基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立變槳控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及大型風電機組控制領(lǐng)域，特別涉及一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電 機組獨立變槳控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，自然資源日漸枯竭，加之受日益嚴峻的環(huán)境影響，能源危機已經(jīng)顯現(xiàn)。而 無論是從技術(shù)的成熟度、市場規(guī)模，還是從價格成本的角度，風力發(fā)電都是目前最有應(yīng)用前 景的新能源技術(shù)之一。采用變槳控制的風電機組以其風能利用系數(shù)高、結(jié)構(gòu)靈活、風速運行 區(qū)域廣等優(yōu)勢成為大型風電機組的主要研究方向。
[0003] 風電機組的變槳控制廣泛采用簡單且性能可靠的常規(guī)PID控制方法，但PID控制的 參數(shù)恒定，對于復(fù)雜非線性時變的變槳控制系統(tǒng)有著較大的不確定性，不能獲得理想的變 槳反饋控制目標。為解決常規(guī)PID變槳控制系統(tǒng)存在的相關(guān)缺陷，國內(nèi)外學者嘗試著將各種 先進的控制方法使用到大型風電機組變槳控制系統(tǒng)中，如魯棒控制、最優(yōu)化控制、滑?？?制、模糊控制和自適應(yīng)控制等。
[0004] 目前，已有風電機組的各種先進變槳控制方式和策略都有其針對性，但同時也存 在一定程度的局限性或不足。已有眾多研究者通過在變槳系統(tǒng)中加注一階傳動鏈阻尼來進 行最優(yōu)化控制，但最優(yōu)控制方法的實現(xiàn)都是以建立精確的數(shù)學模型為基礎(chǔ)進行的，而實際 風電機組變槳系統(tǒng)是復(fù)雜時變的非線性系統(tǒng)，是很難建立精確的控制系統(tǒng)模型。也有研究 者通過對風電機組的動態(tài)載荷進行分析，在此基礎(chǔ)上提出一種多自由度獨立變槳控制系 統(tǒng)，建立多自由度的線性化模型來完成風電機組的獨立變槳控制，但是沒有充分考慮到風 電傳動系統(tǒng)非線性的耦合相關(guān)性。還有研究者通過分析風電機組變槳系統(tǒng)多輸入多輸出變 量之間的相關(guān)聯(lián)系，利用線性二次高斯函數(shù)估計風機狀態(tài)反饋給控制器，來設(shè)計多變量最 優(yōu)化獨立變槳控制器，并通過仿真證明其控制策略的良好性能，但是沒有考慮因風剪切、塔 影效應(yīng)和湍流等產(chǎn)生不平衡載荷對風電機組受力情況的影響。因而，有必要分析風電機組 運行過程中的綜合受力情況，改善風電機組變槳控制系統(tǒng)的動態(tài)性能，以此來穩(wěn)定風電機 組的輸出功率，降低槳葉、機艙、塔架等風電機組關(guān)鍵部件的疲勞載荷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立 變槳控制方法，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化作用，逼近變槳系統(tǒng)未知的非線性函數(shù)，通過 Lyapuno V方法導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)率，在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來改善獨立變槳控制系統(tǒng)的 動態(tài)性能。
[0006] 本發(fā)明解決上述問題的技術(shù)方案是：一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立 變槳控制方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟一:采集風輪轉(zhuǎn)速信號，功率控制器根據(jù)風輪轉(zhuǎn)速進行變槳控制和發(fā)電機電 磁轉(zhuǎn)矩控制的計算，得到風電機組的統(tǒng)一槳距角和發(fā)電機的電磁轉(zhuǎn)矩，然后將電磁轉(zhuǎn)矩信 號送入風力發(fā)電機組的轉(zhuǎn)矩伺服系統(tǒng)，平衡風力發(fā)電機的電磁轉(zhuǎn)矩；
[0008] 步驟二:計算風電機組三個槳葉根部彎矩及槳葉方位角；
[0009] 步驟三:對三個槳葉根部彎矩進行Coleman坐標變換，得到固定坐標系下的風力發(fā) 電機組俯仰彎矩和偏航彎矩；
[0010] 步驟四：以俯仰彎矩和偏航彎矩作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)控制導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)率，在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來改善獨立變槳系統(tǒng)的葉根彎 矩，再經(jīng)過Coleman逆變換變換成不同槳葉的優(yōu)化槳距角；
[0011] 步驟五:將步驟一得到的統(tǒng)一槳距角和步驟四得到的優(yōu)化槳距角相加，得到獨立 變槳控制槳距角，之后將優(yōu)化槳距角送入變槳執(zhí)行單元，完成風電機組獨立變槳的執(zhí)行動 作。
[0012]上述基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立變槳控制方法，所述步驟一中，風輪的 模型的運動方程為：
[0014]其中，J為風輪轉(zhuǎn)動慣量，Mr為風輪轉(zhuǎn)矩，Qr為風輪轉(zhuǎn)速；
[0015]統(tǒng)一槳距角的表達式如下所示：
[0017] 其中：Θ為槳距角，ξ為變槳執(zhí)行系統(tǒng)的阻尼系數(shù)，0r槳距角的設(shè)定值，ω為無阻尼 自然頻率。
[0018] 上述基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立變槳控制方法，所述步驟二中，三個槳 葉根部彎矩隊1具2具3的計算公式如下：
[0022]其中，hMz為揮舞彎矩對風速的導(dǎo)數(shù)，kMz為揮舞彎矩對槳距角的導(dǎo)數(shù)，％為風輪揮 舞速度，{I i = 1，2，3}為三個槳葉給定槳距角，{Vi I i = 1，2，3}為風輪面上的有效風速； [0023]槳葉方位角Φ的計算公式如下：{機I i = l，2,3}為：
[0027]上述基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立變槳控制方法，所述步驟三中，機艙的 運動方程為：

[0033]其中，hMX為氣動轉(zhuǎn)矩對風速的導(dǎo)數(shù)，F(xiàn)ax為軸向力，F(xiàn)sd為側(cè)向力，H為機艙中心的高 度，M為風輪總質(zhì)量，S為塔架剛度，Sncid為塔基前后擾度，snay為塔基左右擾度，D為阻尼系數(shù)； [0034] 獨立變槳控制單元中風電機組的葉根彎矩信號^2具3，通過0)1_&11坐標變換 為固定坐標軸下的俯仰彎矩M pitdl和偏航彎矩Myaw，具體如下所示：
[0036]其中:Φ為風輪方位角；
[0037]經(jīng)過Coleman逆變換變換成三個不同槳葉的優(yōu)化槳距角Θ/，公式如下所示：
[0039]上述基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風電機組獨立變槳控制方法，所述步驟四中：假定 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的徑向基函數(shù)為11=[111，112，一，^]'那么高斯函數(shù)匕為 ：
[0041] 其中，&為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，m為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點個數(shù)，bj、Cj分別為第j個 神經(jīng)單元的基寬向量和中心矢量，Cj= [Cll，C12,......Clm]，bj= [bl,b2,......bm];
[0042] 則RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制輸出變量為：
[0044] 其中，bk、C1^別為第k個神經(jīng)單元的基寬向量和中心矢量；
[0045] RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的在線調(diào)整方式為：
[0048]其中，n2〇，V表示李雅普洛夫函數(shù)，(1Θ為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)率，S(X)為切換函數(shù)， i'ix)為切換函數(shù)的導(dǎo)數(shù)；
[0052]其中：hk(s)為高斯函數(shù)，γ為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)參數(shù)。
[0053]本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明依據(jù)風電機組空氣動力學原理、風剪切特性和塔 影效應(yīng)，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化作用，逼近變槳系統(tǒng)未知的非線性函數(shù)，通過Lyapunov方法 導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)率，在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來改善獨立變槳控制系統(tǒng)的動態(tài)性能，以 此來穩(wěn)定風電機組的輸出功率，采用智能化控制方法，能夠快速地實現(xiàn)獨立變槳控制，提高 變槳伺服系統(tǒng)的工作效率，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習功能提高風電機組獨立變槳控制系統(tǒng)的自適 應(yīng)性能;此控制方法應(yīng)用廣泛且不需要增加風電機組的硬件條件，控制成本低，并且降低了 槳葉、機艙、塔架等風電機組關(guān)鍵部件的疲勞載荷，提高了大型風電機組的使用壽命。
【附圖說明】
[0054]圖1為本發(fā)明的控制原理圖。
[0055] 圖2為本發(fā)明的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。
[0056] 圖3為本發(fā)明的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制框圖。
【具體實施方式】
[0057] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的說明。
[0058]如圖1所示，圖1為本發(fā)明的控制原理圖，圖1中可以發(fā)現(xiàn)整個控制分為上半部分的 傳統(tǒng)功率控制和下半部分的獨立變槳控制，控制方法步驟如下：
[0059]首先是傳統(tǒng)功率控制部分，即步驟一:選擇的控制對象是發(fā)電機輸出功率、風輪轉(zhuǎn) 矩、風輪轉(zhuǎn)速，其風輪的模型的運動方程為：
[0061]其中，J為風輪轉(zhuǎn)動慣量，Mr為風輪轉(zhuǎn)矩，Qr為風輪轉(zhuǎn)速。
[0062]統(tǒng)一槳距角的表達式如下所示：
[0064]其中：Θ為槳距角，ξ為變槳執(zhí)行系統(tǒng)的阻尼系數(shù)，0r槳距角的設(shè)定值，ω為無阻尼 自然頻率。
[0065]通過采集風電機組的風輪轉(zhuǎn)速Ωr，將采集到的風輪轉(zhuǎn)速信號Ωr送入到傳統(tǒng)功率 控制單元，功率控制器進行傳統(tǒng)的變槳控制和發(fā)電機電磁轉(zhuǎn)矩控制的計算，得到風電機組 的統(tǒng)一槳距角Θ和發(fā)電機的電磁轉(zhuǎn)矩Tg，之后將電磁轉(zhuǎn)矩信號送入風力發(fā)電機組的轉(zhuǎn)矩伺 服系統(tǒng)，用來平衡風力發(fā)電機的電磁轉(zhuǎn)矩。
[0066] 然后是獨立變槳控制部分，即步驟二至步驟五，步驟二:計算風電機組三個槳葉根 部彎矩Μζ1、Μζ2、Μζ3及槳葉方位角Φ。
[0067]三個槳葉根部彎矩Mzl、Mz2、Mz3的計算公式如下：
[0071]其中，hMz為揮舞彎矩對風速的導(dǎo)數(shù)，kMz為揮