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        海上風(fēng)電機(jī)組優(yōu)化控制中數(shù)據(jù)濾波方法的應(yīng)用

        2018-02-07 19:49:28朱力楊李泰蔣學(xué)鳳
        山東工業(yè)技術(shù) 2018年4期
        關(guān)鍵詞:海上風(fēng)電卡爾曼濾波

        朱力楊+李泰+蔣學(xué)鳳

        摘 要:海上風(fēng)電系統(tǒng)受到海上復(fù)雜環(huán)境的作用,給優(yōu)化控制工作帶來困難。數(shù)據(jù)濾波方法在海上風(fēng)電優(yōu)化控制領(lǐng)域具有獨一無二的優(yōu)勢,是海上風(fēng)電系統(tǒng)實時運行的結(jié)構(gòu)參數(shù)識別、追蹤的有力工具。

        關(guān)鍵詞:海上風(fēng)電;卡爾曼濾波;載荷優(yōu)化

        DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.04.081

        0 引言

        海上風(fēng)能資源豐富,是海上新能源的重要組成部分。近海風(fēng)電場建設(shè)不占有限陸地資源,可以有效保護(hù)陸地生存環(huán)境。然而,受到海上復(fù)雜環(huán)境的影響,海上風(fēng)電系統(tǒng)具有非線性、多變量、強(qiáng)耦合等特性。海上風(fēng)電系統(tǒng)的載荷比陸地風(fēng)機(jī)強(qiáng)度大,如果不對其載荷進(jìn)行有效控制,過大的疲勞載荷和極限載荷將導(dǎo)致風(fēng)電系統(tǒng)頻繁故障[1]。

        然而,傳統(tǒng)的控制方法難以在海上風(fēng)電載荷控制中取得較好的控制效果。這是由于傳統(tǒng)的控制方法一般是基于模型[2-5],該方法難以捕獲海上風(fēng)電系統(tǒng)的精確過程參數(shù),實時控制性能差。海上風(fēng)機(jī)運行時是多個控制裝置協(xié)同工作的,一個裝置出現(xiàn)問題,將會給整個控制系統(tǒng)造成災(zāi)難性后果。因此,探尋一種高效的、實時的海上風(fēng)電優(yōu)化控制方法是勢在必行的。

        1 卡爾曼濾波控制算法

        其中,是利用前一狀態(tài)對當(dāng)前狀態(tài)的預(yù)測值,是前一狀態(tài)的最優(yōu)預(yù)測值,是當(dāng)前狀態(tài)的控制量,是對應(yīng)的協(xié)方差,是系統(tǒng)過程的協(xié)方差,是卡爾曼增益,R為測量噪聲協(xié)方差,是當(dāng)前時刻的測量值,是當(dāng)前時刻的最優(yōu)協(xié)方差,A、B、Q、R為常數(shù)或矩陣。

        2 基于卡爾曼濾波的海上風(fēng)電載荷優(yōu)化控制

        海上兆瓦級風(fēng)電機(jī)組一般采用獨立變槳距控制裝置[6],變槳系統(tǒng)槳葉根部載荷通過安裝在風(fēng)輪葉片根部的光纖應(yīng)變傳感器獲取,所述dq坐標(biāo)變換公式如下:

        利用卡爾曼濾波器的預(yù)測功能,減小控制噪聲和測量噪聲對d-q軸的載荷分量的影響,能在控制系統(tǒng)受到控制噪聲和測量噪聲擾動時實現(xiàn)d-q軸的載荷分量的正確估計,從而實現(xiàn)對海上風(fēng)電獨立變槳控制的優(yōu)化。從而保證輸出期望槳距角分量的準(zhǔn)確性,所述dq坐標(biāo)逆變換公式如下:

        上述卡爾曼載荷控制器,利用卡爾曼濾波器的預(yù)測功能,減小控制噪聲和測量噪聲對d-q軸的載荷分量的影響,從而保證輸出期望槳距角分量的準(zhǔn)確性,提高了獨立變槳的控制精度。

        3 結(jié)論

        為緩解海上風(fēng)電系統(tǒng)輸入信號滯后于風(fēng)能變化問題,在原有的控制算法基礎(chǔ)上,引入卡爾曼濾波預(yù)測控制算法。分析擴(kuò)展卡爾曼濾波算法以及系統(tǒng)模型中測量噪聲統(tǒng)計特性不確定的特點,建立傳動系統(tǒng)柔性模型,推導(dǎo)卡爾曼濾波系統(tǒng)更新方程,并根據(jù)卡爾曼濾波原理研究了相關(guān)協(xié)方差確定方法,得到了濾波系數(shù)回歸更新方法。

        參考文獻(xiàn):

        [1]I.Antoniadou, N.Dervilis,E.Papatheou,et al.Aspects of structural health and condition monitoring of offshore wind turbines[J].Philosophical Transactions of the Royal Society A,373(12):1-14,2015.

        [2]盧曉光,李鳳格,許明等.基于卡爾曼濾波的風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)優(yōu)化[J].電氣自動化,2016,38(01):42-43.

        [3]馮園園.基于Kalman濾波算法的狀態(tài)估計及風(fēng)電機(jī)組可靠性建模與優(yōu)化研究[D].北京化工大學(xué),2011(05).

        [4]李懷卿.風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)動態(tài)載荷控制策略研究[D].沈陽工業(yè)大學(xué),2016.

        [5]毛科峰,蕭中樂,王亮等.數(shù)值模式與統(tǒng)計模型相耦合的近岸海浪預(yù)報方法[J].海洋學(xué)報,2014,36(09):18-29.

        [6]Jian-Rong Lu,Jun-Dong Zhou,Jian Zhang.Research on independent variable pitch control of large offshore wind turbine.2015 International Conference on Material Engineering and Mechanical Engineering(MEME2015),Hangzhou,October 2015.

        作者簡介:朱力楊(1997-),男,江蘇揚州人,本科在讀,電子信息工程專業(yè)。endprint

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