陳文靜

（甘肅鋼鐵職業(yè)技術學院，甘肅嘉峪關，735100）

1 新能源風力發(fā)電系統應用自適應控制技術的必要性

1.1 實現自動化管理的必然選擇

新能源風力發(fā)電系統的結構較為復雜，由風力機、傳統裝置、傳感器、發(fā)電機等組成，在日常管理中，為確保新能源風力發(fā)電系統的正常運行，需要對新能源風力發(fā)電系統進行嚴密的監(jiān)測，以及時的發(fā)現新能源風力發(fā)電系統各設備的運行狀態(tài)，一旦新能源風力發(fā)電系統發(fā)生異常狀態(tài)，便于及時的介入與管理，確保新能源風力發(fā)電系統安全可靠的運行，防止意外事故的發(fā)生。為達到上述目的，需要將自適應控制技術應用到其中，自適應控制技術能夠根據新能源風力發(fā)電系統的管理需要，根據遍布于新能源風力發(fā)電系統中的傳感器，對新能源風力發(fā)電系統的運行狀態(tài)，如負荷、風況、工況等信息，進行詳盡的監(jiān)測與記錄，為新能源風力發(fā)電系統故障的解決提供詳盡的數據支撐；實現DCS通信功能，無需人工到場解決，讓新能源風力發(fā)電系統具備遠程操控能力，解決新能源風力發(fā)電系統所遇到的一些常見問題，如調整新能源風力發(fā)電系統的發(fā)電量、并網條件等。

1.2 推進新能源風力發(fā)電系統智能化建設

新能源風力發(fā)電系統因使用風力帶動發(fā)電機發(fā)電，因而對風力的要求較高，需要及時有效的測量風力，根據風力的變化調整風向、功率，以精準匹配風力變化，讓新能源風力發(fā)電系統最大程度的利用風力，實現資源的高效利用。在推進新能源風力發(fā)電系統的智能化建設中，應用自適應控制技術，能夠有效的實現對限速、剎車功能、偏航、解纜、通信等方面的自動化控制，為其向智能化方向發(fā)展奠定了基礎。如在剎車功能方面，當根據安裝在新能源風力發(fā)電系統風力機轉速、發(fā)電機位置的傳感器檢測到異常數據時，如風力機轉速過高、超出了新能源風力發(fā)電系統最大功率限制時，新能源風力發(fā)電系統立刻啟動預警裝置，向工作人員發(fā)送預警信息，并立即自動降低風力機轉速，斷開與電網之間的聯系，實現風力機與電網分離、降低葉片轉速直到葉片不再轉動，實現新能源風力發(fā)電系統的剎車。在此過程中，新能源風力發(fā)電系統會根據預設的程序自動運行，減少了人工介入時的等待時間，能夠極大的提高新能源風力發(fā)電系統運行的安全性，降低因突發(fā)情況導致的新能源風力發(fā)電系統受損現象的出現；且隨著人工智能技術在新能源風力發(fā)電系統中的應用，憑借人工智能強大的學習能力，能夠根據新能源風力發(fā)電系統的運行而總結經驗，從而與自適應控制技術相配合，更加充分發(fā)揮自適應控制技術的優(yōu)勢。

2 自適應技術在新能源風力發(fā)電系統中的實際應用

2.1 新能源風力發(fā)電系統的組成與常用功能

新能源風力發(fā)電系統由多個設備組成，主要為發(fā)電機、風力機、塔架、變槳偏航系統、槳葉、電控系統、聯軸器等，其中較為主要的為發(fā)電機、電力機、槳葉等。按照風力發(fā)電的不同方式，新能源風力發(fā)電系統可分為并網型和離網型兩種，所使用的的分別為并網型風力發(fā)電機、離網型風力發(fā)電機。離網型風力發(fā)電系統的發(fā)電功率、容量較小，多分布無電網地區(qū)，為家庭、小型設備供電使用，常見于偏遠地區(qū)。離網型風力發(fā)電系統在發(fā)電機的選擇上，通常使用異步發(fā)電機和永磁發(fā)電機，其中永磁發(fā)電機的建設成本較高，可根據自己的實際情況選擇。并網型風力發(fā)電系統是與電網并在一起，風力發(fā)電系統輸送到電網中進行傳輸，因而并網型風力發(fā)電系統的功率、容量較大，可以為一個村莊、集鎮(zhèn)供電，并網型風力發(fā)電系統的應用較為廣泛，目前在內蒙古、河北等地區(qū)得到了快速發(fā)展，以解決電力不足的問題。無論是并網型風力發(fā)電系統，還是離網型風力發(fā)電系統，其運行原理如下:自然風達到一定的風力以后，通常為每秒三公尺的微風速度即可帶動葉片轉動，新能源風力發(fā)電系統中的增速機開始介入，并加快葉片轉動的速度，當葉片轉動達到一定的速度以后，會帶動新能源風力發(fā)電系統的發(fā)電機開始工作，發(fā)電機內部線圈產生感應電流，感應電流可達到500-1500千瓦；為使發(fā)電機能夠持續(xù)運行，新能源風力發(fā)電系統會集成偏航裝置，即借助電動機轉動艙，讓轉子帶動葉片使其始終能夠對著風的方向，以最大程度的利用風能；考慮到發(fā)電機長時間運行會帶來熱量的堆積，為快速散熱，讓發(fā)電機安全穩(wěn)定的運行，會通過冷卻元件降低新能源風力發(fā)電系統的溫度，冷卻元件為風扇、水冷等，具體視新能源風力發(fā)電系統的大小選擇不同的冷卻裝置；當發(fā)電機運行起來以后，儲能電池開始運轉，將發(fā)電機輸送的電力儲存到蓄電池中；若需要并網，則將新能源風力發(fā)電系統的電力經過調壓以后，并入到電網之中。在并網時，通過并網控制裝置，以降壓運行和整流逆變?yōu)榧夹g手段，將新能源風力發(fā)電系統的電壓調整至與電網一致的時候，就可以實現并網發(fā)電、輸送電力。新能源風力發(fā)電系統在運行期間，需要根據風力的變化，實時調整偏航裝置、制動系統、葉片轉速等，讓新能源風力發(fā)電系統處于良好的運行狀態(tài)，因而從新能源風力發(fā)電系統工作原理來說，需要使用自適應控制技術，以實現新能源風力發(fā)電系統的自動控制功能。

2.2 應用于風力渦輪輸出和轉速控制

風力渦輪輸出和轉速控制需要根據風力的變化而進行動態(tài)化的調整，傳統的控制措施對人工的依賴性較強，需要人工進行判斷以后，才能夠向新能源風力發(fā)電系統下達渦輪輸出和轉速控制的指令，不能夠有效契合風力的變化，存在一定的滯后性。在將自適應控制技術應用于新能源風力發(fā)電系統的風力渦輪輸出和轉速控制方面，可根據風力渦輪輸出的需要，實現轉速控制的動態(tài)化調整。如當新能源風力發(fā)電系統通過傳感器檢測到風力處于和風、勁風、疾風等恒速狀態(tài)時，可判定風力渦輪輸出功率處于P狀態(tài)，為使風力渦輪輸出P狀態(tài)達到最大值，需要對葉片、渦輪轉速進行調整，即將轉速調整至ω。在這一過程中，自適應控制技術可通過傳感器實時監(jiān)測風力變化，判定風速是否處于恒速區(qū)間，若處于恒速期間，則將風力渦輪輸出功率調整至P狀態(tài)；然后線性化模塊排除風力干擾因素，確定相關參數值，不斷提升轉速ω的參數，讓轉速提升至ω狀態(tài)，從而使風力渦輪輸出功率P達到最大、最佳狀態(tài)，全力帶動新能源風力發(fā)電系統的發(fā)電機工作，輸出源源不斷的電流。應用自適應控制技術調整風力渦輪輸出功率和轉速，這一過程中減少了人工操作的環(huán)節(jié)，由自適應機制、線性化模塊發(fā)揮作用，大大加強了對風力渦輪輸出功率P和轉速ω的自動調整、控制能力，讓風力渦輪輸出功率P和轉速ω可根據風力的變化、風力恒速的狀態(tài)在一定范圍內進行微調，始終保持風力渦輪輸出功率P和轉速ω與風向、風力一致。

2.3 在發(fā)電機與變槳距系統中的應用

發(fā)電機作為新能源風力發(fā)電系統的核心部位，為更好的利用風能，將風能轉化為電力，需要根據風力風速、方向的變化，對變槳距系統進行調整，調節(jié)輪轂上的葉片，讓變槳距系統的槳距角大小按照調節(jié)的幅度發(fā)生變化，從而改變風力發(fā)電系統葉片與氣流之間的攻角，在應用自適應控制技術以后，對變槳距系統的調整可通過最大功率跟蹤法實現，最大功率跟蹤法是適應發(fā)電機最大功率而推出的一種變槳距系統調整與控制技術。當發(fā)電機在風力的帶動下開始工作以后，此時若風速為恒速狀態(tài)，發(fā)電機的輸出功率處于穩(wěn)定狀態(tài)以后，此時最大功率跟蹤法開始發(fā)揮作用，通過計算讓槳距角保持在最優(yōu)的狀態(tài)，并對發(fā)電機的電磁轉矩、風輪轉速進行調整，讓其能夠處于額定功率的狀態(tài)下輸出電流。考慮到風力并非一直能夠處于恒速狀態(tài)，若風力發(fā)生變化，則槳距角、電磁轉矩、風輪轉速等參數均需要根據風力、風速的變化進行調整，因而需要對發(fā)電機的功率進行計算。其原理如下：當發(fā)電機的輸出功率發(fā)生變化以后，表示為r+，變槳距系統中的模糊推理模塊經過計算以后，輸出，然后PID控制器對輸出與輸入的偏差進行計算，若風能增加，則調小槳距角，讓風能的利用系數增大，提高電磁轉矩和風輪轉速，以增大發(fā)電機的輸出功率；若風能降低，則需要調大槳距角，以適應風能的變化，讓槳葉上的能量損失降低，此時可提高風輪轉速，讓發(fā)電機快速調整至額定功率，降低發(fā)電機的輸出功率。通過將自適應控制技術在發(fā)電機功率與變槳距系統中的應用，能夠發(fā)揮模糊自適應PID控制器的優(yōu)勢，即模糊自適應PID控制器根據新能源風力發(fā)電系統的相關參數，建立起與槳距角、風輪轉速、電磁轉矩調整相關的參數，如槳距角、風輪轉速、電磁轉矩的初始值、性能指標、耦合度等，這些數據會存儲到模糊自適應PID控制器中。當外界的風力、風速發(fā)生變化以后，可啟動模糊自適應PID控制器，通過模糊推理輸出偏差變化率，以實時調整，從而與發(fā)電機的輸出功率相匹配，讓發(fā)電機的輸出功率P與槳距角的調整更加自動化。

3 自適應控制技術的未來發(fā)展前景

3.1 智能化水平提高

新能源風力發(fā)電系統對風能的利用，需要時刻關注風力、風速、天氣等情況的變化，才能夠有效調整槳距角、葉片轉動速度、發(fā)電機功率等參數，而實現上述操作的前提，需要具備大量的線性和非線性參數，這一操作的實現需要運用人工神經網絡技術。在將人工神經網絡技術應用到新能源風力發(fā)電系統之后，可憑借人工神經網絡技術的強大學習與計算能力，對新能源風力發(fā)電系統運行時所產生的各項參數進行累積、存儲、分析，從中發(fā)現槳距角、葉片轉動速度、發(fā)電機功率等參數的常用數值；然后根據風速、風力的變化，建立起相應的模糊自適應控制參數，當風力、風速變化到這一區(qū)間以后，可以立刻調用相應的參數調整槳距角、葉片轉動速度、發(fā)電機功率后，快速適應風速、風力的變化，讓發(fā)電機功率及時達到輸出功率P和轉速ω，以此來實現對變槳距系統、發(fā)電機參數調整時存在的滯后性、模糊性等問題的解決，構建起快速彈性調整機制。此外人工智能技術在新能源風力發(fā)電系統之中的應用，還能夠提升自適應控制技術對故障的發(fā)現、預警、消除等能力，在實現對變槳距系統、發(fā)電機功率、風力渦輪轉速等自動化調整的過程中，難免因為新能源風力發(fā)電系統一些硬件和軟件的錯誤，而導致相應故障的產生，此時可充分發(fā)揮人工智能技術的優(yōu)勢，賦予自適應控制技術排查、篩選、定位故障的能力，并發(fā)出相應的警示消息，如根據新能源風力發(fā)電系統的發(fā)電機，結合人工神經網絡技術而開發(fā)的BP神經網絡算法，極大的增強了對發(fā)電機齒輪箱故障的判定能力。當發(fā)電機齒輪箱出現故障以后，利用BP神經網絡算法，可及時的定位齒輪箱故障，并分析其故障形成原因，提供相應的故障解決方案，從而讓新能源風力發(fā)電系統的故障判定更加智能。

3.2 實現最優(yōu)參數的智能化控制

在新能源風力發(fā)電系統中，因受到干擾因素較多，因而新能源風力發(fā)電系統在線性化模型的設計控制器方面，需要實現最優(yōu)化的參數，才能夠實現精準性的操控。為此在自適應控制技術方面，未來將會實現最優(yōu)參數的智能化控制。在最優(yōu)參數的智能化控制方面，會根據新能源風力發(fā)電系統的風量、風速等調節(jié)控制變流器，通過控制變流器的輸出實現對發(fā)電機的控制，然后利用傳感器捕獲額定風速風能，從而達到控制風力與發(fā)電機輸出功率的目的。在相應的參數設計方面，通過對參數的相應調整，可以使新能源風力發(fā)電系統對相應參數建立數據庫，根據數據庫中存儲的數據，對相應參數進行調整。隨著人工智能技術的應用、信息技術的進步，可以根據新能源風力發(fā)電系統所面臨的情況，模擬一些新能源風力發(fā)電系統的使用場景，在模擬測試的過程中，對變槳距系統、發(fā)電機運行、風力渦輪等參數進行分析，觀察不同參數情況下變槳距系統、發(fā)電機、風力渦輪等是否會發(fā)生異常情況，對發(fā)生的異常情況進行記錄，并再次調整進行模擬測試，直到找到最優(yōu)參數位置?？紤]到外界風力發(fā)生的變化，需要將最優(yōu)參數設置在一定的區(qū)間內，讓最優(yōu)參數能夠在合理區(qū)間內進行微調，以適應風速的相應變化。

3.3 自適應控制計算能力增強

得益于微積分、專家診斷系統的引入，在未來自適應控制技術在計算能力方面將會大大增強。微積分與專家診斷系統所具備的強大邏輯分析、計算能力，能夠對新能源風力發(fā)電系統的各方面運行情況進行分析，從而發(fā)現新能源風力發(fā)電系統中存在的一些問題，并進行實時調整，從而使新能源風力發(fā)電系統運行更加穩(wěn)定。得益于自適應控制技術運行模型的建立，會對新能源風力發(fā)電系統的運行、故障等，建立起更加直觀的分析模型，從而實現快速計算與分析。