本發(fā)明涉及風(fēng)電領(lǐng)域，特別涉及一種嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法。

背景技術(shù)：

1、風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量的增加，使得風(fēng)電機(jī)組的結(jié)構(gòu)越來越趨于大型化，由此導(dǎo)致風(fēng)切和塔影效應(yīng)帶來的影響變得顯著，通過對(duì)葉片變槳控制技術(shù)的研究能降低這種影響，保證風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行。

2、葉片變槳控制技術(shù)分為整體變槳和獨(dú)立變槳兩類。整體變槳技術(shù)通過將槳距角信號(hào)傳遞給葉片，三個(gè)葉片進(jìn)行統(tǒng)一的變槳?jiǎng)幼?，一般采用pi或者pid控制器，整體變槳技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于調(diào)節(jié)范圍大、結(jié)構(gòu)簡單、便于操作，但是葉片載荷比較大，尤其在大型風(fēng)電機(jī)組中。獨(dú)立變槳技術(shù)通過將槳距角信號(hào)傳遞給葉片，三個(gè)葉片獨(dú)立進(jìn)行槳距角的調(diào)整，獨(dú)立變槳技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于能補(bǔ)償風(fēng)速不均帶來的影響，有效降低葉片載荷，但是單獨(dú)的變槳驅(qū)動(dòng)和高頻的輸出會(huì)帶來疲勞損傷的問題，因此如何在降載和結(jié)構(gòu)疲勞損失中找到一個(gè)合適的平衡點(diǎn)是其需要解決的問題。傳統(tǒng)的獨(dú)立變槳是通過設(shè)計(jì)不同的單輸入單輸出控制器，或者采用優(yōu)化參數(shù)、使用不同控制方法實(shí)現(xiàn)的，但是葉片之間的載荷控制并未完全解耦，因此，采用多輸入多輸出的控制器顯得十分必要，模型預(yù)測控制就是這樣的一種控制方法，相對(duì)于傳統(tǒng)的控制方法優(yōu)勢明顯。

3、目前的模型預(yù)測控制在風(fēng)電變槳控制領(lǐng)域應(yīng)用大致分為兩種，第一種是基本模型預(yù)測控制器，第二種是進(jìn)階模型預(yù)測控制器?；诨灸Ｐ皖A(yù)測控制器的控制技術(shù)已被證明在控制風(fēng)輪風(fēng)速、降低結(jié)構(gòu)載荷與疲勞損耗、抑制功率波動(dòng)方面具有良好的效果，但是對(duì)于風(fēng)電機(jī)組的非線性因素的考量還是不夠的。進(jìn)階模型預(yù)測控制器包括變增益模型預(yù)測控制器、連續(xù)線性化模型預(yù)測控制器和非線性控制器等，更好地適應(yīng)了風(fēng)電機(jī)組的非線性因素，在轉(zhuǎn)速控制和降載方面有更好的效果。在葉片降載方面，除了要考慮多變量輸入輸出和非線性因素，變槳信號(hào)的處理也是非常重要的，因?yàn)樽儤盘?hào)的高頻輸出和波動(dòng)會(huì)直接影響葉片的載荷波動(dòng)與驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)的工作強(qiáng)度，因此，忽略對(duì)變槳信號(hào)的處理必將影響控制器的控制效果，但現(xiàn)有的進(jìn)階模型預(yù)測控制器大多沒有對(duì)變槳信號(hào)進(jìn)行處理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種算法簡單、控制性能好的嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法。

2、本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案是：一種嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：建立大型風(fēng)電機(jī)組的數(shù)學(xué)模型：基于葉片方位角，通過科勒曼變換將風(fēng)電機(jī)組的非線性化氣動(dòng)運(yùn)動(dòng)方程轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的線性模型，再將旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的線性模型轉(zhuǎn)換成固定坐標(biāo)系下的狀態(tài)空間方程；

4、步驟s2，建立線性處理器的數(shù)學(xué)模型：變槳速度的控制對(duì)應(yīng)變槳速度梯型曲線，通過對(duì)通信周期內(nèi)不同時(shí)間段的變槳速度梯型曲線進(jìn)行積分，完成對(duì)變槳信號(hào)的線性化和離散化處理，得到多個(gè)不連續(xù)的槳距角信號(hào)；

5、步驟s3，建立模型預(yù)測控制器的數(shù)學(xué)模型：在步驟s1得到的狀態(tài)空間方程的基礎(chǔ)上，建立完整的模型預(yù)測控制器；

6、步驟s4，基于建立的模型預(yù)測控制器，將步驟s2得到的槳距角信號(hào)作為模型預(yù)測控制器的輸入，進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制。

7、上述嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法，所述步驟s1具體步驟為：

8、步驟s11：建立大型風(fēng)電機(jī)組旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的線性模型：

9、；

10、其中，x、y、u分別是狀態(tài)量、輸出量和輸入量，是葉片方位角，、、分別是關(guān)于時(shí)間t的狀態(tài)量、輸出量和輸入量，、分別是、關(guān)于時(shí)間t的導(dǎo)數(shù)，是風(fēng)輪轉(zhuǎn)速，是關(guān)于時(shí)間 t的風(fēng)輪轉(zhuǎn)速，、、、是葉片方位角的相關(guān)模型矩陣；

11、步驟s12：將旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的線性模型轉(zhuǎn)換為固定坐標(biāo)系下的狀態(tài)空間方程。

12、上述嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法，所述步驟s12具體步驟為：

13、步驟s121：對(duì)葉片的坐標(biāo)進(jìn)行變換，變換公式如下：

14、；

15、其中，是坐標(biāo)變換矩陣；

16、由上式可得的逆矩陣為：

17、；

18、步驟s122：對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其他變量不進(jìn)行轉(zhuǎn)換，狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)換公式如下：

19、；

20、其中，、、表示變換后的狀態(tài)量，、、表示變換前的狀態(tài)量，表示非狀態(tài)變量，表示狀態(tài)變量的對(duì)角變換矩陣；上式簡寫為，為變換后的狀態(tài)變量；

21、變換后的葉片坐標(biāo)對(duì)時(shí)間求導(dǎo)可得：

22、；

23、為的導(dǎo)數(shù)，表示系數(shù)矩陣；

24、將上式擴(kuò)展到狀態(tài)變量中可得：

25、；

26、為的導(dǎo)數(shù)，是求導(dǎo)之后的系數(shù)矩陣；

27、變換后的狀態(tài)變量關(guān)于時(shí)間t的導(dǎo)數(shù)為：

28、；

29、步驟s123：重復(fù)步驟s122，將狀態(tài)變量替換為輸入變量和輸出變量，同理可得變換后的輸入變量為、變換后的輸出變量為，其中為輸入變量的對(duì)角變換矩陣，為輸出變量的對(duì)角變換矩陣；

30、步驟s124：結(jié)合狀態(tài)變量、輸出變量和輸入變量的對(duì)角變換矩陣可得固定坐標(biāo)系下的狀態(tài)空間方程為：

31、；

32、其中、、、分別為變換后的、、、，為關(guān)于時(shí)間 t的變換后的輸入變量，為關(guān)于時(shí)間 t的變換后的輸出變量；

33、

34、為的逆矩陣，為的逆矩陣。

35、上述嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法，所述步驟s2中，根據(jù)變槳速度曲線，線性處理器的數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)為：

36、；

37、其中，為輸出槳距角，為初始槳距角，是變槳速度，，分別表示初始變槳速度、最大正向加速變槳速度和最大反向加速變槳速度，且，t表示時(shí)間，ti表示通信周期內(nèi)不同時(shí)間點(diǎn)，下標(biāo)，是不同時(shí)間點(diǎn)的變槳加速度；為與的乘積，表示變化的槳距角。

38、上述嵌入線性處理預(yù)測控制的風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制方法，所述步驟s3具體步驟為：

39、步驟s31：建立模型預(yù)測控制器的模型預(yù)測控制方程如下：

40、；

41、式中，是k時(shí)刻的狀態(tài)，是k+1時(shí)刻的狀態(tài)，是k時(shí)刻的輸入，是k時(shí)刻的輸出，是對(duì)進(jìn)行差分增廣運(yùn)算之后對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣，預(yù)測輸出寫成矩陣形式得到預(yù)測輸出矩陣y為：

42、；

43、上式中系數(shù)矩陣f、的表達(dá)式如下：

44、；

45、；

46、其中，表示控制時(shí)域，表示預(yù)測時(shí)域，且；

47、步驟s32：設(shè)定成本函數(shù)；

48、模型預(yù)測控制方程的目的在于使成本函數(shù)取得最優(yōu)值，即使得系統(tǒng)實(shí)際輸出與參考值的誤差和系統(tǒng)輸入取得最優(yōu)解；成本函數(shù)的表達(dá)式如下：

49、；

50、式中，第一項(xiàng)表示系統(tǒng)實(shí)際輸出與參考值的誤差，第二項(xiàng)表示系統(tǒng)輸入，是輸出權(quán)重矩陣，是輸入權(quán)重矩陣，是時(shí)刻的參考軌跡，表示在k時(shí)刻預(yù)測在時(shí)刻的輸出，表示在k時(shí)刻預(yù)測在時(shí)刻的輸入，下標(biāo),表示計(jì)數(shù)；

51、步驟s33：設(shè)定輸入的約束條件，表達(dá)式如下：

52、；

53、式中，表示系統(tǒng)狀態(tài)，表示系統(tǒng)的初始狀態(tài)，表示輸入的上下限，表示輸入變化率的上下限。

54、本發(fā)明的有益效果在于：

55、1、本發(fā)明根據(jù)大型風(fēng)電機(jī)組獨(dú)立變槳控制過程中，變槳信號(hào)高頻輸出與幅值變化大的特性，提出了結(jié)合線性處理器的模型預(yù)測控制器；通過線性處理器在一個(gè)通信周期內(nèi)將變槳信號(hào)離散成多個(gè)信號(hào)輸出，減少信號(hào)的頻次變換與幅值波動(dòng)，從而降低驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)疲勞損耗、提升葉片降載效果，適用于高精度控制和參數(shù)變化的系統(tǒng)。

56、2、本發(fā)明很好地適應(yīng)了風(fēng)電機(jī)組的非線性因素，進(jìn)一步提高了模型預(yù)測控制方法在降載方面的效果，進(jìn)而提升了技術(shù)的應(yīng)用范圍和實(shí)用性，并且對(duì)外部載荷的波動(dòng)有良好的適應(yīng)性，能夠在不同的湍流風(fēng)情況下依然有良好的降載效果。