田 德，陳忠雷，鄧 英

基于復(fù)合MPC算法的風(fēng)電機(jī)組降載控制

田 德，陳忠雷，鄧 英

（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）

隨著風(fēng)電機(jī)組單機(jī)容量的不斷增大，風(fēng)電機(jī)組的關(guān)鍵部件承受的載荷也越來(lái)越大，對(duì)風(fēng)電機(jī)組可靠性的要求也越來(lái)越高，因此，要求風(fēng)電機(jī)組控制策略與技術(shù)，既能實(shí)現(xiàn)功率優(yōu)化控制，又能實(shí)現(xiàn)降載控制。研究基于模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control，MPC）理論，設(shè)計(jì)了一種基于風(fēng)電機(jī)組多控制目標(biāo)的運(yùn)行區(qū)間劃分方法的風(fēng)電機(jī)組復(fù)合模型預(yù)測(cè)控制（Multi Model Predictive Control，Multi MPC）控制器。首先建立基于Matlab和TUV GL bladed的聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，將MPC控制器與傳統(tǒng)PI控制器進(jìn)行對(duì)比分析，并以DUV GL Bladed軟件中2 MW雙饋式風(fēng)電機(jī)組非線性模型作為研究對(duì)象，對(duì)Multi MPC控制器、MPC控制器和傳統(tǒng)的比例積分微分（Proportional Integral Differential，PID）控制器進(jìn)行了降載控制仿真分析。研究結(jié)果表明，Multi MPC控制器能夠減小風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅度，抑制轉(zhuǎn)速超調(diào)量，降低傳動(dòng)鏈的載荷；能夠抑制槳距角的波動(dòng)幅度和變化速率，降低變槳距機(jī)構(gòu)的運(yùn)行載荷，提高機(jī)組運(yùn)行可靠性。

模型；控制算法；風(fēng)電機(jī)組；降載控制器

0 引 言

2019年全球新增風(fēng)電裝機(jī)容量為60.4 GW，較2018年增長(zhǎng)19%，風(fēng)電在全球總電力供應(yīng)中占的比重也逐年上升[1]。風(fēng)電機(jī)組是將自然風(fēng)中的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能的設(shè)備[2]。自然風(fēng)具有很強(qiáng)的波動(dòng)性，主要體現(xiàn)在風(fēng)速范圍寬、風(fēng)擾動(dòng)大、非線性等方面[3]，其作用于風(fēng)電機(jī)組，易造成風(fēng)電機(jī)組變槳距系統(tǒng)和傳動(dòng)鏈系統(tǒng)載荷突變[4]。隨著單機(jī)容量不斷提升，風(fēng)電機(jī)組變槳距和傳動(dòng)鏈系統(tǒng)的載荷控制技術(shù)也越來(lái)越受到相關(guān)科研與技術(shù)人員的高度重視[5]。

主動(dòng)載荷控制減少了風(fēng)電機(jī)組的機(jī)械振動(dòng)，提高了風(fēng)電機(jī)組零部件的壽命，在設(shè)計(jì)了更輕、更靈活部件的同時(shí)，也降低了全球風(fēng)電機(jī)組的建設(shè)成本[6]。傳統(tǒng)的比例積分微分（Proportional Integral Differential，PID）控制具有穩(wěn)定、高效和安全等特點(diǎn)，已經(jīng)成為當(dāng)前常用的控制策略[7]。Eduardo等介紹了一種基于變槳距控制系統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組塔架載荷主動(dòng)控制系統(tǒng)的研制[6]。但傳統(tǒng)的PID控制策略只能在特定線性模型的工作點(diǎn)附近具有良好的控制效果，不能很好地對(duì)湍流風(fēng)等強(qiáng)非線性載荷進(jìn)行抑制[8]。因此，有必要研究一種非線性、變參數(shù)的智能降載控制算法。

模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control，MPC）是一種能處理非線性大時(shí)滯系統(tǒng)的控制算法[9]。MPC不同于其他控制算法，它是一種有限的時(shí)域滾動(dòng)優(yōu)化控制策略，具有對(duì)模型的精度要求不高，建模方便容易；系統(tǒng)魯棒性、穩(wěn)定性較好；動(dòng)態(tài)性能較好；易應(yīng)用于有約束、大遲延、非最小相位、非線性等實(shí)際過(guò)程的特點(diǎn)[10]。

變槳距控制系統(tǒng)在風(fēng)電機(jī)組的控制過(guò)程中起著決定性的作用[6]。葉杭冶在專著中介紹了模型預(yù)測(cè)控制原理[11]。Liu 等提出了一種風(fēng)電機(jī)組預(yù)測(cè)控制策略，降低風(fēng)電機(jī)組葉片的負(fù)荷[12]。曹松青等提出了一種基于MPC的獨(dú)立變槳據(jù)控制策略[13]。朱江生等提出了一種MPC控制策略，以減小風(fēng)輪不平衡載荷[14]。陳振宇等通過(guò)參數(shù)相關(guān)性分析，提取載荷特征參數(shù)，進(jìn)行基于模型預(yù)測(cè)控制的載荷-功率雙目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化[15]。沈坤等基于改進(jìn)的有限控制集FCS-MPC算法，分別構(gòu)建了轉(zhuǎn)子側(cè)變流器（RSC）與GSC-MPC算法[16]。孟洪民等針對(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[17]。張靖等提出了基于狀態(tài)空間的雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型預(yù)測(cè)控制方法[18]。劉興杰提出一種在全風(fēng)速范圍內(nèi)基于狀態(tài)空間模型的有功功率多模型預(yù)測(cè)控制方法[19]。劉興杰等通過(guò)將機(jī)組模型進(jìn)行分段局部線性化，提出全風(fēng)速范圍內(nèi)的有功功率多模型預(yù)測(cè)控制策略[20]。上述文獻(xiàn)中對(duì)MPC技術(shù)的研究已經(jīng)取得一定的成果，但研究大多考慮將整個(gè)風(fēng)速區(qū)間當(dāng)作一個(gè)運(yùn)行域?qū)︼L(fēng)電機(jī)組進(jìn)行MPC技術(shù)研究，并未將整個(gè)風(fēng)速區(qū)間分為互不重疊的區(qū)間進(jìn)行MPC控制和分析。對(duì)控制算法的仿真驗(yàn)證也多單獨(dú)使用Matlab或SPCAD軟件，并未采用專業(yè)的TUV GL Bladed軟件與Matlab軟件建立聯(lián)合仿真系統(tǒng)。

本文在對(duì)風(fēng)電機(jī)組MPC技術(shù)應(yīng)用研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種風(fēng)電機(jī)組復(fù)合模型預(yù)測(cè)控制（Multi Model Predictive Control，Multi MPC）控制器?；贛atlab和TUV GL Bladed軟件接口的風(fēng)電機(jī)組降載控制聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，與傳統(tǒng)的PID控制器、MPC控制器進(jìn)行仿真比較，驗(yàn)證Multi MPC控制器對(duì)降低風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行載荷的有效性。

1 風(fēng)電機(jī)組建模

針對(duì)降載控制的研究，建模主要考慮風(fēng)輪系統(tǒng)、變槳距系統(tǒng)和傳動(dòng)鏈系統(tǒng)3個(gè)方面[21]。

1.1 風(fēng)輪系統(tǒng)

單位時(shí)間內(nèi)流經(jīng)風(fēng)輪所吸收的風(fēng)能為

式中為上流經(jīng)風(fēng)輪處的風(fēng)速，m/s；為風(fēng)輪掃掠面積，m2；為單位時(shí)間內(nèi)流過(guò)單位面積的空氣質(zhì)量，kg；為空氣密度，kg/m3；C為風(fēng)能利用系數(shù)。

1.2 變槳距系統(tǒng)

變槳載荷由變槳系統(tǒng)慣性和葉片軸承摩擦力矩2部分構(gòu)成。軸承的摩擦力是由與變槳速度成比例的部分和常量部分構(gòu)成的。變槳電機(jī)運(yùn)行在線性區(qū)域時(shí)，變槳系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能可用一階滯后傳遞函數(shù)描述[22-23]。

1.3 傳動(dòng)鏈系統(tǒng)

傳動(dòng)鏈系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程可以用1個(gè)主軸扭轉(zhuǎn)的二階微分方程表示[24]。若風(fēng)輪和發(fā)電機(jī)之間剛性連接，運(yùn)動(dòng)方程可以簡(jiǎn)化為一個(gè)風(fēng)輪轉(zhuǎn)速的一階微分方程

式中J為主軸低速側(cè)總的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2；ω為風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速，rad/s；T為氣動(dòng)轉(zhuǎn)矩，N·m；T為氣動(dòng)轉(zhuǎn)矩?fù)p失，N·m；T為電磁轉(zhuǎn)矩，N·m。

2 模型預(yù)測(cè)控制

2.1 模型預(yù)測(cè)控制原理

模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)模型可表示為

由、、、定義工作點(diǎn)狀態(tài)，狀態(tài)空間結(jié)構(gòu)是給定非線性系統(tǒng)模型線性化模型矩陣[25]，其中、、分別為輸入、輸出和狀態(tài)變量。

將公式（3）中輸入、狀態(tài)和輸出變?yōu)闀r(shí)間時(shí)的輸入向量()、狀態(tài)向量()和輸出向量()，得到

2.2 風(fēng)電機(jī)組MPC算法

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

風(fēng)電機(jī)組的控制目標(biāo)是在擾動(dòng)超過(guò)額定風(fēng)速后，通過(guò)優(yōu)化槳距角的控制，來(lái)減小槳距角運(yùn)行軌跡與額定之間的差異。目標(biāo)函數(shù)如式（5），表示被控執(zhí)行機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)輸出與期望目標(biāo)之間的累積誤差[8]。優(yōu)化函數(shù)值越小，控制器的性能越好，對(duì)動(dòng)態(tài)載荷的抑制能力越強(qiáng)。

式中為預(yù)測(cè)的時(shí)域；κ為速度要求的權(quán)重；κ為槳距角要求的權(quán)重；Δβ為槳距角變化量需求的權(quán)重；e為時(shí)間時(shí)變槳電機(jī)執(zhí)行速度與目標(biāo)設(shè)定點(diǎn)速度的偏差；e為時(shí)間時(shí)葉片槳距角的要求和目標(biāo)設(shè)定點(diǎn)的偏差；Δβi為時(shí)間時(shí)葉片變槳角要求的變化量和目標(biāo)設(shè)定點(diǎn)的偏差。

2.2.2 約束條件

根據(jù)TUV GL Bladed軟件中2 MW雙饋式風(fēng)電機(jī)組的參數(shù)約束條件，變槳距控制高于額定風(fēng)速時(shí)應(yīng)滿足以下約束

3 控制器設(shè)計(jì)

分別設(shè)計(jì)MPC控制器和Multi MPC控制器，并與PI控制器進(jìn)行對(duì)比分析。

3.1 變槳距PI控制器

目前主流的風(fēng)電機(jī)組控制算法是PI控制算法，PI參數(shù)是指風(fēng)電機(jī)組在特定時(shí)刻的運(yùn)行參數(shù)經(jīng)過(guò)調(diào)整和優(yōu)化后，變槳距PI控制器對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行運(yùn)行控制。基于PI控制算法的控制器結(jié)構(gòu)如圖1所示[26]。

圖1 PI控制器結(jié)構(gòu)圖

3.2 MPC控制器

設(shè)計(jì)基于狀態(tài)空間的MPC控制器如圖2所示?？刂破鬏斎胧前l(fā)電機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速與額定轉(zhuǎn)速之間的差值，控制變量是對(duì)槳距角絕對(duì)值的要求。經(jīng)過(guò)參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，得到了變槳距MPC控制器的輸出。

注：mo、ref和md分別為MPC控制器接收到的當(dāng)前測(cè)量輸出信號(hào)、參考信號(hào)和干擾信號(hào)；mv為MPC控制器輸出的最優(yōu)控制變量。

3.3 Multi MPC控制器

風(fēng)電機(jī)組隨著風(fēng)速波動(dòng)，運(yùn)行工作點(diǎn)一直在變化，因此基于單點(diǎn)的模型預(yù)測(cè)控制器的控制效果會(huì)受到影響。

分析了風(fēng)電機(jī)組在全風(fēng)速段區(qū)間的運(yùn)行特性，根據(jù)風(fēng)速以測(cè)定風(fēng)速和基于機(jī)組狀態(tài)的估計(jì)風(fēng)速，將機(jī)組的運(yùn)行區(qū)間劃分為連續(xù)且不重疊的5個(gè)風(fēng)速段：損耗優(yōu)化段、出力快速穩(wěn)定段、最優(yōu)葉尖速比段、功率過(guò)渡段、功率穩(wěn)定段，對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)了5個(gè)MPC控制器。為了保證5個(gè)MPC控制器能夠在各自工作點(diǎn)連續(xù)輸出控制信號(hào)，以輪轂處風(fēng)速為參考輸入，以風(fēng)速閾值、槳距角和工作點(diǎn)轉(zhuǎn)速為約束條件。提出了1種風(fēng)電機(jī)組多控制目標(biāo)的運(yùn)行區(qū)間劃分方法，如圖3所示。

注：VW為輪轂處風(fēng)速，m·s-1；Vst為啟動(dòng)風(fēng)速，m·s-1；Vin為切入風(fēng)速，m·s-1；Vz為最優(yōu)葉尖速比下限風(fēng)速，m·s-1；VΩ為最優(yōu)葉尖速比上限風(fēng)速，m·s-1；Vr為額定風(fēng)速，m·s-1；Vout為切出風(fēng)速，m·s-1。

在風(fēng)電機(jī)組多控制目標(biāo)的運(yùn)行區(qū)間劃分方法的基礎(chǔ)上，搭建Multi MPC控制器，結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 風(fēng)電機(jī)組Multi MPC控制器結(jié)構(gòu)圖

4 算例分析

4.1 聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)

基于C++語(yǔ)言設(shè)計(jì)編寫(xiě)了TUV GL Bladed、Simulink和Visual studio的聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，在聯(lián)合仿真軟件平臺(tái)中只執(zhí)行數(shù)據(jù)的讀入和讀出操作，具體工作機(jī)理如圖5所示。

圖5 聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)工作原理

TUV GL Bladed與聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)通過(guò)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)（Dynamic Link Library，DLL）文件的內(nèi)存共享實(shí)現(xiàn)的通信。DLL文件按照Bladed軟件接口的要求設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)Bladed軟件仿真數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)；設(shè)計(jì)內(nèi)存共享代碼后，即可根據(jù)控制器的需要將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在指定位置。

Simulink與聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)通過(guò)Matlab引擎實(shí)現(xiàn)通信。聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)調(diào)用DLL文件，得到經(jīng)過(guò)DLL文件編譯的數(shù)據(jù)，同時(shí)調(diào)用Matlab引擎進(jìn)行仿真計(jì)算，而后寫(xiě)入共享內(nèi)存。

聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)能夠直觀地顯示仿真的過(guò)程，可實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)控制器存在的缺陷；仿真結(jié)果存儲(chǔ)在共享內(nèi)存中，可以在仿真結(jié)束后對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)可快速進(jìn)行控制器修改和參數(shù)調(diào)整。

4.2 MPC算例分析

為了得到風(fēng)電機(jī)組在不同工況下的模擬結(jié)果，使用圖2所示的MPC控制器進(jìn)行聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真分析，隨機(jī)設(shè)定風(fēng)速范圍為18～20 m/s，發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，預(yù)測(cè)時(shí)域?yàn)?，控制時(shí)域?yàn)?，仿真步長(zhǎng)為0.02 s。為對(duì)比MPC控制器與PI控制器的控制性能，僅將MPC控制器與PI控制器在設(shè)定的陣風(fēng)和湍流風(fēng)況下進(jìn)行仿真結(jié)分析，結(jié)果如圖6所示。

4.2.1 陣風(fēng)仿真結(jié)果

圖6b、6c為在圖6a所示陣風(fēng)風(fēng)速曲線下2種控制器的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和槳距角仿真結(jié)果。對(duì)比的結(jié)果可以看出，風(fēng)輪在13.24 s時(shí)開(kāi)始受到陣風(fēng)的影響，PI控制器在14.84 s開(kāi)始輸出控制信號(hào)，明顯滯后于風(fēng)速的突變；而MPC控制器則在12.12 s開(kāi)始輸出控制信號(hào)，提前于風(fēng)速變化進(jìn)行變槳距控制。MPC控制器作用下發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 429.7～1 567.8 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為4.69%；PI控制器作用下的發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 333.16～1 669.73r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為11.32%，MPC控制器可以更好的控制發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的劇烈波動(dòng)，降低傳動(dòng)鏈的疲勞載荷。PI控制器控制在17.46～31.62 s時(shí)間段內(nèi)下的槳距角控制幅度較大，而MPC控制器僅在14.36～20.82 s時(shí)間段內(nèi)對(duì)變槳距系統(tǒng)進(jìn)行大幅度控制，之后僅為小幅度微調(diào)。

4.2.2 湍流風(fēng)仿真結(jié)果

圖6e、6f為在圖6d所示湍流風(fēng)風(fēng)速下2種控制器的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和槳距角仿真結(jié)果。對(duì)比的結(jié)果可以看出，湍流風(fēng)速波動(dòng)區(qū)間為12.53～20.95 m/s。MPC控制器作用下發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 442.88～1 552.64 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為3.81%；PI控制器作用下的發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 393.58～1 647.02 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為9.8%，MPC控制器可以比PI控制器更好的穩(wěn)定發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，降低傳動(dòng)鏈疲勞載荷。PI控制器下槳距角變化率最大值為1.145°/s，平均變化率為0.343°/s；MPC控制器下槳距角變化率最大值為0.985°/s，平均變化率為0.273°/s，因此，在湍流風(fēng)環(huán)境中，MPC控制器的控制需要的變槳距載荷小于PI控制器。

因此，在湍流風(fēng)中，MPC控制器對(duì)抑制風(fēng)電機(jī)組變槳距、傳動(dòng)鏈載荷較PI控制器的性能更好。

圖6 MPC控制器和PI控制器仿真對(duì)比

4.3 Multi MPC算例分析

4.3.1 算例系統(tǒng)

為了獲得Mutli MPC控制器的非線性控制效果，采用TUV GL Bladed軟件中的2.0MW雙饋風(fēng)電機(jī)組為被控對(duì)象的非線性模型，風(fēng)電機(jī)組基本參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 DFIG模型主要參數(shù)

4.3.2 結(jié)果分析

利用聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)在湍流風(fēng)環(huán)境下進(jìn)行Multi MPC和PI、MPC控制器的仿真對(duì)比分析，仿真結(jié)果如圖7所示。

湍流風(fēng)速波動(dòng)區(qū)間為15.65～23.37 m/s。PI控制器作用下的發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 454.6～1 599.6 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為9.09%，最大的轉(zhuǎn)速變化率為4.57 r/s；Mutli MPC和MPC控制器的仿真結(jié)果控制效果相近，MPC控制器作用下發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 518.7～1 657.3 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為5.08%，最大的轉(zhuǎn)速變化率為4.37 r/s；Multi MPC控制器作用下發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 521.5～1 654.2 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為4.9%，最大的轉(zhuǎn)速變化率為4.13 r/s。Multi MPC與MPC控制器的控制效果相近，但在Multi MPC控制器的控制下，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速偏離額定轉(zhuǎn)速的程度更低，且轉(zhuǎn)速變化率最低，傳動(dòng)鏈載荷更低。

Multi MPC、MPC和PI控制器的控制下，槳距角的變化趨勢(shì)相近，僅在40～52 s時(shí)間段內(nèi)，對(duì)應(yīng)槳距角絕對(duì)值運(yùn)行在14.48°～15.08°、14.4°～15.15°和13.86°～15.34°之間，相比之下，受Multi MPC控制器的控制的槳距角波動(dòng)幅度最小。Multi MPC和MPC控制器的控制效果相近，且在和PI控制器下槳距角變化率最大值為0.795°/s，平均變化率為0.230°/s；MPC控制器下槳距角變化率最大值為0.74°/s，平均變化率為0.237°/s；Multi MPC控制器下槳距角變化率最大值為0.72°/s，平均變化率為0.209°/s。Multi MPC控制器的控制下的風(fēng)電機(jī)組槳距角變化率最大值、平均變化率均最低，變槳距過(guò)程中的載荷也最低。

結(jié)果表明，Multi MPC控制器與PI控制器和普通MPC控制器相比，Mutli MPC控制器對(duì)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的超調(diào)有明顯的抑制作用。Mutli MPC控制器的控制下，變槳距機(jī)構(gòu)的運(yùn)行幅度最小，槳距角變化率最低。Multi MPC控制器可以明顯降低風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈系統(tǒng)和變槳距機(jī)構(gòu)的疲勞載荷，可以有效降低載荷突變對(duì)分布式風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性的影響。

圖7 Mutli MPC與PI、MPC控制器在陣風(fēng)和湍流風(fēng)下的仿真對(duì)比

5 結(jié) 論

在對(duì)風(fēng)電系統(tǒng)MPC控制技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，分別設(shè)計(jì)風(fēng)電組機(jī)MPC控制器和Multi MPC控制器。基于C++語(yǔ)言設(shè)計(jì)編寫(xiě)了TUV GL bladed、Matlab和Visual studio的聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，并在聯(lián)合實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)的上，將MPC控制器和Multi MPC控制器與PI控制器進(jìn)行仿真比較。

湍流風(fēng)中，Multi MPC控制器作用下，發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 521.5～1 654.2 r/min，額定轉(zhuǎn)速最大偏離率為4.9%，最大的轉(zhuǎn)速變化率為4.13 r/s，轉(zhuǎn)速變化更為穩(wěn)定；槳距角絕對(duì)值運(yùn)行在14.48°～15.08°，波動(dòng)幅度最??；槳距角變化率最大值為0.72°/s，平均變化率為0.209°/s，槳距角變化率最大值、平均變化率均最低。

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Wind turbine load shedding control based on multi MPC algorithm

Tian De, Chen Zhonglei, Deng Ying

(,,102206,)

The proportion of wind power in the global total power supply is also increasing year by year, and the single unit capacity of wind turbine is also increasing. At the same time, the load of the key components of wind turbine is also more and more large, and the reliability requirements of the structure and control technology are also more and more high, so the impact on the stability of the access system is more and more difficult to be ignored. Therefore, the control strategy and technology of wind turbine control system need not only the power optimization control ability, but also the load reduction control ability. The current research status of wind turbine load reduction is investigated, and the research status of model predictive control (MPC) technology is analyzed. Firstly, the wind turbine system, pitch system and drive chain system of wind turbine are modeled and analyzed, which lays the foundation for the further research of wind turbine control technology. Then, the model predictive control technology is studied deeply. Model predictive control is a kind of control algorithm to deal with nonlinear large time-delay system, which is essentially to solve an open-loop optimal control problem. In order to carry out the simulation comparative study, the variable pitch proportional integral controller of wind turbine is designed; based on the theory of model predictive control technology, the model predictive control controller of wind turbine and the multi model predictive control controller of wind turbine are designed. In the design of the model predictive control pitch controller of wind turbine, the cumulative error between the predicted output of the controlled actuator and the expected target is used as the objective optimization function; in the design of the multi model predictive control pitch controller of wind turbine, five continuous and non overlapping wind speed intervals are set, and five model predictions are designed for five different wind speed intervals At the same time, a division method of multi control objectives operation interval of wind turbine is designed to ensure that the multi model predictive control controller of wind turbine can continuously output control signals. Finally, in order to verify the load reduction ability of multi model predictive control controller for wind turbine, a real-time simulation platform based on MATLAB and TUV GL bladed is designed and written in C++. After verifying the advantages of model predictive control of wind turbine compared with traditional proportional integral controller, the nonlinear model of 2MW doubly fed wind turbine in GL bladed software is taken as the research object, and the multi model predictive control controller, model predictive control controller and traditional proportional integral controller of wind turbine are simulated and analyzed. The results show that, compared with the traditional proportional integral controller and model predictive controller, model predictive controller can effectively reduce the fluctuation amplitude of wind turbine speed, restrain the overshoot of speed, reduce the load of the transmission chain of wind turbine, restrain the fluctuation amplitude and change rate of the pitch angle of wind turbine, and reduce the operation of the pitch mechanism of wind turbine Load. It can reduce the operation cost to a certain extent and improve the overall life of wind turbine.

models; control algorithm; wind turbine; load shedding controller

田德，陳忠雷，鄧英. 基于復(fù)合MPC算法的風(fēng)電機(jī)組降載控制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(21)：65-70. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.21.008 http://www.tcsae.org

Tian De, Chen Zhonglei, Deng Ying. Wind turbine load shedding control based on multi MPC algorithm[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(21): 65-70. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.21.008 http://www.tcsae.org

2020-04-24

2018-06-04

國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目智能電網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站集群控制系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā)子課題（2011AA05A104）

田德，博士，教授，主要從事風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)理論與技術(shù)研究。Email：tdncepu@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.21.008

O325/TK79

A

1002-6819(2020)-21-0065-06