風(fēng)電場(chǎng)大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化

程云強(qiáng)，邊晉發(fā)，陳曉星，高永軍，曹 鋒，馬俊仁

(山西大唐嵐縣清潔能源有限公司，山西 太原 030006)

0 引 言

風(fēng)力發(fā)電是一種可持續(xù)的無污染能源，它不僅可以緩解全球能源危機(jī)，還可以實(shí)現(xiàn)低碳環(huán)保，在新能源的開發(fā)和應(yīng)用以及能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和轉(zhuǎn)變中起著關(guān)鍵作用，是全球發(fā)展速度最快的一種重要能源方式。在我國(guó)陸上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)中，大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)已被廣泛使用。由于永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)在并網(wǎng)過程中的動(dòng)態(tài)隨機(jī)性，使風(fēng)電機(jī)組的電力輸出不斷變化，嚴(yán)重影響了發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行。為了提高電能質(zhì)量，提高發(fā)電效率，有效地保證風(fēng)力發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行已然成為研究的重點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)一種灰色PID控制器，通過計(jì)算風(fēng)電機(jī)灰色預(yù)測(cè)值，將基準(zhǔn)值與參考值誤差帶入PI控制器，采用調(diào)節(jié)脈沖信號(hào)實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化。然而該方法容易受到外部環(huán)境因素隨機(jī)性的影響，無法對(duì)參數(shù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)跟蹤監(jiān)測(cè)，導(dǎo)致輸出電壓幅值波動(dòng)較大，實(shí)際優(yōu)化效果沒有達(dá)到明顯提升。文獻(xiàn)[2]提出非奇異端滑?？刂苾?yōu)化方法，通過設(shè)計(jì)變結(jié)構(gòu)滑模面求取滑模控制率參數(shù)，針對(duì)發(fā)電機(jī)抖振擾動(dòng)特性進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)估和數(shù)值補(bǔ)償，使風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行更具穩(wěn)定性。然而這種方法存在較高的復(fù)雜性，收斂時(shí)間耗時(shí)較長(zhǎng)，在實(shí)際應(yīng)用中較少使用。為此，本文提出一種風(fēng)電場(chǎng)大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，提高關(guān)鍵參數(shù)收斂精度，從而達(dá)到風(fēng)電機(jī)組最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)。

1 大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)參數(shù)抓取

隨著電力需求的增長(zhǎng)和電力系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，我國(guó)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備逐漸趨于大型化發(fā)展[3]，市場(chǎng)對(duì)大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)(Permanent magnet direct drive generator，PMDDG)的需求與日俱增，提高風(fēng)電機(jī)組容量和發(fā)電效率等方面的市場(chǎng)需求[4]，將繼續(xù)推動(dòng)我國(guó)風(fēng)電機(jī)組朝著大功率發(fā)電方向發(fā)展。

由于風(fēng)電機(jī)組日漸大容量化，傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)中的齒輪箱在工作過程中極易產(chǎn)生過載和磨損現(xiàn)象[5]，導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組發(fā)生故障，影響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行。PMDDG采用慢速永磁發(fā)電，免去齒輪箱等構(gòu)件，通過發(fā)電機(jī)與風(fēng)輪耦合直接驅(qū)動(dòng)，使發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行和維護(hù)更加簡(jiǎn)化[6]，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能。

1.1 風(fēng)能永磁發(fā)電機(jī)機(jī)組結(jié)構(gòu)

PMDDG機(jī)組系統(tǒng)由風(fēng)輪機(jī)、濾波器、斷路器、換流器、電流控制器、永磁直驅(qū)發(fā)電控制系統(tǒng)等部件構(gòu)成，機(jī)組結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 PMDDG機(jī)組結(jié)構(gòu)示意

1.2 風(fēng)能永磁發(fā)電機(jī)關(guān)鍵參數(shù)抓取

由于系統(tǒng)受到外部環(huán)境因素影響[7]，導(dǎo)致電力輸出波動(dòng)性較大，為了保持系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行，需要對(duì)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行抓取[8]，并利用這些參數(shù)對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤分析。

構(gòu)建PMDDG機(jī)組電壓模型為

(1)

式中，ud、uq分別為軸向電壓；id、iq分別為軸向電流；Rs為定子電阻；ψd、ψq分別為軸向磁鏈。

將式(1)進(jìn)行離散化，得到動(dòng)態(tài)參數(shù)抓取模型

Te=(3/2)P[ψg+(Ld-Lp)idip]

(2)

式中，Te為定子轉(zhuǎn)矩；ψg為永磁電磁鏈；Ld、Lq分別為軸向電感。

PMDDG關(guān)鍵參數(shù)的選擇要綜合考量直流外環(huán)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)與穩(wěn)態(tài)性能[9]，影響其主要因素是電壓環(huán)帶寬頻率值，因此本文分別對(duì)電磁轉(zhuǎn)矩與電壓環(huán)帶寬進(jìn)行控制分析，判斷這兩個(gè)因素對(duì)穩(wěn)態(tài)耦合特性的影響。

2 大容量PMDDG機(jī)組關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化

2.1 基于PID控制的風(fēng)能永磁發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化

PID控制器是一種傳統(tǒng)的控制方式[10]，它能通過對(duì)被控對(duì)象的誤差特征進(jìn)行比例、積分、微分等運(yùn)算，從而獲得控制參量[11]，減小穩(wěn)態(tài)偏差，使一個(gè)轉(zhuǎn)矩控制周期內(nèi)實(shí)際觀測(cè)的電磁轉(zhuǎn)矩達(dá)到理想值。PID控制架構(gòu)如圖2所示。

圖2 PID控制架構(gòu)示意

將實(shí)際轉(zhuǎn)矩與基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩的之差輸入PID控制器得到輸出轉(zhuǎn)矩[12]，將輸出轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)矩測(cè)量值的偏差數(shù)值輸入控制系統(tǒng)，計(jì)算出滿足消除轉(zhuǎn)矩波動(dòng)的基準(zhǔn)電壓，經(jīng)逆變器調(diào)節(jié)驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)行。

將電流量消除，簡(jiǎn)化后得出電磁鏈離散化公式

(3)

式中，ψd(t)、ψq(t)分別表示當(dāng)下時(shí)間軸向磁鏈；ψd(t+1)、ψq(t+1)分別表示未來時(shí)間軸向磁鏈；ud(t)、uq(t)分別表示當(dāng)下時(shí)間軸向電壓；ψg(t)表示當(dāng)下時(shí)間永磁體磁鏈；Kr表示整個(gè)控制周期。

對(duì)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行推算且使其離散化

式中，Te(t+1)為當(dāng)下時(shí)間的電磁轉(zhuǎn)矩；Te(t)為未來時(shí)間的電磁轉(zhuǎn)矩。

將式(5)化簡(jiǎn)得出q軸當(dāng)下時(shí)間定子參考電壓為

(6)

為使整個(gè)控制時(shí)間范圍內(nèi)轉(zhuǎn)矩誤差得到滿意控制效果，對(duì)未來時(shí)間磁鏈波動(dòng)值進(jìn)行推導(dǎo)

ψg(t+1)2=ψd(t+1)2+ψq(t+1)2

(7)

得到d軸當(dāng)下時(shí)間定子參考電壓為

基于PID控制方法減少了參數(shù)計(jì)算數(shù)量[13]，使整個(gè)控制過程更加便捷，直接求出坐標(biāo)軸向參考電壓，減小PMDDG在控制時(shí)間范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)矩偏差，降低了PMDDG運(yùn)行時(shí)的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)，提高系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。

通過PID控制可以有效實(shí)現(xiàn)PMDDG轉(zhuǎn)矩參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，但關(guān)鍵參數(shù)中還包含電壓帶寬穩(wěn)態(tài)參數(shù)，因此需要引用目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

2.2 電壓帶寬穩(wěn)態(tài)參數(shù)優(yōu)化控制函數(shù)

電力系統(tǒng)中，用來體現(xiàn)優(yōu)化目的性能指標(biāo)被稱作目標(biāo)函數(shù)。為了使PMDDG穩(wěn)定運(yùn)行，以電壓穩(wěn)態(tài)輸出為參數(shù)優(yōu)化的目的，設(shè)立目標(biāo)函數(shù)為電壓幅值，影響電壓幅值穩(wěn)態(tài)的目標(biāo)函數(shù)變量為電壓帶寬動(dòng)態(tài)參數(shù)。傳統(tǒng)的電壓幅值控制穩(wěn)壓策略[14]，以在磁場(chǎng)定向控制為基礎(chǔ)，引入電壓值反饋，直流機(jī)側(cè)電壓額定數(shù)值與反饋數(shù)值的偏差值作為電壓外環(huán)控制器的調(diào)節(jié)參數(shù)，輸出為電流環(huán)的電機(jī)電流驅(qū)動(dòng)信號(hào)[15]。此外，將電壓環(huán)解耦后等值為一階慣性環(huán)節(jié)，與傳統(tǒng)電壓環(huán)中以電壓命令和電壓取樣反饋信號(hào)的偏差數(shù)據(jù)作為控制器輸入的方法相比，此處利用電壓平方項(xiàng)的偏差數(shù)據(jù)作為調(diào)節(jié)參數(shù)，省去了控制環(huán)內(nèi)的非線性環(huán)節(jié)，是電壓環(huán)帶寬參數(shù)整定的基礎(chǔ)。

假設(shè)控制效率為kn，可得到發(fā)電系統(tǒng)額定電壓控制的開環(huán)目標(biāo)函數(shù)為

uo=knki[(s+ki)/s][ωb/(s+ωb)]

(9)

式中，ki為積分因數(shù)；ωb為電壓環(huán)帶寬；s為PMDDG運(yùn)行時(shí)的平均功率。

可得到發(fā)電系統(tǒng)額定電壓控制的閉環(huán)目標(biāo)函數(shù)為

uc=uo/[n+uo(s)]=(2knkikp/c)(s/ki+n)/
[s/ωb+s2+2knkp/c]s+2knkikp/c

(10)

式中，kp為比例因數(shù)，在電壓幅值調(diào)節(jié)時(shí)的截止頻率到電壓環(huán)帶寬頻率范圍內(nèi)，積分因數(shù)可以忽略。

比例增益的計(jì)算公式為

當(dāng)截止頻率為電壓帶寬的其中一個(gè)階段，此時(shí)的積分增益表達(dá)公式為

ki=ωb/5

(12)

通過對(duì)電壓帶寬動(dòng)態(tài)參數(shù)的控制，實(shí)現(xiàn)了電壓幅值目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化，將比例控制策略與積分控制策略相融合，根據(jù)輸出電壓幅值實(shí)時(shí)變化調(diào)整控制參數(shù)，達(dá)到設(shè)計(jì)優(yōu)化、控制優(yōu)化的目的。既能實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的快速響應(yīng)，又能消除PMDDG運(yùn)行系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。同時(shí)減少了外界因素變化對(duì)電壓幅值的影響，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

在引用目標(biāo)函數(shù)算法基礎(chǔ)上，完成電壓帶寬穩(wěn)態(tài)參數(shù)優(yōu)化控制，為了防止動(dòng)態(tài)參數(shù)解耦陷入局部最優(yōu)解，需要求取已經(jīng)優(yōu)化控制的參數(shù)全局最優(yōu)解。

2.3 基于人工蟻群算法(AACO)的全局參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化

蟻群算法(ACO)是螞蟻在尋找食物來源的過程中，會(huì)隨機(jī)地選擇一條路線，即使沒有明顯的引導(dǎo)，它們也能根據(jù)不同的情況找到最短的路線。與此同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)與同伴的信息交流，螞蟻會(huì)向自己的周圍釋放一種特殊的外激素，這種外激素由螞蟻?zhàn)陨磲尫?，它們能夠感?yīng)到目前地表的外激素含量，并且向其移動(dòng)。整個(gè)過程一開始是隨機(jī)和沒有重復(fù)的，當(dāng)螞蟻發(fā)現(xiàn)了食物，就會(huì)用外激素來加強(qiáng)它們與蟻巢的關(guān)聯(lián)度，蟻群之間通過這種信息的互通完成食物的搜索。外激素含量高的路徑對(duì)蟻群有較大的吸引力，引導(dǎo)螞蟻在最佳路徑上收斂。

AACO算法是基于對(duì)實(shí)際蟻群動(dòng)態(tài)的分析基礎(chǔ)上而產(chǎn)生的，它具有一定的記憶儲(chǔ)存能力，能夠?qū)⑽浵伣?jīng)過的節(jié)點(diǎn)標(biāo)記。這種動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制使得更多的螞蟻在蟻巢與食物之間的最短路線上移動(dòng)，最終整個(gè)蟻群都在最佳路線上行進(jìn)。

假設(shè)當(dāng)前螞蟻為x，其移動(dòng)速度方程為

vx(t+1)=zvx(t)+[qx-mx(t)]+[he-mx(t)]

(13)

式中，t為迭代次數(shù)；mx表示螞蟻當(dāng)前坐標(biāo)點(diǎn)；qx表示螞蟻?zhàn)罴炎鴺?biāo)點(diǎn)；he表示蟻群中全體螞蟻當(dāng)前最佳坐標(biāo)點(diǎn)；z為權(quán)重系數(shù)。

螞蟻的坐標(biāo)點(diǎn)更新迭代表達(dá)式為

mx(t+1)=mx(t)+vx(t+1)

(14)

為了避免陷入局部最優(yōu)，使螞蟻能夠自適應(yīng)地改變初始路徑，擴(kuò)大食物搜索范圍，得到空間搜索半徑為

式中，mmax為螞蟻?zhàn)鴺?biāo)點(diǎn)上限極值；mmin為螞蟻?zhàn)鴺?biāo)點(diǎn)下限極值。當(dāng)r(t)較大時(shí)，螞蟻搜索范圍較大，使得螞蟻離開當(dāng)前范圍搜索更優(yōu)路線；當(dāng)r(t)較小時(shí)，確定當(dāng)前螞蟻本次迭代的探索范圍，應(yīng)用自適應(yīng)尋優(yōu)策略，更新螞蟻移動(dòng)速度方程為

vx(t+1)=zvx(t)+[qx-mx(t)]+[he-mx(t)]+
[r(t)-mx(t)]

(16)

當(dāng)螞蟻的移動(dòng)速度加快，探索范圍也隨之變大，收斂速度也相應(yīng)地提高。通過擴(kuò)大搜索空間，構(gòu)建最佳行進(jìn)路線，從而求得全局最優(yōu)解。

根據(jù)以上AACO算法的全局尋優(yōu)，能夠在復(fù)雜的搜索空間中進(jìn)行全局的最優(yōu)搜索，實(shí)現(xiàn)了永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)的全局動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

3 實(shí) 驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文提出的風(fēng)電場(chǎng)大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法的可靠性，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。使用灰色PID控制器優(yōu)化方法、非奇異終端滑模優(yōu)化方法，和本文提出的永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。

3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

以東北某大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電機(jī)組為例，風(fēng)電場(chǎng)總?cè)萘繛?8 MW，單機(jī)容量為2 MW，布設(shè)9臺(tái)風(fēng)電機(jī)組，風(fēng)葉輪半徑為55 m，機(jī)組通過升壓變壓器升壓到35 kV，標(biāo)準(zhǔn)電壓幅值范圍為0.95～1.05(p.u.)，額定風(fēng)速10.5 m/s，定子電阻為0.548 Ω，極對(duì)數(shù)18。通過MATLAB仿真系統(tǒng)搭建PMDDG模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，設(shè)置時(shí)間為8 s。

3.2 電壓帶寬參數(shù)穩(wěn)態(tài)性能驗(yàn)證

分別使用灰色PID控制器優(yōu)化方法、非奇異終端滑模優(yōu)化方法，和本文提出的永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法進(jìn)行電壓帶寬參數(shù)穩(wěn)態(tài)性能實(shí)驗(yàn)對(duì)比。電壓幅值波動(dòng)對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

圖3 電壓幅值波動(dòng)對(duì)比結(jié)果

通過圖3可知，基于灰色PID優(yōu)化方法電壓幅值波動(dòng)在0.92～0.98(p.u.)，超出規(guī)定幅值范圍，優(yōu)化效果較差；基于非奇異終端滑模優(yōu)化方法電壓幅值波動(dòng)在0.97～1.03(p.u.)，雖然有一定的優(yōu)化效果，但電壓輸出波形起伏較大，難以滿足穩(wěn)態(tài)運(yùn)行需求。而本文提出的基于風(fēng)電場(chǎng)大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，在仿真時(shí)間內(nèi)電壓幅值始終維持在1(p.u.)，說明該方法具有較好的電壓穩(wěn)態(tài)輸出效果。

3.3 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩參數(shù)控制驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文研究的優(yōu)化性能，進(jìn)行轉(zhuǎn)矩波動(dòng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比。標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩波形如圖4所示。

圖4 標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩波形

使用灰色PID控制器優(yōu)化方法、非奇異終端滑模優(yōu)化方法，和本文提出的永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。轉(zhuǎn)矩波形對(duì)比結(jié)果，如圖5所示。

圖5 轉(zhuǎn)矩波形對(duì)比結(jié)果

根據(jù)圖5可知，當(dāng)仿真時(shí)間運(yùn)行至2.5 s時(shí)，灰色PID控制優(yōu)化方法轉(zhuǎn)矩波形與標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩波形最大誤差為3.9 kN·m；當(dāng)仿真時(shí)間運(yùn)行至3.5 s時(shí)，非奇異終端滑模優(yōu)化方法轉(zhuǎn)矩波形與標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩波形最大誤差為2.5 kN·m；而本文提出的優(yōu)化方法與標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩波形擬合度基本一致，最大誤差為0.2 kN·m，穩(wěn)定性極高。

以東北某大型風(fēng)電場(chǎng)為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果可以證明，本文方法能夠?qū)Ψ€(wěn)態(tài)運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)全面優(yōu)化，有效實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行。

4 結(jié) 論

本文提出一種風(fēng)電場(chǎng)大容量風(fēng)電機(jī)組永磁直驅(qū)發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，通過研究得出如下結(jié)論：

(1)通過對(duì)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行抓取，為實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組穩(wěn)態(tài)運(yùn)行提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

(2)采用PID控制器抑制轉(zhuǎn)矩波動(dòng)，提高系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性能。

(3)引入目標(biāo)函數(shù)有效實(shí)現(xiàn)電壓環(huán)帶寬控制，增強(qiáng)風(fēng)電機(jī)組自適應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)電壓穩(wěn)定輸出。

(4)利用AACO算法實(shí)現(xiàn)參數(shù)動(dòng)態(tài)全局優(yōu)化，得到理想控制結(jié)果。