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大型风力发电机组智能变桨矩及偏航系统简介陕西科技大学风力发电系统的两个主要部件是风力机和发电机。有的需要齿轮箱增速，有的舍去齿轮箱为直驱型。下面主要介绍风力机部分。一、变桨距系统1风力机工作特性风力机是一种能截获流动的空气所具有的动能并将风轮叶片迎风扫掠面积内的一部分动能转化为具有机械能的装置。风力机的结构型式是多种多样的。按照风轮旋转轴在空间的方向，可分为水平轴风力机和垂直轴风力机两大类。此外，还有一些属于特殊类型的风力机。风力机是整个风力发电系统的原动机，风力机通过叶片捕获风能，将风能转换为作用在轮毂上的机械转矩传递给发电机，带动发电机转子转动产生电能。它不仅决定了整个风力发电系统的有效输出功率，而且直接影响机组的安全、稳定、可靠运行，是风力发电系统中的关键部件之一。2定桨距调节技术和变桨距调节技术按风力机的控制方式划分，风力发电技术大体可分为定桨距失速调节和变桨距调节两种。2.1定桨距失速调节技术定桨距风力发电机组的桨叶节距角和转速都是固定不变的，这一限制，使得风力发电机组的功率曲线上只有一点具有最大功率系数，这一点对应于某一个叶尖速比。当风速变化时，功率系数随之改变。而要在变化的风速下保持最大的功率系数，必须保持转速和风速之比不变，也就是说，风力发电机组的转速要能跟随风速的变化。这种技术的基本原理是利用桨叶翼型本身的失速特性，即高于额定风速时，气流的攻角增大到失速条件，使桨叶表面产生涡流，降低效率，从而自动地将功率限制在额定值附近。实际上，当风速高于额定风速时，很难做到功率恒定，通常有些下降，如图1.1所示。图1.1变桨距和定桨距调节特性510152025510152025100200300400500600变桨距风力发电机组定桨距风力发电机组100200300400500600V/(m/s)P/kWP/kWV/(m/s)特点：定桨距方式调节简单可靠，控制大大简化。但是，定桨距风力发电机组存在低风速时的运行效率低的问题。在整个运行风速范围内（）,由于气流的速度是不断变化的，如果风力机的转速不能随风速的变化而调整，就必然要使风轮在低风速时的效率降低（若设计低风速时效率过高，会使桨叶过早进入失速状态）。同时，发电机本身也存在低负荷时的效率问题，尽管目前用于风力发电机组的发电机已能设计的非常理想，它们在P30%额定功率范围内，均有高于90%的效率，但当功率P25%额定功率时，效率仍然会急剧下降。smvsm/25/3为了解决上述问题，定桨距风力发电机组普遍采用双速发电机，即采用两个不同额定功率、不同极对数的异步发电机。大功率高转速的发电机工作于高风速区，小功率低转速的发电机工作于低风速区，从而提高低风速区的运行效率。在风电发展初期，由于结构简单、维护方便、成本较低等优点，定桨距风机曾一度主导市场，随着新型风力发电机组性能价格比的逐渐降低，定桨距已逐步退出风电市场。近年来，越来越多的大中型风电场相继建成并投入运行，变桨距风机受到了更多的青睐。2.2变桨距调节技术变桨距控制技术是当风速过高时，通过调整桨叶节距，改变气流对叶片攻角，从而改变风电机组获得的空气动力转矩，使机组功率输出保持稳定。同时，风力机在起动过程中也需要通过变距来获得足够的起动转矩，这就是风力机的变桨距调节技术。变桨距风力发电机组与定桨距风力发电机组相比，具有在额定功率点以上输出功率平稳的特点，如图1.2所示。变动性能：当功率在额定功率以下时，控制器将叶片节距角置于0º附近，不作变化，可认为等同于定桨距风力发电机组，发电机的输入功率根据叶片的气动性能随风速的变化而变化。当功率超过额定功率时，变桨距机构开始工作，调节叶片节距角，将发电机的输入功率限制在额定值附近。由于大型风力发电机组的单个叶片已重达数吨，变桨距调节的响应速度要跟上风速的变化是相当困难的。变桨距调节机构对风速有一定的时延，在阵风出现时，容易造成风机瞬时过载，不利于风机的运行。从图1.1还可以看出，同样的两台风力机组，在相同的额定功率点，采用变桨距调节技术的机组额定风速要比采用定桨距失速调节技术的机组低。对于定桨距风力发电机组，一般在低风速段风能利用系数较高，风速过额定点后，其风能利用系数，开始大幅度下降。这时随着风速的升高，桨叶开始失速，功率反而有所下降。对于变桨距风力发电机组，由于桨叶节距可以控制，无需担心风速超过额定点后的功率控制问题，可以使得额定功率点后仍然具有较高的风能利用系数。变桨距风力发电机比定桨距风力发电机具有更好的风能捕捉特性，所以在现代的大型风力发电机大多采用变桨距控制。2.3变桨距所具有的特点及优势(1)输出功率特性变桨距风力发电机组与定桨距风力发电机组相比，具有在额定功率点以上输出恒定功率的特点。当功率在额定功率以下时，与定桨距风力发电机组相同，叶片桨距角为0°，不作变化，发电机的功率随风速而变化。当功率超过额定功率时，变桨距机构开始工作，调整叶片节距角，将发电机的输出功率限制在额定值附近。(2)在额定风速点具有较高的风能利用系数变桨距风力发电机组与定桨距风力发电机组相比，在相同的额定风速点，风能利用系数较高。对于定桨距风力发电机组，一般在低风速段的风能利用系数较高。当风速接近额定点，风能利用系数开始大幅下降，因为这时随着风速的升高，功率上升已趋缓，而过了额定点后，为了提高稳定性，桨叶已开始失速，风速升高，功率反而有所下降。对于变桨距风力发电机组，由于桨叶桨距可以控制，风速超过额定点后，桨距可以调节输出功率，使得额定风速点风力发电机组仍然具有较高的风能利用系数。(3)高风速段输出功率恒定由于变桨距风力发电机组的桨叶桨距角是根据发电机输出功率的反馈信号来控制的，它不受气流密度变化的影响。无论是由于温度变化还是海拔引起空气密度变化，变桨距系统都能通过调整桨距角，在高风速段，使风力发电机组获得恒定的额定功率输出。这对于功率输出完全依靠桨叶气动性能的定桨距风力发电机组来说，具有明显的优越性。(4)起动性能与制动性能变桨距风力发电机组在低风速起动时，把桨叶桨距调整到合适的角度，使风轮具有最大的起动力矩，从而使变桨距风力发电机组比定桨距风力发电机组更容易起动，因此在变桨距风力发电机组上，一般不再另外设计发电机起动装置。当风力发电机需要脱离电网时，变桨距系统可以先转动叶片使之减小功率，在发电机与电网断开之前，功率减小到0，这意味着当发电机与电网脱开时，没有转矩作用于风力发电机组，避免了在定桨距风力发电组上每次脱网时所要经历的突甩负载的过程。3风力发电机组控制策略的发展风能是一种能量密度低、稳定性较差的能源，由于风速、风向的随机性变化，导致风力机叶片攻角不断变化，使叶尖速比偏离最佳值，风力机的空气动力效率及输入到传动链的功率发生变化，影响了风电系统的发电效率并引起转矩传动链的振荡，会对电能质量及接入的电网产生影响，对于小电网甚至会影响其稳定性。风力发电机组通常采用柔性部件，这有助于减小内部的机械应力，但同时也会使风电系统的动态特性复杂化，且转矩传动模块会有很大振荡。由于风机的强非线性和较大的转动惯量导致了变桨距控制的困难，因此国内外学者提出了很多对大型变速恒频风力发电机组桨距角进行控制的方法。目前，风力发电机的控制策略研究根据控制器类型的不同可分为两大类：基于数学模型的传统控制方法现代控制方法。（主要包括变结构控制、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等）1.传统控制方法当风速变化时，通过调节发电机电磁转矩或桨叶节距角，使叶尖速比保持最优值，从而实现风能的最大捕获。它采用线性控制方法，控制是基于线性模型的基础上。缺点是对于快速变化的风速，调节相对滞后。同时基于某工作点的线性化模型的方法，对于工作范围较宽、随机扰动大、不确定因素多、非线性严重的风电系统并不适用，它只能保证在线性化工作点附近的控制效果。2.现代控制方法(1)变结构控制风力发电机经常工作于正常与失速两种模态，滑模变结构控制因具有快速响应、对系统参数变化不敏感、设计简单和易于实现等优点而在风电系统中得到广泛应用。(2)鲁棒控制鲁棒控制具有处理多变量问题的能力，对于具有建模误差、参数不准确和干扰位置系统的控制问题，在强稳定性的鲁棒控制中可得到直接解决。(3)自适应控制在自适应控制器中，通过测量系统的输入输出值，实时估计出控制过程中的参数，因此控制器的增益是可调节的。在遇到干扰和电网不稳定时自适应控制器比PI控制器有许多优点，但实时参数的难以估计是一个主要的缺点，因为它要耗费大量的计算时间。(4)模糊控制模糊控制是一种典型的智能控制方法，广泛用于自然科学和社会科学的许多领域，其最大的特点是将专家的知识和经验表示为语言规则用于控制，不依赖于被控对象的精确数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被调节对象有较强的鲁棒性。由于风力发电机的精确数学模型难以建立，模糊控制非常适合于风力发电机组的控制，越来越受到风电研究人员的重视。对于大型风力发电来说，控制策略是否优越将直接决定风力发电的经济效益和社会效益。目前市场上的风力发电机组大多采用传统的控制方式如PID或PI控制策略。采用PI控制方法简单，易于实现；但是采用PI控制方式有可能出现大超调现象，而且风力发电机是一个非线性系统，采用PI控制很难得到满意的控制效果。模糊控制具有鲁棒性好、抗干扰能力强、动态响应好、上升时间快、超调小，不需要对被控对象建立精确的数学模型的特点，已经越来越受到青睐。4智能变桨矩控制系统模糊控制是一种典型的智能控制方法，是一种新颖的控制策略，与经典的控制策略相比，模糊控制的优势在于模糊逻辑控制器尤需数学模型即可由微处理器执行功能。对于非线性、多变量的风力发电机组控制系统，特别是当系统数学模型未知或不确定时，能产生令人满意的效果。4.1模糊控制的基本概念及原理模糊控制属于计算机数字控制，因此模糊控制系统的组成类似一般的数字控制系统。模糊控制的系统框图如图4.1所示。模糊控制器通常由输入输出量的规范化、输入量的模糊化、模糊语言控制规则、逻辑推理、输出量的清晰化几个部分组成。设计模糊控制器必须解决以下三个问题：(1)输入输出量的模糊化确定输入输出量的上下限来做作为论域，选择合适的量化因子、比例因子等参数，将语言变量的语言值量化为某合适论域上的模糊子集；其次，要给出输入输出量的模糊等级，并确定语言变量的模糊子集的隶属函数。(2)建立模糊控制规则通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则，并确定模糊推理关系。(3)输出信息的模糊判决对模糊控制的输出量进行清晰化处理。4.2智能变桨距系统风力发电控制系统的基本目标就是保证可靠运行，获得最大能量，提供良好的电能质量。传统的变速控制模型需要首先建立一个有效的系统模型，而由于空气动力学的不确定性和电力电子模型的复杂性。系统模型的确定不是件容易的事情。从已列出的那些可能影响风力发电机组性能的误差源和不确定因素中，研究人员发现，由于雷诺数的变化会引起在功率上5%的误差，而由于叶片上的沉积物和下雨可造成20%的功率变化，其他诸如老化和大气条件等因素，也将在机组的能量转换过程中引起不同程度的变化。因此所有基于某些有效系统模型的控制也仅适合于某个特定的系统和一定的工作周期。由于这些原因，基于模糊逻辑的智能控制技术与最近几年引入了人风力发电机组控制领域并受到了研究人员的重视。一模糊控制器设计1控制变量模糊逻辑控制器用非线性图形来描述从输入变量到输出变量的过程。控制器根据测量值来确定风力发电机组的运行条件，并根据规则选择适当的动作。根据系统状态，控制器在“不动作”和“全动作”的范围内，以极度非线性的方式抑制波动。控制器并不含动态部件，因此，他在理论上可以随时根据判定规则进行控制。模糊集合理论基于从属等级的概念。模糊集合中的每一元素的隶属度通常为[0，1]的离散值，其隶属函数可由下图来确定。2判定规则模糊控制器的应用经验说明，往往只需利用几个规则系统性能就可以得到很好的控制。判定规则以ifAandBthenC的形式惊醒公式化，其中A、B是两个前提，而C是结果。第一个前提与输入控制变量有关，第二个前提与他的时间倒数有关，而结论则与输入控制扰动时的模糊修