劉 楊,王維慶,王海云,韓 璐
(新疆大學教育部可再生能源發(fā)電與并網控制工程技術研究中心,新疆 烏魯木齊 830047)
基于改進DE算法的兆瓦級風機獨立變槳控制
劉 楊,王維慶,王海云,韓 璐
(新疆大學教育部可再生能源發(fā)電與并網控制工程技術研究中心,新疆 烏魯木齊 830047)
針對兆瓦級風電機組在額定風速以上的氣流擾動時出現(xiàn)的載荷不平衡現(xiàn)象,提出了基于改進DE算法的獨立變槳距控制策略。利用DE算法能夠較快進行全局尋優(yōu)的特點,縮小PID參數(shù)的搜索范圍,提高動態(tài)響應能力。通過改進DE算法以改善其局部搜索能力,使調節(jié)過程具有較強的自適應性,從而得到最優(yōu)的槳距角控制結果。最后,采用Matlab和Fast軟件作為測試平臺,對2 MW的獨立變槳機組進行了仿真。結果表明,所提獨立變槳控制策略能夠有效降低機組在擾動情況下的載荷,緩解機組疲勞程度、延長機組壽命,有利于穩(wěn)定輸出功率,從而提高運行效率。
兆瓦級風電機組;獨立變槳控制;改進DE算法;風機載荷
隨著全球能源危機的逐步加重,風電作為可再生清潔能源開發(fā)的重點對象,其單機發(fā)電容量不斷提升,整機高度及葉片直徑也在不斷增加,使得槳葉在工作過程中受到湍流擾動、塔影效應以及風剪切作用的影響也愈加顯著,波動性明顯增強,增大了葉片的揮舞彎矩,使風輪的不平衡載荷進一步加重[1]。對于兆瓦級風機而言,采用恰當?shù)目刂撇呗砸詼p小疲勞載荷有助于降低機組的運維費用、延長機組使用壽命。目前,變速變槳技術是兆瓦級風電機組的主要控制方式[2],通過改變槳距角,使葉片繞其軸心旋轉,從而使氣流對葉片的攻角發(fā)生變化,實現(xiàn)風輪轉速的恒定,達到提高風電機組對風能的捕獲能力、改善風機氣動特性和保證機組輸出功率穩(wěn)定的目的。因此,對兆瓦級風電機組變槳控制的進一步探索成為當前的研究重點。
目前,國內外專家學者根據(jù)變槳方式的不同將控制策略分為統(tǒng)一變槳(collective pitch control,CPC)和獨立變槳(individual pitch control,IPC)兩種。文獻[3]采用統(tǒng)一變槳控制,根據(jù)風速來流的變化統(tǒng)一調節(jié)所有葉片的攻角大小,使氣流對葉片產生的氣動轉矩維持在一個恰當?shù)姆秶畠?,從而保證了風輪轉速的可控性。然而,文獻[4]研究表明,對于大尺寸風電機組而言,同一個風機的各槳葉處的氣流分布情況各異,造成了風機的不平衡載荷,對于兆瓦級大型風機來說統(tǒng)一變槳已不是最佳的控制方式。文獻[5]通過利用獨立變槳各葉片的獨立執(zhí)行機構分別對槳葉進行調節(jié),能夠克服統(tǒng)一變槳在兆瓦級風機掃風平面氣流分布不均時出現(xiàn)的風機功率下降現(xiàn)象。文獻[6]提出了將載荷和方位角聯(lián)合進行反饋的獨立變槳策略,以緩解氣流對槳葉的拍打和振動,有效降低機組的疲勞載荷。文獻[7]提出了利用Clark變換與比例諧振控制器相結合的獨立變槳控制策略,但該方案增加了系統(tǒng)參數(shù)的動態(tài)時變性。
鑒于傳統(tǒng)的PID獨立變槳應對氣流突變的動態(tài)響應效果不夠理想,其疲勞載荷與功率輸出的穩(wěn)定性還有待于進一步優(yōu)化,提出將微分進化算法(differential evolution,DE)加以改進,從而增強其局部搜索能力,并與其出色的全局尋優(yōu)能力相結合后用于調節(jié)控制器參數(shù),并設計了仿真實驗進行對比研究,最后結果驗證了所提獨立變槳控制策略能夠緩解機組的疲勞載荷,有利于穩(wěn)定輸出功率,延長機組壽命并提高運行效率。
1.1 氣動載荷的計算
風電機組的氣動載荷主要是根據(jù)動量-葉素理論進行計算的,若設風機的擺動載荷為Mx,揮舞載荷為My,軸向力為Fx,切向力為Fy,則計算公式如式(1)所示:
(1)
式中:ρ為氣流密度;Vw為來流風速的相對值;l為翼型弦長;Ct為切向力系數(shù);Cn為法向力系數(shù)。
1.2 影響氣動載荷的因素
影響氣動載荷的因素主要有湍流效應、塔影效應和風剪效應。由于地形地貌多樣,風場氣流會與其發(fā)生摩擦或垂直方向的變化,當氣流移動到風機槳葉旋轉平面上時,能在短時間內發(fā)生較強波動,形成湍流現(xiàn)象,會增加風機槳葉的不平衡載荷,不利于輸出功率的穩(wěn)定。
塔影效應是指塔架在風場中會阻礙通過的氣流,使風速大小和方向發(fā)生改變,這將對下風向風力機組產生不利影響。一般按照潛流理論模型對受到塔影效應影響的風速進行計算,設輪轂中心到塔架中心的距離為d,塔架直徑修正因子為Dt,則風速的值如式(2)所示:
(2)
在大氣的邊界層中,風速會隨著高度的變化而變化;而兆瓦級風機一般屬于大尺寸機組,因此,旋轉至頂部的槳葉比處于底部的槳葉所受風速更大,距地面高h處的風速vh與距地面高H處的風速vH間的關系可用式(3)表示:
(3)
式中,λ為風剪系數(shù)。
因為輪轂所在位置低于葉片處于掃風的上半平面位置,所以按此處的平均風速計算風機的氣動載荷要比葉輪實際所受載荷小,降低了分析風機不平衡載荷的準確度。為此,通過增加風剪切效應對風速擾動的方式來解決該問題,用θ表示槳葉的方位角,Ws(r,θ)表示擾動的變化量,則有關系式(4):
(4)
1.3 風機載荷的坐標變換
風機載荷主要包含靜態(tài)載荷和動態(tài)載荷兩個方面,這里主要研究塔影、湍流效應以及陣風、風切變對風機葉片的氣動載荷,屬于動態(tài)載荷研究。當槳葉處于1P頻率的轉速時,根據(jù)頻譜分析知其功率幅值最高[8],因此,以該頻率時風機葉根的載荷為考察對象,將各槳葉的根部載荷利用Park變換轉換為d、q載荷以及相應的反變換,控制框圖及公式分別如圖1和式(5)、式(6)所示:
圖1 改進DE算法的獨立變槳控制
(5)
(6)
式中:Mz1、Mz2、Mz3分別為坐標變換前各葉根載荷;γ1、γ2、γ3分別為反變換后各槳葉的附加槳距角;Md、Mq分別為轉換后d、q坐標載荷;αd、αq分別為反變換前d、q坐標的槳距角;θ為參考槳葉的方位角。
2.1 DE算法原理
微分進化算法[9](DE)是Price和Storn于1995年提出的搜索算法,主要是通過進化過程中的變異、交叉和選擇產生新生代群體。如果存在如式(7)的待優(yōu)化問題:
minf(x1,x2,…,xn),ai≤xi≤bi,i=1,2,…,n
(7)
式中:x1,x2,…,xn為n個待優(yōu)化參數(shù);ai、bi為其取值的上、下限。則DE算法的尋優(yōu)空間為S0={(ai,bi)}。
(8)
(9)
式中:rand(j)為0~1內服從均勻分布的隨機數(shù);CR為在0~1內取值的交叉因子。
(10)
2.2 改進DE算法的獨立變槳控制
風電機組在工作過程中不僅受到風速隨機變化的影響,還受到機組自身轉動慣量以及系統(tǒng)非線性耦合的影響,這些因素對葉片載荷的動態(tài)性能提出了很高的要求。傳統(tǒng)的獨立變槳技術往往采用PID控制,該方法簡單、有效,但對于兆瓦級風電機組動態(tài)載荷控制來說,其響應速度和精度還有待于進一步提高。采用智能控制的方式是獨立變槳控制技術的發(fā)展方向。采用智能算法對傳統(tǒng)PID控制進行改良,有利于提高系統(tǒng)的自適應能力,并優(yōu)化控制系統(tǒng)的參數(shù)整定速度和精度。采用改進的DE算法與傳統(tǒng)PID控制進行融合,有利于對獨立變槳系統(tǒng)中復雜的非線性狀態(tài)進行控制。
DE算法具有較強的魯棒性和較少的控制參數(shù),但局部搜索能力較弱,為此,對原算法中的變異比例因子F和交叉因子CR采用適應度方差進行優(yōu)選,提高其局部搜索速度和準確度。適應度方差如式(11)所示:
(11)
式中:fa為適應度均值;fb為群體最優(yōu)適應度;fi為個體i的適應度;Np為種群數(shù)量。
變異比例因子F和交叉因子CR分別按式(12)、式 (13)進行第k代更新:
(12)
(13)
式中:Fmin、Fmax和CRmin、CRmax分別為比例因子F和交叉因子CR的上、下限 。
采用改進DE算法對兆瓦級風機獨立變槳控制的PID參數(shù)進行調節(jié),參照圖1,以不平衡載荷為控制對象,設控制量為u(k),則控制結構如圖2所示,其中:r(t)為Md、Mq;y(t)為αd、αq;e(k)為偏差值。
圖2 改進DE-PID控制
設該控制系統(tǒng)的性能指標為偏差e(k)的二階矩積分,如式(14)所示:
(14)
具體的實現(xiàn)步驟如下:
1)利用傳統(tǒng)PID參數(shù)整定方法,計算PID的初始參數(shù)Kp0、Ti0和Td0,進而確定種群的初始規(guī)模;
2)設定初始參數(shù),種群規(guī)模Np=50,比例因子Fmax=0.85,F(xiàn)min=0.3, 交叉因子CRmin=0.4,CRmax=0.9;
3)起始代k=1,終止代k=400,循環(huán)終結條件fa<10-4,并按式(14)評估系統(tǒng)初始性能;
4)開始進化,不斷變異和交叉,并計算種群中個體適應度值、當前種群最優(yōu)解、適應度最佳值和均值,得到適應度方差,按式(12)、式(13)更新F和CR的第k代值;
5)判斷當前進化代數(shù)或適應度均值是否滿足結束迭代條件,若均不滿足,則轉入步驟4)繼續(xù)進化,否則,終止迭代,轉入步驟6);
6) 輸出最終優(yōu)化結果。
采用Matlab和Fast軟件作為測試平臺,以額定功率2 MW、額定轉速15 r/min、額定風速11.4 m/s、切入風速4 m/s、切出風速25 m/s、風輪半徑46.5 m的風機作為研究對象,實驗環(huán)境的湍流風速設定為16 m/s,如圖3所示。
圖3 湍流風速變化
對傳統(tǒng)獨立變槳(IPC)、改進DE算法的獨立變槳(DE-IPC)以及統(tǒng)一變槳距(CPC)控制策略在上述環(huán)境下進行對比實驗,如圖4~圖7所示。由圖4可知,相較于統(tǒng)一變槳和傳統(tǒng)獨立變槳策略,采用所提獨立變槳策略的葉片揮舞彎矩分別減小32.71%和11.97%,如表1所示。
圖4 葉片揮舞彎矩
揮舞彎矩變槳策略統(tǒng)一變槳傳統(tǒng)獨立變槳改進DE算法的獨立變槳平均值/(kN·m)1180902794標準差/(kN·m)234719931781
圖5 DE-IPC與CPC的槳距角對比
圖5為所提變槳策略與統(tǒng)一變槳策略情況下各槳葉槳距角的變化曲線,相對于統(tǒng)一變槳策略,獨立變槳的各槳葉槳距角各不相同,其波動幅度更低。
圖6 DE-IPC與傳統(tǒng)IPC的俯仰彎矩對比
圖7 輸出功率曲線
由圖6可知,所提策略比傳統(tǒng)獨立變槳策略對塔基的俯仰彎矩更小,從而減小了對風電機組基礎結構的作用力,因而有助于緩解兆瓦級風電機組的疲勞程度。
由圖7可知,采用獨立變槳控制策略的輸出功率比統(tǒng)一變槳更穩(wěn)定,而改進DE算法的獨立變槳控制策略能夠進一步減小傳統(tǒng)獨立變槳輸出功率的波動,具有穩(wěn)定性更佳的功率輸出能力。
針對兆瓦級風電機組工作于額定風速以上時易受氣流擾動,形成疲勞載荷,進而降低風機運行性能,且傳統(tǒng)PID獨立變槳控制策略動態(tài)響應能力差的情況,提出了基于改進DE算法的獨立變槳控制策略,并以Matlab和Fast軟件作為平臺對2 MW風電機組進行了仿真。結果表明,所提策略能夠有效降低機組在擾動情況下的載荷,緩解機組疲勞程度,并減少機組轉速變動幅度,提高輸出功率的穩(wěn)定性。
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Aiming at the load imbalance occurred in the air flow disturbance of megawatt wind turbine generator system at the rated wind speed, an individual pitch control strategy based on the improved differential evolution (DE) algorithm is proposed. It uses the optimization of DE algorithm to narrow the search range of PID parameters and improve dynamic response capability. Through the improved DE algorithm, the local search ability is improved to make the adjustment process have a strong adaptability, thus the optimal control of pitch angle is obtained. Finally, Matlab and Fast software are adopted as the testing platform, and the simulation for 2 MW unit with individual pitch is carried out. The results show that the proposed individual pitch control strategy can effectively reduce the load of the unit under disturbance, relieve the fatigue degree of the unit and extend its life, which is good for maintaining the output power so as to improve the running efficiency.
megawatt wind turbine generator system; individual pitch control; improved DE algorithm; load of wind turbine
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劉 楊(1987),碩士研究生,研究方向為電力系統(tǒng)及其自動化。
2017-03-21)