乔儒
宁夏银星能源股份有限公司贺兰山风力发电厂 751100
摘要：据统计，风力发电机使用固定控制参数，在西部昼夜温差大的区域因空气密度估计偏差，可使风电场发电量损失2%左右，空气密度对海拔尤为敏感，所以实时、实地的估计风力发电机的控制参数，得到准确的数据可以提高风电场的发电量。文章借助共享机制风电场提供的数据共享平台，选用1台具有代表性的风力发电机，安装高精度风速测量传感器，使用具有参数估计功能的反推自适应控制理论控制这台风力发电机，让它工作在最优叶尖速比状态，同时估计出整个风电场内准确的风力发电机控制参数，通过数据共享网络在整个风电场内共享控制参数，提高了风电场的风能利用率。
关键词：风电机组；自适应控制
1 风轮空气动力特性
额定风速下风力发电机发电效率与叶片的叶尖速比关系密切，以当前广泛应用的一种风力发电机为例，设叶尖速比为λ，最优叶尖速比为λopt，引入变量λe定义为λe=λ-λopt，设风速为8 m/s，桨距角为0°，风轮吸收的风能曲线如图1所示，可以看出在叶尖速比为λopt时，风轮吸收的风能最大。
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叶尖速比-力矩曲线如图2所示，可以看出，在最优叶尖速比对应的风轮转速附近，风轮所受到的风力矩T随风轮转速的增加是递减的，即:
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在λe=0附近，对风力矩线性化拟合可以得到
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式中:T(λe)是叶尖速比与最优叶尖速比之差为λe时的风力矩;T(Ω)为风轮转速为Ω时风轮接收的风力矩;Topt是T(Ωopt)的值，因为R与v都是正数，所以式(2)中θ<0。
由图2可知:当风轮运行在最优叶尖速比状态时，传动链对风轮产生的制动力矩Ts和风对风轮产生的驱动力矩Topt需相等。如果传动链对风轮的作用力矩Ts 1>Topt，风轮会稳定在位置1(λe 1,Ts 1);当传动链对风轮的作用力矩Ts 2<Topt时，风轮会稳定在位置2(λe 2,Ts 2)。所以如果传动链对风轮的作用力矩不等于Topt，风轮不会稳定在最优叶尖速比位置，则风轮不会以最大效率利用风能。
当风轮工作在最优叶尖速比状态时，作用在风轮上的驱动力矩为:
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式中:Ω是风轮转速;Ωopt是最优叶尖速比对应的风轮转速;R是风轮平面半径;ρ是空气密度;S是风轮扫风面积;Copt是风能最大利用系数;v是穿过风轮平面的风速。
所以参数K的偏差会导致风轮最优驱动力矩Topt的计算误差。为了让风轮以最大效率利用风能，有必要提高参数K的准确性。且由式(3)知K与空气密度、风轮的几何尺寸R,S及风轮空气动力参数Copt都有关系。
2 风电机组自适应控制算法
2.1 风电机组自适应控制原理及稳定性分析
为了使风轮以最大效率利用风能，需要让风轮转速稳定在最优叶尖速比位置。设风轮转速为Ω，当前风速下最优叶尖速比对应的风轮转速为Ωopt，引入变量x，使x=Ω-Ωopt，则风轮工作在最优叶尖速比时x=0。风轮模型为
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式中:J为风轮转动惯量，B为系统的摩擦损耗，Te为发电机电磁转矩等效至风轮侧的制动力矩，Tm为风对风轮产生的驱动力矩。
使用变量x+Ωopt替代Ω，得:
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为了使x稳定在0值，建立李雅普诺夫函数，风力发电机组自适应控制策略既是取:
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参数K与式(3)中的K含义相同。在最优叶尖速比附近结合式(2)、式(3)得:
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式中:θ为负数;K与Ω，Ωopt都是正数;所以为负定函数，控制系统为大范围渐进稳定系统，风轮转速可以稳定在最优叶转速比状态。
2.2 风电机组自适应算法性质
2.2.1 算法的优点
使用这种自适应控制算法，不需要测量风速，风力发电机可以自适应风速波动，当风速存在波动时，风轮转速会自动跟随风速变化，最后稳定在最优叶尖速比状态。其次，控制算法简单且只有一个控制参数K，便于工程用。
2.2.2 算法存在的问题
当参数K存在偏差时，由式(3)知，在风轮转速Ω=Ωopt时KΩ2opt≠Topt。由第一节得到的结论知风力发电机会偏离最优叶尖速比状态。所以，为了提高风力发电机的风能利用率，需要准确估计出参数K的值。反推自适应控制算法因为具有良好的控制特性，已被成功应用于多个领域，该文引入了基于参数估计的反推自适应控制算法完成参数估计和优化风力发电机自适应控制性能的目的。
3 基于参数估计的反推自适应控制算法
如上一章，变量x定义不变，为了估计参数K，李雅普诺夫函数改为:
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式中:Topt为最优叶尖速比时，风对风轮产生的驱动力矩，是Topt的估计值。
设风速短期内不变，则在最优叶尖速比附近
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使用高精度风速传感器测量风速，通过最优叶尖速比参数可以得到风轮最优转速Ωopt，并进一步计算变量x的值。由式(9)知是x积分的结果，这种算法还可以削弱风速和转速信号中的白噪声对估计值的不利影响。选择了的计算方法后，李雅普诺夫函数的微分变为下式:
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系统稳定后，Topt与Ω是环境因素和风轮自身参数影响的结果，所以通过式(13)得到的参数K既可以弥补自身参数的偏差也可以适应环境因素的变化。辨识所得的参数K正是风力发电机自适应控制算法式(3)所需要的参数，让参数K在整个风电场内共享，风电场内所有风力发电机的控制参数都得到优化。
4 仿真验证
采用某厂家2 MW风力发电机参数为例，设定风速为8 m/s。根据风轮和传动链参数以及当地日平均空气密度计算出风轮所接收的最优风力矩Topt并把这个值当做的初始值，风力发电机达到1300 r/min时投入基于参数估计的反推自适应控制器。图3所示是仿真结果(注:因工程中风轮转速是通过发电机转速测量的，这里用发电机转速反映风轮转速)。
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可得出实验结论:如图3所示，采用基于参数估计的反推自适应算法可以使风力发电机稳定在最优叶尖速比状态;图4显示，系统稳定后最优风力矩估计值与实际值Topt一致，故可以使用这种方法结合式(13)估计风力发电机自适应控制参数K。因为同一个风电场内每台风力发电机的空气动力特性参数基本一致，每台风力发电机附近的空气密度也一致，故可以共享参数K。
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5 结语
鉴于共享机制风电场内，风力发电机存在的共性，在风电场内选择1台风力发电机，采用基于参数估计的反推自适应算法控制此风力发电机，在控制它高效运行的同时，辨识出其他风力发电机自适应控制所需的控制参数，通过场站数据共享平台让自适应控制参数在整个风电场内共享，为建设高效风电场提供了一种技术手段。
参考文献
[1]吴晨曦，沈洋，娄尧林．风力机空气动力学[M]:北京:机械工业出版社．2016.
[2]?SCHAFFARCZYK A P．风力机空气动力学[M]．北京:机械工业出版社，2016.
[3]程启明，程尹曼，汪明媚，等．风力发电系统中最大功率点跟踪方法的综述[J]．华东电力，2010,38(09):1393-1399.