[發明專利]一種獨立變槳距風力發電機槳距角的控制方法有效
| 申請號: | 201410704928.8 | 申請日: | 2014-11-28 |
| 公開(公告)號: | CN104454347B | 公開(公告)日: | 2018-09-07 |
| 發明(設計)人: | 梁俊宇;趙明;李萍;李孟陽;李維;仇永興;李傳斌 | 申請(專利權)人: | 云南電網公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | F03D7/00 | 分類號: | F03D7/00 |
| 代理公司: | 北京聯瑞聯豐知識產權代理事務所(普通合伙) 11411 | 代理人: | 田怡春 |
| 地址: | 650217 云南省昆*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 獨立 變槳距 風力發電機 槳距角 控制 方法 | ||
本發明提出了一種獨立變槳距風力發電機槳距角的控制方法,其方法步驟如下:搭建雙饋風力發電機整機仿真模型;運行仿真模型,驗證有效性;改變PI參數,驗證不同風速和風向下最佳槳距角控制器中PI參數的不同;對全風速段內各風速下參數值進行記錄;獲取神經網絡算法模塊;在槳距角控制模塊加入神經網絡算法模塊;計算出同一葉片到達同一空間位置的間隔時間,將神經網絡算法模塊獲得PI控制器參數傳到PI控制器中;比較固定PI參數和神經網絡動態調節槳距角PI參數下風輪葉片攻角的變化曲線。本發明的有益效果如下:加快獨立槳距角的調節,且減少了發電機功率和轉速的調節時間,加速了系統穩定。
技術領域
本發明涉及風力發電控制技術領域,特別是指一種獨立變槳距風力發電機槳距角的控制方法。
背景技術
隨著煤炭和石油等不可再生資源的不斷消耗以及環境污染問題的日益嚴重,風能作為可再生清潔能源,在發電領域中有極大的發展潛力。目前兆瓦級風力發電機是風力發電中的重要發展方向,而大型風力發電機中用來限制其功率輸出的方式主要靠變槳距調節,因此風力發電技術中槳距角的控制策略尤為重要。對風力發電機葉片槳距角的控制目的是實現對風力發電機葉片攻角的平穩控制,保證風輪在旋轉過程中各個葉片氣動載荷平衡。
傳統風力發電機槳距角PI控制器的參數固定,而仿真表明不同風速和風向下的最佳槳距角PI控制的參數存在不同,風速越大時,槳距角變化越快,需適當增加比例環節以增加槳距角的變化速度,從而減少槳距角的調節時間,同時仿真說明適當增加積分時間,能改善系統的動態性能。因此,迫切需要一種能夠克服傳統風力發電機槳距角PI控制器參數固定弊端的槳距角控制方法。
發明內容
本發明提出一種獨立變槳距風力發電機槳距角的控制方法,解決了現有技術中風力發電機槳距角PI控制器參數固定弊端的問題。
本發明的技術方案是這樣實現的:
一種獨立變槳距風力發電機槳距角的控制方法,其方法步驟如下:
(1)搭建雙饋風力發電機整機仿真模型;
(2)運行所述仿真模型,比對仿真模型運行結果和現場數據,驗證仿真模型的有效性;
(3)改變仿真模型槳距角控制器中的PI參數,驗證不同風速和風向下最佳槳距角控制器中PI參數的不同;
(4)對全風速段內各風速下的風輪轉速、各風向下的輸出功率、額定功率、轉速、參考轉速和其中某一個葉片的槳距角控制器最佳PI參數值進行記錄;
(5)將步驟(4)中記錄的風輪轉速、風向、輸出功率、額定功率、轉速和參考轉速作為神經元的輸入對象,將目標PI參數作為輸出對象,獲取神經網絡算法模塊;
(6)在槳距角控制模塊加入已訓練成功的神經網絡算法模塊;
(7)利用風輪轉速計算出同一葉片到達同一空間位置的間隔時間,通過延時環節將神經網絡算法模塊獲得的某一葉片PI控制器參數傳到其他葉片的PI控制器中;
(8)對加入神經網絡算法模塊的整機模型進行仿真,比較固定PI參數和神經網絡動態調節槳距角PI參數下風輪葉片攻角的變化曲線。
作為優選,所述步驟(4)的具體實現方法如下:
仿真模型采用給定風速和偏航角模擬現場風速和風向,觀察額定風速以上11~25m/s內和偏航角0~10°下,風輪旋轉一周內某一葉片的攻角變化曲線。調節槳距角的PI控制參數,記錄各個風速和風向下最平穩攻角輸出曲線下的風輪轉速、輸出功率,發電機轉速及PI參數。
作為優選,所述神經網絡算法采取有監督的學習方式,包括一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層。
作為優選,所述槳距角控制方法采取獨立變槳距調節,所述風輪包括三個槳葉,相鄰葉片之間的夾角為120度。
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