷，及電網(wǎng)故障下的相關(guān)控制。其中平滑輸出和減小機(jī)械載荷是兩個(gè)主要的控制目標(biāo)。

平滑輸出功率指當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí)，保證風(fēng)機(jī)輸出功率為額定值，減小功率波動(dòng)性。其控制主要以變槳為主，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)槳距角，穩(wěn)定風(fēng)輪捕獲的功率。機(jī)械疲勞載荷包括槳葉震動(dòng)、風(fēng)機(jī)塔架震動(dòng)、軸系扭矩等。減小機(jī)械載荷需要優(yōu)化變槳與變速協(xié)調(diào)控制。傳統(tǒng)的PI控制以控制轉(zhuǎn)速和功率穩(wěn)定在額定值附近為主，難以實(shí)現(xiàn)兼顧輸出功率和機(jī)械載荷的多目標(biāo)控制要求。文獻(xiàn)[5]提出一種基于極點(diǎn)配置約束的H2/H∞控制方法，在保證轉(zhuǎn)速穩(wěn)定的前提下，減小傳動(dòng)系統(tǒng)和塔架的疲勞載荷。文獻(xiàn)[6]提出一種基于滑模控制理論的變槳控制策略，在控制風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速恒定的同時(shí)，可有效抑制風(fēng)機(jī)塔架和槳葉的機(jī)械振動(dòng)。文獻(xiàn)[7]通過(guò)LQR方法設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)矩控制器，提高傳動(dòng)鏈的阻尼，降低風(fēng)力發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵零部件機(jī)械載荷。以上研究雖然兼顧轉(zhuǎn)速和機(jī)械載荷，但由于多目標(biāo)控制能力的限制，發(fā)電機(jī)輸出功率波動(dòng)性并未作為直接控制目標(biāo)。

模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control, MPC)[8, 9]是一種多輸入多輸出的多目標(biāo)控制方法。其通過(guò)求解包含多個(gè)控制目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)二次規(guī)劃問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)控制。文獻(xiàn)[10, 11]設(shè)計(jì)了多模型MPC控制器，減小輸出功率波動(dòng)性和傳動(dòng)系統(tǒng)機(jī)械載荷。但其模型切換策略過(guò)度依賴(lài)風(fēng)速變化，且問(wèn)題求解計(jì)算量較大。MPC應(yīng)用在風(fēng)機(jī)控制中的主要問(wèn)題有：(1) 目標(biāo)函數(shù)的求解計(jì)算量大，其計(jì)算時(shí)間難以滿(mǎn)足風(fēng)機(jī)快速動(dòng)態(tài)特性；(2) 穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)的選擇與切換對(duì)控制系統(tǒng)的性能影響較大。傳統(tǒng)MPC通常以額定轉(zhuǎn)速和額定功率為穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)進(jìn)行線性化。然而，由于系統(tǒng)模型為線性化后的小信號(hào)模型，該穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)并不一定是最優(yōu)工況點(diǎn)。

本文提出一種針對(duì)大慣量風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的基于半自由工況點(diǎn)和分塊策略的MPC控制。(1) 利用大轉(zhuǎn)動(dòng)慣量風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化緩慢特性，以額定轉(zhuǎn)速附近的半自由轉(zhuǎn)速和額定功率為穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)進(jìn)行模型線性化；(2)采用水平分塊策略對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解過(guò)程進(jìn)行簡(jiǎn)化，以近精確，遠(yuǎn)粗略的策略，減小計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的MPC相較于傳統(tǒng)PI和傳統(tǒng)MPC，控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性更好，變槳執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作減少，傳動(dòng)系統(tǒng)機(jī)械載荷降低；同時(shí)，與傳統(tǒng)MPC相比，計(jì)算量小，計(jì)算時(shí)間短。因此具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型

1.1 風(fēng)機(jī)模型

根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)原理，風(fēng)機(jī)通過(guò)風(fēng)輪捕獲的機(jī)械功率Pwt可表示為

(1)

式中：ρ為空氣密度；R為風(fēng)輪半徑；Vw為當(dāng)前風(fēng)速；λ是葉尖速比，為風(fēng)輪轉(zhuǎn)速ωr和風(fēng)速Vw的函數(shù)。Cp是風(fēng)能利用系數(shù)，其可由如下擬合函數(shù)表示

(2)

式中：c1～c8為擬合系數(shù)。

1.2 傳動(dòng)系統(tǒng)模型

傳動(dòng)系統(tǒng)模型分為三質(zhì)塊模型、雙質(zhì)塊模型和單質(zhì)塊模型。三質(zhì)塊模型最精確，但也意味著模型最復(fù)雜。一般情況下，單質(zhì)塊模型能夠反映主要系統(tǒng)特性。單質(zhì)塊模型可表示為[1]

(3)

式中：J為風(fēng)機(jī)等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；Jr為風(fēng)輪等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，Je為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。Ngear是齒輪箱傳動(dòng)比。對(duì)于直驅(qū)型風(fēng)機(jī)，Ngear=1。

1.3 發(fā)電機(jī)模型

當(dāng)前主流發(fā)電機(jī)有雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)[12]和永磁同步發(fā)電機(jī)[13]，本文采用雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)為仿真模型。其d-q旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型由電壓模型和磁鏈模型表示[1]

式中：U是電壓；I是電流；R是電阻；ψ為磁鏈；下標(biāo)d、q分別表示直軸、交軸；r、s分別表示轉(zhuǎn)子、定子。ωs是同步轉(zhuǎn)速；Lm是等效互感，Lsσ是定子漏感；Lrσ是轉(zhuǎn)子漏感。

1.4 變槳系統(tǒng)模型

變槳控制系統(tǒng)由液壓機(jī)構(gòu)或電磁機(jī)構(gòu)組成，其數(shù)學(xué)模型可等效為一階慣性環(huán)節(jié)

(6)

式中：τβ為等效時(shí)間常數(shù)；β*為槳距角設(shè)定值。

2 MPC控制器設(shè)計(jì)

2.1 MPC控制框架

如圖1所示，本文模型預(yù)測(cè)控制器主要分為三個(gè)部分：穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)選擇器，離線線性模型庫(kù)和優(yōu)化問(wèn)題求解器。具體工作步驟如下：

圖1 MPC控制框架Fig.1 MPC control framework

首先，在每一采樣時(shí)刻，穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)根據(jù)風(fēng)機(jī)當(dāng)前工況，在穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)集合中選取一組最優(yōu)穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)；其次，離線線性模型庫(kù)是為減小在線計(jì)算量，預(yù)建立并存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)的線性化模型庫(kù)，該模型庫(kù)根據(jù)已知的穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)，導(dǎo)出狀態(tài)空間模型；再次，優(yōu)化控制問(wèn)題求解器對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，得到包含未來(lái)控制時(shí)域的一組控制向量，選擇當(dāng)前時(shí)刻控制量，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制。

2.2 半自由穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)

傳統(tǒng)MPC在額定風(fēng)速以上區(qū)域，通常選取額定轉(zhuǎn)速、額定功率對(duì)應(yīng)的穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)。實(shí)際上，根據(jù)式(1)得圖2穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)分布。對(duì)于任一特定風(fēng)速，均有一簇穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)集合Χop相對(duì)應(yīng)，該集合可表示為

(7)

所有滿(mǎn)足上式集合的工況點(diǎn)，均為穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)。我們將滿(mǎn)足式(7)集合條件的穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)稱(chēng)為半自由穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)，因?yàn)榭蛇x取的穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)擴(kuò)展到某一小范圍轉(zhuǎn)速帶，而不再只是以固定的額定轉(zhuǎn)速為前提。

對(duì)于大轉(zhuǎn)動(dòng)慣量風(fēng)機(jī)，其慣性導(dǎo)致轉(zhuǎn)速波動(dòng)較小，轉(zhuǎn)速控制難度增大。本文利用大慣量風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化相對(duì)較小特征，在確保轉(zhuǎn)速變化位于集合(7)轉(zhuǎn)速帶前提下，選取當(dāng)前轉(zhuǎn)速為穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)下的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速，其它對(duì)應(yīng)風(fēng)機(jī)狀態(tài)穩(wěn)態(tài)值可相應(yīng)得到。即轉(zhuǎn)速設(shè)定值由傳統(tǒng)MPC的唯一固定轉(zhuǎn)速(額定轉(zhuǎn)速)變?yōu)閹Ъs束的轉(zhuǎn)速區(qū)。

圖2 穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)集合(風(fēng)速14 m/s)Fig.2 Sets of Steady-state operation points

2.3 線性化模型

由于本文不涉及發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)特性研究，故發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型可簡(jiǎn)化為

(8)

將式(3)、(6)、(8)在穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)進(jìn)行線性化，得線性化模型

(9)

因此，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)狀態(tài)空間連續(xù)模型可表示為

2.4 目標(biāo)函數(shù)與約束條件

MPC目標(biāo)函數(shù)由控制器的二次型性能指標(biāo)表示。本文以發(fā)電機(jī)輸出功率波動(dòng)性和傳動(dòng)系統(tǒng)軸系載荷為控制目標(biāo)，得目標(biāo)函數(shù)

(10)

約束條件：

2.5 分塊策略?xún)?yōu)化

預(yù)測(cè)控制采用在線滾動(dòng)控制模式，在采樣時(shí)刻k，求解滿(mǎn)足目標(biāo)函數(shù)極小值的控制向量U(k)=[u(k),u(k+1), …,u(k+Nc)]T。每一采樣時(shí)刻的求解帶約束的線性或非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題，需要經(jīng)過(guò)多次迭代完成。經(jīng)典的預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化示意圖如圖3(a)所示。其計(jì)算量與控制向量元素個(gè)數(shù)和約束條件個(gè)數(shù)有關(guān)?？刂葡蛄總€(gè)數(shù)增多，在線計(jì)算時(shí)間增加。若單次尋優(yōu)計(jì)算時(shí)間大于離散系統(tǒng)采樣時(shí)間，MPC控制器將不能滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求。為提高控制器的實(shí)時(shí)性，減小計(jì)算量?jī)?yōu)化算法得到一定程度研究和發(fā)展[14-16]。

圖3 MPC控制量?jī)?yōu)化示意圖Fig.3 Schematic of MPC control optimization

本文提出一種優(yōu)化變量(控制變量)分塊策略，以減少單次尋優(yōu)計(jì)算的變量個(gè)數(shù)，提高計(jì)算速度。分塊策略指將控制時(shí)域Nc的控制量的變化分成若干份，在每一塊中控制量保持不變，控制量的變化只發(fā)生在塊與塊之間，其可描述為

(11)

式中：s為總分塊數(shù)；li為第i分塊所包含優(yōu)化時(shí)刻數(shù)，且其總和為控制時(shí)域總長(zhǎng)度，即l1+l2+…+ls=Nc。由于MPC在每次優(yōu)化控制過(guò)程中，只把控制向量中第一個(gè)變量u(k)作為控制輸入，而其他變量將在下一采樣時(shí)刻進(jìn)行重新計(jì)算更新。因此，可精確計(jì)算時(shí)間序列相對(duì)靠前的控制量，粗略計(jì)算時(shí)間序列相對(duì)靠后的控制量。如圖3(b)所示，本文選取部分冪級(jí)數(shù)形式作為式(11)各分塊長(zhǎng)度，即l1=l2=l3=l4=1，l5=2，l6=4，l7=8，…，ls=2(s-4)。

3 仿真驗(yàn)證

本文基于MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)對(duì)所提方法進(jìn)行仿真對(duì)比驗(yàn)證。所對(duì)比控制策略為傳統(tǒng)PI控制和傳統(tǒng)MPC控制，被控對(duì)象為2 MW雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。為保證對(duì)比實(shí)驗(yàn)公平性，傳統(tǒng)MPC和本文MPC的權(quán)重系數(shù)及約束條件相同。風(fēng)機(jī)和控制器主要參數(shù)如下：Prated=2 MW,Vrated=11.5 m/s，R=40 m，Ngear=83.531，J=56.27×105kg·m2，Q1=7，Q2=2，Q3=7。

3.1 仿真一：階躍風(fēng)速

如圖4所示，風(fēng)速在70 s時(shí)，由12 m/s階躍上升至14 m/s，此時(shí)風(fēng)機(jī)通過(guò)調(diào)節(jié)槳距角和電磁轉(zhuǎn)矩，以保證輸出功率穩(wěn)定在額定值2 MW。仿真結(jié)果表明，三種方法均能有效控制風(fēng)機(jī)達(dá)到新的穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)。轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)方面(圖4(c))，風(fēng)速階躍上升導(dǎo)致風(fēng)輪轉(zhuǎn)速快速增加，為抑制轉(zhuǎn)速變化，三種方法均在風(fēng)速階躍變化時(shí)刻出現(xiàn)尖峰。隨著槳距角調(diào)節(jié)到位，電磁轉(zhuǎn)矩快速下降。由于此刻改進(jìn)MPC的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速略高于額定轉(zhuǎn)速，相同額定功率的前提下額定轉(zhuǎn)矩略小。槳距角控制方面，PI控制的槳距角超調(diào)明顯，改進(jìn)MPC的槳距角動(dòng)作幅度最小(見(jiàn)圖4(e))，此外，改進(jìn)MPC的載荷指標(biāo)亦最低。因此，改進(jìn)MPC在保證輸出功率穩(wěn)定的同時(shí)，動(dòng)態(tài)特性較快，且能夠減小執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作幅度和頻率，降低疲勞載荷，延長(zhǎng)風(fēng)機(jī)壽命。

圖4 階躍風(fēng)速仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results with step wind variation

3.2 仿真二：隨機(jī)風(fēng)速

如圖5所示，風(fēng)速在額定值以上區(qū)域隨機(jī)波動(dòng)，三種方法均能夠保證風(fēng)機(jī)輸出功率在額定值附近波動(dòng)，但改進(jìn)MPC的波動(dòng)性明顯低于其它兩種方法(見(jiàn)圖5(b))，并且其低波動(dòng)性并沒(méi)有以提高變槳執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作頻率、幅度和傳動(dòng)系統(tǒng)機(jī)械載荷為代價(jià)。反而，改進(jìn)MPC的槳距角變化相對(duì)更小。由于風(fēng)機(jī)穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速不再是恒定的額定轉(zhuǎn)速值，改進(jìn)MPC的風(fēng)輪轉(zhuǎn)速在額定轉(zhuǎn)速附近的有限轉(zhuǎn)速帶變化(見(jiàn)圖5(d))。雖然轉(zhuǎn)速變化具有有限自由性，但由于風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量較大，因此風(fēng)速的快速波動(dòng)性對(duì)風(fēng)輪轉(zhuǎn)速影響不明顯。

此外，傳統(tǒng)PI控制效果較差，是由于雖然傳統(tǒng)PI控制對(duì)單自由度、單一控制目標(biāo)的控制問(wèn)題具有較好的控制效果，但對(duì)于多輸入-多輸出的多目標(biāo)控制問(wèn)題，其控制性能下降明顯。

3.3 計(jì)算時(shí)間驗(yàn)證

表1為傳統(tǒng)MPC與改進(jìn)MPC的尋優(yōu)計(jì)算時(shí)間統(tǒng)計(jì)，計(jì)算平臺(tái)參數(shù)如下。CPU: Intel Core i3-2370M (2.4GHz)；RAM：4GB；操作系統(tǒng)：Window 7(32bit)；軟件：MATLAB R2012a。

對(duì)經(jīng)典MPC和改進(jìn)MPC在同一采樣時(shí)刻的尋優(yōu)計(jì)算時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，當(dāng)風(fēng)況復(fù)雜時(shí)，傳統(tǒng)MPC的計(jì)算時(shí)間明顯長(zhǎng)于改進(jìn)MPC。改進(jìn)MPC的計(jì)算速度比傳統(tǒng)MPC快75.86%。因此，改進(jìn)MPC能更好適應(yīng)動(dòng)態(tài)特性較快的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。

表1 單次尋優(yōu)計(jì)算時(shí)間對(duì)比

圖5 隨機(jī)風(fēng)速仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results with random wind variation

4 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)一種基于半自由工況點(diǎn)和分塊尋優(yōu)策略的MPC控制策略，以提高額定風(fēng)速以上工作區(qū)域的控制性能。

(1)提出一種半自由穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)選擇策略，基于該穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)的MPC控制器比傳統(tǒng)MPC控制器具有更好的多目標(biāo)控制性能。

(2)引入分塊策略，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)計(jì)算過(guò)程，減小計(jì)算量，縮短計(jì)算時(shí)間，使MPC更好適用于動(dòng)態(tài)特性快的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。

對(duì)比仿真結(jié)果表明，本文方法與傳統(tǒng)PI控制和傳統(tǒng)MPC控制相比，具有更好的動(dòng)態(tài)特性。發(fā)電機(jī)輸出功率波動(dòng)性明顯降低，傳動(dòng)系統(tǒng)機(jī)械載荷較小，變槳執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作減少。綜上，該方法有利于維持電網(wǎng)可靠性，并提高風(fēng)機(jī)運(yùn)行壽命。

[1] 劉吉臻, 孟洪民, 胡陽(yáng). 采用梯度估計(jì)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)轉(zhuǎn)矩最大功率點(diǎn)追蹤效率優(yōu)化 [J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2015, 35(10): 2367-2374.

[2] LIU Jizhen, MENG Hongmin, HU Yang, et al. A novel MPPT method for enhancing energy conversion efficiency taking power smoothing into account [J]. Energy Conversion and Management, 2015, 101: 738-748.

[3] 朱永利, 艾斯卡爾, 劉少宇, 等. 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組高電壓穿越問(wèn)題及其基本解決方案 [J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2014, 41(5): 6-11.

[4] 范冠男, 劉吉臻, 孟洪民, 等. 電網(wǎng)限負(fù)荷條件下風(fēng)電場(chǎng)一次調(diào)頻策略 [J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016, 40(7): 2030-2037.

[5] BAKKA T, KARIMI H R. Mixed H2/H-infinit control design for wind turbine system with pole placement constraints [C]. Proceedings of the Control Conference (CCC), Hefei, China, F 25-27 July, 2012.

[6] 肖帥, 楊耕, 耿華. 抑制載荷的大型風(fēng)電機(jī)組滑模變槳距控制 [J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2013, 28(7): 145-150.

[7] 金鑫, 鐘翔, 謝雙義, 等. 大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩 LQR 控制及載荷優(yōu)化 [J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2013, 41(6): 93-98.

[8] MAYNE David Q, RAWLINGS James B, RAO Christopher V, et al. Constrained model predictive control: Stability and optimality [J]. Automatica, 2000, 36(6): 789-814.

[9] ACHIN J, GEORG S, LORENZO F, et al. On the design and tuning of linear model predictive control for wind turbines [J]. Renewable Energy, 2015, 80:664-673.

[10] SOLIMAN M, MALIK O P, WESTWICK D T. Multiple model MIMO predictive control for variable speed variable pitch wind turbines [C]. Proceedings of the American Control Conference (ACC), Baltimore：USA,2010.

[11] SOLIMAN M, MALIK O P, WESTWICK D T. Multiple Model Predictive Control for Wind Turbines With Doubly Fed Induction Generators [J]. Sustainable Energy, 2011, 2(3): 215-25.

[12] 夏天, 何永秀, 丁一, 等. 考慮網(wǎng)側(cè)控制的 DFIG 靜態(tài)穩(wěn)定分析及參數(shù)優(yōu)化 [J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2014, 41(6): 1-6.

[13] 王丹, 劉崇茹, 李庚銀. 直驅(qū)型風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)建模及關(guān)鍵參數(shù)變化影響研究 [J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2015, 42(6): 78-83.

[14] RICKER N Lawrence. Use of quadratic programming for constrained internal model control [J]. Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development, 1985, 24(4): 925-36.

[15] YANG Jian, SHAO Shihuang, XI Yugeng, et al. Segmentized Optimization Strategy for Predictive Control [J]. Journal of Donghua University, 1995, (1):1-6.

[16] 席裕庚. 預(yù)測(cè)控制 (第2版) [M]. 北京: 國(guó)防工業(yè)出版社, 2013.

Model Predictive Control for Large-inertia Wind Turbine Generation System Based on Half-freedom Steady-state Operation Points and Blocking Optimization Strategy

MENG Hongmin1, LIU Jizhen1, ZHANG Jiangkun2, LIN Zhongwei1
(1. State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 2. School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

Due to the randomness and intermittence of wind speed, it is difficult to enhance wind captured efficiency, smooth output power and alleviate mechanical loads. A multi-objective model predictive control strategy for full load region is proposed. Based on the scheduling strategy of half-freedom steady-state operation points, it helps to reduce the movements of actuator when rotation speed is sure to vary around rated value, thus achieving better control performance. Horizontal blocking strategy is introduced to optimize the solving process of objective quadric functions and reduce the calculating quantity and calculating time. The results of multi-scenario comparison of simulations show that, the proposed method has better control performance and can help alleviate the output power of generator and mechanical loads as well as reducing the calculating time of optimization which has significant engineering application value.

wind power generation; model predictive control; multi-degree of freedom; multi-objective; power fluctuations; mechanical loads

10.3969/j.ISSN.1007-2691.2017.04.12

2016-12-12.

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2012CB215203).

TM 315

A

1007-2691(2017)04-0078-07

孟洪民(1989-)，男，博士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制與優(yōu)化；劉吉臻(1951-)，男，中國(guó)工程院院士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)建模與控制、工業(yè)過(guò)程測(cè)控理論與技術(shù)；張江昆(1987-)，男，講師，研究方向?yàn)轱L(fēng)功率預(yù)測(cè)與風(fēng)場(chǎng)控制；林忠偉(1981-)，男，副教授，研究方向?yàn)殡S機(jī)控制、非線性控制、魯棒控制及新能源控制。