摘要：本文重点探讨了不同类型风力发电机组特性及控制方法，对于提升风力发电机组的适应性、稳定性具有重要意义。
关键字： 风力发电机组，控制方法
风能作为一种可再生能源，具有极大的开发价值和利用规模，是近年来发展最为迅猛的清洁能源之一。部分发达国家凭借其地理、气候优势，很在就开始了风能利用的研究和时间。我国风力发电技术起步较晚，在技术积累方面还存在诸多不足之处。大力研发风力发电机组控制新技术，提升风力发电控制方法，对于推动我国风能利用具有重要意义。
1 风力发电机组及分类研究
1.1 风力发电机组构成
风力发电机组的应用环境不同，其内部构造和设备也存在差异，但是大部分的风力发电机组都具备以下几部分：风轮、发电机、蓄电池组、支撑的塔架等，其中发电机组部分包括逆变器、发电控制器、发电机组、并网控制器；风轮包括轮毂、叶片、加固部件等。
1.2 风力发电机组分类
（1）失速型风力发电机组
现阶段的失速型风力发电机组应用较少，常用的类型有两种，分别是变桨距失速型和定桨距失速型。其中定桨距失速型主要利用风轮叶片的失速作用，来实现对风力发电机在风力较大情况下的功率进行准确控制，然后，利用该型机组上的叶尖扰流器对极端情况下的停机问题进行控制对于变桨距失速型，其发电机组则与定桨距失速型存在差异，输出功率的控制是通过低风速条件下的桨距角调节实现的，在高风速条件下，则是通过控制叶片桨距角的变化实现。
（2）双馈变速恒频型风力发电机组
双馈变速恒频型风力发电机组使用双馈变速发电机，能够实现叶片桨距角的调节。当风速低于发电机设定的额定风速时，通过调节叶片桨距角，实现输出功率的控制，保证最佳的运行状态；在风速高于发电机设定的额定风速时，通过调节叶片桨距角，能够将输出功率控制在额定功率范围内。
（3）直驱型性风力发电机组
该类型的发电机组属于可变速的变桨距类型，低速发电机组与风轮轴直接相连，由于该类型的发电机不带齿轮箱，所以需配备全功率变流器。
（4）混合型风力发电机组
混合型风力发电机组使用中速发电机和单级齿轮箱，可理解为传统型和直驱型的混合类型，也需要配备全功率变流器。
2 风力发电机组控制方法
2.1 最优控制
由于风能具有多变的特征，使用线性模型控制风力发电机组具有一定困难。为实现较高进精度的系统控制，可借鉴线性模型最优估值系统，实现微小环境变化下的输出功率调整，在较大的范围内提升控制效果，同时抑制风力发电机组本身的电压波动。更为重要的是，最优控制还能够实现发电过程的参数自动采集和控制。
2.2 滑模变结构控制
风能的能量密度较低，利用风能进行发电的过程中，风速、风向及风量都会影响发电机组的发电能力，风能发电的过程属于典型的非线性过程，难以通过完善的数学模型进行控制。使用滑模变结构控制具有一定的优势。在外界条件发生变化后，使用间断方式进行滑模运动模拟，能够较好的控制发电机组工作。进一步分析，使用滑模变结构控制，能够提升风力发电机组的鲁棒性，较好的抑制由外界条件剧烈变动引发的抖动现象，避免剧烈变化对发电机组的不利影响。在此基础上，部分学者还提出了使用离散滑模变控制手段，稳定风力发电机组输出功率的方法。
2.3 人工神经网络控制
与其他的风力发电机组控制方法相比，人工神经网络控制具有自主识别能力和判断能力，是一种相对智能的控制技术。该技术具有较高的组织性和适应性，能够对微小的风速变化作出反应，并判断风向和风能密度，极大的提升了发电机组的管理能力和控制水平。
风速的判断和预测是风能开发利用中的难点问题，传统的风速控制主要通过风的性质、地理环境和周期性规律实现，预测的精确度不高。借助于神经网络和时间序列模型采集和计算风速变化特征，并在反向传播技术和回归方法的指导下，计算风速的时变量。人工神经网络作为一种非线性控制方法，与风能控制的适应性较强，可实现风速和风向快速变化条件下的发电机组精确控制。
在具体控制中，工作人员依据时间序列将风速变量模型确定下来，在完成风速时变参数的采集之后，工作人员可通过神经网络预测风速场变化，提前对发电机组参数进行调整，以提升发电机组运行的稳定性和风能的最大化利用。更为重要的是，该种模式具有较强的自适应能力和自我调节能力，随着使用时间的延长，预测的进度会进一步提升，长期使用效果明显。
2.4 模糊控制
风力发电机组的模糊控制借助于模糊推理和语言规则实现高等级的控制策略，不需要对控制对象建立精确的数学模型，同时该模型对非线性因素的影响不明显，表现为较高的鲁棒性能。模糊控制作为一种只能控制手段。在提升风能利用效率，实现变速稳频等方面具有极大优势。具体来看，该种控制手段在以下几种发电机组中有较好的应用效果：（1）变桨距风力发电机组。模糊控制能够实现发电过程动态参数的实时调节，通过对叶尖速比、桨距角和转速的调节，保证风力发电机组的输出功率和频率相对恒定。相较于传统的PID控制，系统抖振现象明显减少。（2）混合动力发电机组。在该种类型的发电机组中，使用TS模糊系统模型，结合局部非线性功能模块，制定科学的分割时间序列，能够达到较高的控制进度，进一步结合现行二次调节技术，系统控制精度还可提升。该种控制方法的优势在于风速变化范围较大的环境下，具有较强的抵抗干扰能力。（3）双馈变速恒频型风力发电机组。在发电机组发动机转速较低时，可借助于逆变器和整流器的调节能力，尽可能使转速的变化与风速变化贴合，提升风能的利用效率；在风速超出设定范围时，通过调节桨距角降低风能的捕获能力，保持输出功率恒定。
2.5 矢量控制
应用矢量控制，借助于有功功率和无功功率的调节和独立耦合，能够实现风能的高效利用。从应用案例分析，该种控制方法能够在极短的时间内形成稳定状态，适应能力和抗干扰能力较强。但是在使用过程中，应格外注意将干扰较大的因素进行识别和排除，尤其是非线性干扰因素。
3 结语
传统化石能源具有不可再生性，同时在利用时必然造成一定的环境污染问题。大力开发可再生能源有利于生态环境保护和社会可持续发展。风能是现阶段开发规模较大的可再生、清洁能源之一，但是风能具有随机性、不稳定性和能量密度低等特征，在开发利用风力资源的同时，如何有效提升风力发电机组的控制手段，保证风力发电机组的高效、平稳运行，具有重要的现实意义。本文在简要分析风力发电机组构成和分类的基础上，针对于现阶段应用较广的失速型风力发电机组、双馈变速恒频型风力发电机组、直驱型性风力发电机组，探讨了最优控制、人工神经网络控制和模糊控制等多种类型的控制技术，可以看到不同控制手段具有明显的适应性，在使用之前要分析不同地区的风能特性及机组性能，选择最佳的控制方案，提升机组发电效率。
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作者简介：宋士东（1972.10-29），??性别：男，民族：汉族，?籍贯：辽宁朝阳市，学历：本科，毕业于东北电力大学，现有职称：助理工程师，研究方向：风机发电方向。