风力发电机组控制方法改进策略分析

高强 张延明 石乐林

摘要：在可再生能源领域之中，风力发电具备很大的发展潜力，世界各国也开始提升对风力发电的研究力度，实现风能最大限度的应用。本文根据以往工作经验，对风力发电机组控制方法的分类进行总结，并从滑模变结构控制、矢量控制、最优控制、人工神经网络控制四方面，论述了风力发电机组控制方法的改进，希望可以对相关工作起到一定的帮助作用。

关键词：风力发电机组;改进;策略

引言

如今，人们解决能源和环境问题迫在眉睫，有些资源有限，还会产生许多污染。所以，世界各地都在关注可再生能源，而风电有许多优点，所以，利用可再生能源已成为各国的重点发展方向。我国的风能资源并不匮乏，所以开发潜力很大。我国的风力发电产业和控制技术的发展很快，因而，通过分析现阶段我国风力发电的情况和控制技术水平的发展情况，为实现可持续发展战略提供一些有价值的信息。

1我国风力发电的现况

我国风力发电的发展在技术方面上分为三步，一是引进新技术，二是把技术消化吸收三是进行自主创新。现如今，在这方面我国以快速发展起来。例如，我国的风力制造业不断提升。还有随着国内5WM容量等级风电产品的不断改进，我国的兆瓦级机组在风力发电市场被大量使用。虽然我国的风力发电机组制造业和配置零组件的发展足以满足所需，但是一些高级配置仍然需要从国外进口。所以，培养自主创新能力和不断探索新技术迫在眉睫。目前，是创新的年代，是需要快速发展的时代，新能源就是一个活生生的例子。作为新能源的一个重要部分，风力发电近年来的发展越来越好。全球的能源越来越少，之前的能源已经不足人们也已经意识到了这个问题，风力发电无污染，施工时间比较短，投资也不多，而且需要的地区也不多，这就使得各个国家对其越来越关注。在风力发电系统中，并网逆电器是一个非常重要的装置，其特性的好坏决定了发电是否灵活。随着信息技术的发展，人们也将风力发电系统做出了很多改变，使其性能得到了很大改进，促进了其进一步发展。

2风力发电机组控制技术措施

2.1滑模变结构控制技术

风力发电机组是一种非线性的系统，在实际的运行过程中，有着复杂且多变的特性。当在实际运行的过程中，发生了风向变化、风力改变或是负载的情况时，风力发电机组的稳定运行就会受到影响。而滑模变结构控制技术就能够实现对这一问题的控制。对于滑模变结构控制来说，由于其性质为开关型控制，所以有着不连续控制的特性。在实际的使用中，通过对系统进行预设，就能够确保在满足预设条件的情况下，系统的滑模运动被限制在特定的空间内。由于其在实际的操作中较为简单、且反应的速度较快等优势，被广泛的应用于风力发电机组中。

2.2模变结构控制

在风力发电机组应用过程中，具备很强的非线性系统特性，而且在具体运行过程中，还具备较强的复杂多变等特点，与此同时，还会在运行过程中遇到负载、风向等变化，对自身运行状态产生严重影响。因此，在日常工作之中，很难通过数学模型对机组控制模式进行精确建立。整体来看，滑变结构控制属于开关型控制范畴，具备不连续控制等特点。在具体的系统预先設定过程中，只能在相应的特定空间之中进行滑模运动，进一步降低了系统设计的复杂性，相应速度也得到了提升，对于系统参数变化也不会过于敏感，鲁棒性也会明显的展示出来，提升整个风力发电机组的可操作性。也正是由于上述优点的存在，可以确保系统能够在不确定状态下稳定运行，并与风力发电系统之中的最大功率限制要求相符，最终实现对风力发电机组的全面控制。

2.3人工神经网络控制

神经网络理论的实施，主要是以生物以及人类相应的学习表现和判断能力为基础进行深入研究，该组织不但自适应能力较强，而且还具备一定的自组织性特点，能够与不确定风力进行适应和捕捉能力，为后续工作的开展提供基础，确保整个风力发电机组朝着智能化方向发展，从这里也可以看出，人工神经网络控制属于智能控制技术范畴。站在具体工作角度来看，风速的测定以及预测周期等因素对风速预测的准确性影响十分严重。因此，神经网络的应用对风速研究提供了巨大帮助，人们可以根据具体的时间序列模型将风速变量确定出来，待到风速变量得到采集之后，工作人员便可以通过回归神经网络和反向传播神经网络对其进行预测。由于该系统具备较强的非线性特点，进一步提升了人工神经网络的实用性，只要做到数学模型的精确建立，便能够在不稳定环境之中实现风力发电机组的高效运行。

2.4矢量控制技术

在风力发电机组中，使用矢量控制技术能够实现对风能跟踪的最大化，还能够实现有功功率以及无功功率的独立解耦调节，对于风力发电机组的运行来说，矢量控制技术的使用有着重要的意义。对于基于矢量控制技术的系统来说，由于其具有较强的适用能力以及抗干扰能力，所以能够在短时间内完成稳定性控制。现阶段，矢量控制技术更多的被应用于双馈型风力机组中，但是该技术的使用会对无功补偿量的大小进行限制。

2.5最优控制

在风力发电过程中，其发电机组的基本组成均处于非线性、干扰较大等特点，而且由于环境的不确定性，风速变量也会呈现出一定的不规则特点，从而无法利用精确的数学控制来实现机组控制，但人们可以利用最优的系统性控制实现风力发电机组的最优控制。在该项控制技术实施过程中，可以通过线性化模型设计来实现，并通过周围工作点的精确把握，提升控制工作的控制效果。而且在该种控制技术实施过程中，可以根据具体的线性化模型设计，对周围的工作点进行快速寻找，与此同时，还能通过大范围的反馈内容，对偶线性化实现精确性破解，以此来实现风力和风能的全面性捕捉。另外，针对于电功率波动较小、无功功率输出要求等矛盾，聚能在最优系统的作用下，将上述问题解决，避免由于线路故障而出现较大的电压波动。与此同时，在最优系统的应用过程中，工作人员还能将风能变化情况以及自动控制进行合理掌握，避免在后续工作之中出现新的问题。

2.6数据监测的分析

在风力发电过程中很多数据信息的变化都会对风机的运行造成一定的影响，在风机运行过程中需要对工作环境的温度、风机的实际转速、电力功率的检测、并网电力数据信息的监测等。在风机高速旋转的过程中产生的机械能也是非常多，并且导致了叶轮的工作温度不断的升高。有可能出现异常数据信息的监测模块主要有发电机组的绕组线圈的温度、控制柜的温度、机舱的实际温度、三相电压、电流、电压等信息，在超出了预期的设定值时我们需要将数据信息及时的上传到控制系统中，并且及时的通过远程控制系统对一些设备进行有效的调控，防止安全事故的发生。

结语

如今，我国的风力发电产业在逐步提升，但是，仍然还有许许多多的问题等着被解决。一些风力发电企业，在不断探索创新的过程中，许多的不了，数据，代码等无法满足，这就要进口大量外国技术。不仅在风力发电机的控制系统方面，还是在制造方面，都要从外国购买很多的所需品。此外，一些重要的零部件，我国风力发电技术还达不到别的国家的程度，其规范性也达不到要求，我国的零部件的质量还不够好，寿命也不是很长。我们发展风电产业，就要引进外国先进的技术，汲取外国先进技术，融入到已有的基础之上，不断创新，使其更规范化，投入大量资金，建立健全相关政策。

参考文献

[1]陈立娟，孔祥东，闫桂山.液压型风力发电机组低电压穿越双变量协调控制研究[J].太阳能学报，2018，39（05）：1408-1417.

[2]谭俊.风力发电机组的控制技术探析[J].中国设备工程，2018（13）：220-221.

（作者单位：1.国电电力宁夏新能源开发有限公司;2.北京国电电力新能源技术有限公司;3.北京国电电力新能源技术有限公司）