液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制_刘婕.pdf
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1、第 50 卷 第 4 期2 0 2 3 年 4 月Vol.50,No.4Apr.2 0 2 3湖 南 大 学 学 报(自 然 科 学 版)Journal of Hunan University(Natural Sciences)液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制刘婕,刘沛栋,刘睿,张彦,刘微容(兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050)摘 要:针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法解耦广义预测优化控制方法(Decoupled Generalized Predictive Optimization Cont
2、rol,DGPOC).首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题;其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率;最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明:DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降
3、低系统的能量损耗.关键词:自动控制技术;并网转速控制;解耦预测控制;液压蓄能式风力发电机组;能量优化中图分类号:TP273 文献标志码:ADecoupled Optimal Grid-connected Speed Control of A Hydraulic Storage Type Wind TurbineLIU Jie,LIU Peidong,LIU Rui,ZHANG Yan,LIU Weirong(College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730
4、050,China)Abstract:Aiming at grid-connected speed control of a hydraulic wind turbine with bladder accumulator under the conditions of wind and synchronous generator load changes,a new grid-connected speed control method is proposeddecoupled generalized predictive optimization control(DGPOC).Firstly
5、,the feedforward decoupling method and generalized prediction are used in DGPOC to remove the coupling relationship between the variable motor swing angle and the accumulator proportional valve lift.The accumulator proportional valve and the variable motor swing angle are adjusted synchronously to a
6、chieve constant speed control.Secondly,as a performance constraint,the energy loss of the accumulator proportional valve is introduced into the optimization objective function to improve the wind energy utilization rate.Finally,the simulation results conducted on the MATLAB-AMESim platform validate
7、that the DGPOC can not only improve the speed and robustness of variable motor speed control,but also reduce the energy loss of the system.收稿日期:2022-06-24基金项目:甘肃省科技重大专项资助项目(17ZD2GA010),Science and Technology Major Projects of Gansu Province(17ZD2GA010)作者简介:刘婕(1978),女,安徽蒙城人,兰州理工大学工程师 通信联系人,E-mail:.文章
8、编号:1674-2974(2023)04-0155-10DOI:10.16339/ki.hdxbzkb.2023225湖南大学学报(自然科学版)2023 年 Key words:automatic control technology;grid-connected speed control;decoupling predictive control;hydraulic storage type wind power generating set;energy optimization风能作为一种清洁可再生的能源已被全球广泛利用,截至2019年底,全国风电累计装机2.1108 kW,其中陆上风
9、电累计装机占总装机的97.14%1.相比于传统风力机组,液压型风力机组首先驱动定量泵输出高压油;其次,高压油经过定量泵-变量马达调速系统后,驱动变量马达旋转工作;最后,变量马达与励磁同步电机连接,带动发电机发电.液压型风力机组采用液压传动方式,可实时调整减速比,因此无须整流逆变装置2.同时,液压风力机采用励磁同步电机,以准同期方式并网,取消安装齿轮增速箱,减轻风力机整体重量,将液压传动系统具有的能量柔性传递、传输功率密度大等优点与传统风力发电机组相结合,受到风力机行业专家广泛关注.进一步,液压蓄能式风力机组在液压风力机基础上又增加了蓄能器储能装置,实现依靠蓄能器释放储存液压能驱动变量马达进行发
10、电,保证风力发电机提供所需功率.重要的是,在风速略低于额定风速条件下,液压蓄能式风力机组发电并网要求变量马达转速稳定在额定转速.因此在风速变化与并网瞬间同步发电机负载变化引起的转速波动情况下,实现对变量马达转速准确可靠控制成为液压蓄能式风力机组控制的关键与难点问题2.依据有无蓄能器装置,可将并网转速控制方法分为液压风力机和液压蓄能式风力机两个方向.针对液压风力机组并网转速控制,文献 3 将传统PID控制方法应用于液压风力机转速控制,可使变量马达转速达到恒定,但存在转速超调大、调节时间长等缺点.基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的先进控制方法因其非参数模
11、型的便利性、多步预测和滚动优化算法,受到广泛关注.文献 45 利用风力发电机组系统阶跃响应模型,提出基于动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)的并网转速控制方法,并取得了一定效果.但经典PID控制方法和DMC控制方法不适应于多变量耦合系统,其在液压蓄能式风力机组中应用受到限制.目前关于液压蓄能式风力机组并网转速控制研究可分为风力机单独工作和蓄能器单独工作两种类型.在风力机单独工作方面,文献 6 中风力机单独发电至电网,并利用PID方法控制马达摆角实现恒转速控制.文献 7 提出比例流量阀与变量马达摆角双变量联合控制的控制方法,首次利用双变量控制液压蓄能式风力机并网转
12、速.文献 8 针对液压蓄能式风力机并网冲击问题,理论分析仿真研究结果,但并未提出具体转速控制方法.文献 9 针对液压风力发电机并网转速控制问题,提出基于DMC预测控制方法.在蓄能器单独工作方面,文献 10 为消除风速波动对液压蓄能式风力机并网转速的影响,提出PID双闭环控制方法,依靠蓄能器储存液压能保证并网转速并单独发电.上述并网转速控制方法在其研究范围内有对应的效果,但存在两个问题:1)上述转速控制方法未建立精确的液压蓄能式风力机组数学模型,降低了液压蓄能式风力机组并网转速控制方法的准确性.例如,基于非参数模型的DMC方法无法准确获取模型信息及工作原理.2)当蓄能器加入到并网转速控制中以提高
13、风能利用率时,将导致液压蓄能式风力机组系统变量间存在耦合关系.在参数模型下,变量马达摆角与管道流量间的耦合作用和蓄能器比例阀与变量马达转速间的耦合作用将对变量马达摆角和蓄能器比例阀的单回路控制造成影响,即系统响应时间变慢,造成变量马达摆角和蓄能器比例阀控制量输出波动,势必导致系统转速的波动,进而降低液压风力发电组的发电质量,影响液压风力机组并网运行的稳定性11.目前,为解除风力机和蓄能器变量间耦合并实现并网转速控制,在先进控制算法(如预测控制)中结合解耦控制的研究较少,且现有液压风力机转速控制方法中未附加能量损耗等性能优化要求作为约束,仍存在系统性能提升空间.本文针对液压蓄能式风力发电机组在风
14、速变化、并网瞬间同步发电机负载变化情况下的并网转速控制问题,在建立液压蓄能式风力机组数学模型156第 4 期刘婕等:液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制的基础上,借鉴前馈解耦思想12 和约束优化思想,并采用广义预测控制方法13(Generalized Predictive Control,GPC),提出一种新型并网转速控制方法解耦广义预测优化控制方法(Decoupled Generalized Predictive Optimization Control,DGPOC),该方法在利用基于GPC的前馈解耦方法实现马达摆角和蓄能器比例阀双变量解耦的同时,依靠蓄能器吸收波动流量,调节变量马达摆角实
15、现恒转速控制,解决由风速、同步发电机负载变化引起的转速波动问题.进而,将蓄能器比例阀的热量损失作为性能约束项,加入到广义预测控制优化函数中,求取最优控制量,从而提高风能利用率.1 液压蓄能式风力发电机组建模1.1 液压蓄能式风力机组结构及工作原理液压蓄能式风力发电机组的系统原理图如图1所示,该系统主要由定桨距风轮W、定量泵P1、补油泵 P2、阀控缸 F、变量马达 MD、励磁同步发电机 G、蓄能器EA和蓄能器比例阀V1等组成,其工作过程详见文献 9,14.当风速波动或同步发电机G负载变化时,同步发电机G力矩平衡被破坏,且由于系统压力升高与高压管道流量产生积累,导致变量马达MD转速产生波动.因此,
16、将蓄能器EA引入液压型风力机,通过调节蓄能器比例阀V1,蓄能器EA吸收波动流量,维持高压管道流量恒定,同时通过阀控缸F调节变量马达MD摆角,稳定变量马达MD转速.因此,新型液压蓄能式风力发电机组中变量马达MD摆角与蓄能器比例阀V1形成了双变量耦合系统.1.2 关键部件数学模型建立根据图 1所示液压蓄能式风力机组系统原理,利用液压系统流量质量守恒定律15,结合各元部件特性模型和连接关系,可建立液压蓄能式风力发电机组数学模型,文中仅列出双变量耦合系统的相关模型.阀控缸F控制信号IS与变量马达MD入口流量Qm的传递函数为:GISQm(s)=Qm(s)IS(s)=KqKbKmmdAPLs(1)式中:K
17、b为伺服阀的增益系数;Km为变量马达MD排量梯度,m3/rad;Kq为排量比例系数;Ap为液压缸活塞有效面积,m2;md为变量马达MD额定转速,rad/s;L为活塞行程,mm.蓄能器比例阀V1开度控制信号IE与变量马达MD入口流量Qm的传递函数为:GIEQm(s)=Qm(s)IE(s)=-KpKbs22b+2bbs+1(2)式中:b为伺服阀的固有频率,Hz;b为伺服阀综合阻尼系数;Kp为蓄能器比例阀V1比例系数.蓄能器比例阀V1控制量IE与变量马达MD转速m传递函数为:图1 液压蓄能式风力机系统原理图Fig.1 Schematic diagram of hydraulic wind turbi
18、ne with bladder accumulator157湖南大学学报(自然科学版)2023 年GIEm(s)=m(s)IE(s)=-Km0KbKpsJmVnes3+(JmCtm+BmVne)s2+(BmCtm+GmVne)s+GmCtm(3)式中:Jm为变量马达MD的总的转动惯量,kg m2;0为变量马达MD摆角初始值;Vn为系统的总容积,m3;e为弹性模量,Pa;Ctm为变量马达MD总泄漏系数,m3/(s Pa);Gm为变量马达 MD 端负载弹簧刚度,Nm rad.1.3 液压蓄能式风力机组数学模型与结构图根据1.2节建立的液压蓄能式风力机组传递函数,该系统为双输入双输出耦合系统,对应传
19、递函数为:|m(s)Qm(s)=|GISm(s)GIEm(s)GISQm(s)GIEQm(s)|IS(s)IE(s)(4)式中:阀控缸F控制信号IS和蓄能器比例阀V1开度控制信号IE为系统的两个输入变量;变量马达转速m和高压管道流量Qm为系统的两个输出变量.该耦合系统传递函数方框图如图2所示.其中,定量泵输出流量为Qp.2 液压蓄能式液压风力发电机组并网转速解耦优化控制方法2.1 解耦广义预测优化控制方法(DGPOC)假设风速略低于额定转速,在并网瞬间同步发电机G负载端发生突变工况下,由于同步发电机G力矩平衡被破坏导致发电机G转速降低,引起进入变量马达MD流量的变化,造成管道流量的积累,从而导
20、致高压管道压力升高.为了提高系统响应速度,同时为有效解除转速控制量与流量控制量之间的耦合关系,保持液压蓄能式风力机组在并网时变量马达MD转速恒定于额定转速,本文提出了基于广义预测控制的解耦优化方法(DGPOC).根据 1.2 节已建立的液压蓄能式风力机数学模型,首先,利用将前馈解耦思想与广义预测控制相结合的解耦控制方法,实现转速环和流量环之间的变量解耦.其原理是把某回路的控制器输出对其他回路的影响作为前馈项,并加入到广义预测控制的预测输出中,在优化时域中将其对输出的影响从期望值中扣除,构成新的期望值.即分别将阀控缸控制量IS对管道流量Qm的影响和蓄能器比例阀V1控制量IE对变量马达MD转速m的
21、影响作为前馈项加入到系统模型预测输出中,在控制蓄能器EA吸收流量波动的同时,调节变量马达MD摆角抑制并网转速波动.其次,在调节蓄能器比例阀V1过程中,将蓄能器比例阀V1的热量损失作为性能约束项,加入到流量环DGPOC控制优化函数中,求取最优控制量,从而进一步提高对吸入风能的利用率.DGPOC方法中对应转速控制环与流量控制环如图3所示.2.2 转速环DGPOC控制转速环为两输入(阀控缸控制量IS和蓄能器比例阀IE)和单输出(变量马达转速m)的控制系统.其中,除了利用阀控缸控制量IS控制变量马达MD转速外,借鉴前馈解耦思想,将蓄能器比例阀V1控制量IE对变量马达MD转速m的影响作为前馈项加入到系统
22、模型预测输出中,进一步根据广义预测控制性能目标求解阀控缸F最优控制量uISm,从而实现转速环和流量环之间的变量解耦.针对转速环控制,首先依据广义预测控制方法可将变量马达MD转速预测模型输出表示为:ym=GISmuISm+fISm(5)式中:GISm为(N1-N2+1)NU矩阵,N1为优化时图2 系统传递函数方框图Fig.2 Block diagram of system transfer function158第 4 期刘婕等:液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制域的初值,N2为优化时域的终值,NU为控制时域;fISm=(fN1,fN2).变量马达MD转速输出参考轨迹为:m(t+j)=m(t
23、+j-1)+(1-)c,j=1,2,;m(t)=ym(t)(6)式中:m(t+j)为变量马达MD转速输出的期望参考值;为柔化系数,0 1.进而采用前馈解耦思想,将蓄能器比例阀V1控制量IE对变量马达MD转速m的影响GIEmuIEm+fIEm作为前馈项,加入到变量马达MD转速m模型预测输出中,则变量马达MD转速m模型预测输出可改写为:ym=GIEmuIEm+fIEm+GISmuISm+fISm(7)进一步基于广义预测控制构建转速环的性能优化目标函数,如式(8)所示:minJ(t)u=E|j=N1N2 m(t+j)-ym(t+j)2+j=1NU(j)uISm2(t+j-1)(8)式中:E为数学期望
24、;为控制加权系数.令J/uISm=0,即可求得阀控缸 F 最优控制量:uISm=(GISmTGISm+I)-1 GISmT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)(9)为达到最优控制效果,取最优控制量uISm的即时控制增量uISm(t)应用于系统:uISm(t)=dT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)(10)其中,dT=(100)(GISmTGISm+I)-1GISmT.最终得到当前时刻实际最优控制量:uISm(t)=uISm(t-1)+dT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)(11)2.3 流量环DGPOC控制针对流量环DGPOC控制,由于流量环仍为两输入(阀控缸控制量
25、IS和蓄能器比例阀IE)单输出(管道流量Qm)的系统,仍然采用2.1节DGPOC方法中前馈解耦思想,同理将阀控缸F控制量IS对管道流量Qm的影响GISQmuISQm+fISQm作为前馈项加入到系统模型预测中,可得流量Qm预测模型输出值:yQm=GISQmuISQm+fISQm+GIEQmuIEQm+fIEQm(12)由于液压蓄能式风力机组并网过程中蓄能器比例阀V1存在热量损耗问题,可以在DGPOC方法的流量控制环中,将油液流经蓄能器比例阀V1产生的热量损失加入到高压管道流量Qm优化控制指标中,通过求解在此性能优化约束下的最优控制量,以达到降低风力机系统热量损耗的目的.根据液压比例阀手册15,设
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