模糊控制在大型风力发电机电控系统中应用的研究

关键词：模糊控制  变桨距  风力发电机  智能控制  仿真 1  引  言         对风力发电机进行调节常用的两种形式是失速调节和桨距调节，这两种方案都有不足之处，如：定桨距失速型调节风力发电机不能达到最大的效率。变桨距调节风力发电机在阵风情况下输出的波动较大。        变桨距失速调节方式则融合了两者的优点。变桨距失速型风力发电机叶片也是通过轴承固定在轮毂上，可以绕叶片的展向轴线转动调整桨距角度。在低风速时，可以通过调节桨距角来增大气流的攻角，使得输出功率达到该风速时的最大值。在额定风速以上时，通过增大桨距角来减小气流攻角，从而限制输出功率的过载，因此风力发电机的输出功率可以保持恒定。在阵风情况下，同失速调节叶片一样，叶尖刹车装置可以迅速制动叶轮。刹车时，叶片转动，相当于气体刹车，减少了机械刹车对传动系统的冲击，同时减轻了刹车结构的负荷。        目前由于变桨距风力发电机很少，所以风力发电机系统一般采用开环控制，极少数使用PID调节器来控制，风力发电机系统是一个高阶、非线性、强耦合、多变量时变的系统。用开环控制或常规的PID控制很难满足要求。因此我们设计了一种新的模糊控制器来控制该风力发电机系统。

2  模糊控制算法的设计   风力发电机的模糊控制规则的设计: 设输出功率的误差为E，误差的变化为EC，桨距角的变化为U，假定选取E的语言变量的词集均为 ｛NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB｝ 选取EC及U的语言变量词集为 ｛NB，NM，NS，O，PS，PM，PB｝ 模糊控制状态表如表1所示：

3  基本模糊查询表的建立

4  模糊控制器与风力发电机连接后的仿真 图1 是采用模糊控制器的风力发电机的仿真结构图。

图1　采用模糊控制器的风力发电机模型结构图

5  仿真结果

以下是采用常规PID控制器（曲线1）与模糊控制器（曲线2）的仿真结果比较，

3）抗干扰性的仿真：（本仿真采用风速V=6.82米时突加阶跃干扰的仿真,其他风速类似）． 当风速V=6.82m/s时，系统进入稳态工作区后，3秒钟时，风速由6.82m/s时突然跳变到7.7m/s时，这时由于测风仪还没有确定风速是否稳定在7.7m/s（测风仪一般取10分钟内的平均值），所以对此时的系统而言，该风速的变化是干扰输入。图6，图7是该系统对此干扰的仿真：

      模糊控制器具有非线性PD控制规律，从而有利于保证系统的稳定性，并可提高系统快速性以及消弱其振荡现象，仿真结果说明了这一点。        从图中可以看出，在时间T＝3 s时，系统有微小的波动，然后很快达到稳态，可见系统有很好的抗干扰性。

6  结  论        从以上仿真结果可以看出，不论是跟随性能还是抗干扰性能，采用模糊控制器都比采用PID控制器效果好的多，即更能有效的减少振荡，且能较快的达到稳态。这是因为PID控制器过分依赖于控制对象的模型参数、理论推导假设条件太严格。对于模型参数大范围变化、非线性、多变量的系统，难以满足要求。而模糊控制器不依赖控制对象的数学模型，便于利用人的经验知识，能够很好地克服被控系统中模型参数变化和非线性等不确定因素，所以鲁棒性强、稳态精度高。

参考文献 〔1〕  Anca D. Hansen, Henrik Bindner and Anders Rebsdorf.  Improving Transition Between Power Optimization And Power Limitation Of Variable Speed/Variable Pitch Wind Turbines. European Wind Energy Conference,1－5 March 1999, Nice France pp889－892. 〔2〕  周箴，赵金，万淑芸，王离九．模糊单神经元混合控制在交流传动系统中的应用．电气传动，1998，第1期，21～23 〔3〕  薛定宇，陈阳泉．基于MATLAB／Simulink的系统仿真技术与应用．北京：清华大学出版社，2002 〔4〕  肖劲松，倪维斗，姜桐．大型风力发电机组的建模与仿真．太阳能学报，1997，18(2)：118～127