一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法与流程

技术特征：
1.一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，包括：建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数；基于所述闭环传递函数和模糊规则确定模糊自适应pid控制参数；采用模糊自适应pid控制对所述考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角。2.根据权利要求1所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述扰动因素包括风力机组运行期间叶片变化扰动，风力机组安装初始参数误差扰动和风力机组运行期间环境变化扰动；建立考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数，包括：建立风力机组运行期间叶片变化扰动的传递函数：其中，为叶根拍打弯矩m对桨距角β的线性化系数，为叶片的空气动力阻尼系数，ω
z
为叶片拍打振动模态的自然角频率，v(s)为外界风速；建立风力机组安装初始参数误差扰动的传递函数：其中，k1，k2为扰动系数；建立风力机组运行期间环境变化扰动的传递函数：其中，k3，k4，k5为扰动系数；综合上述传递函数，得到风力机组变桨距控制系统的闭环传递函数：其中，d(s)＝d1(s) d2(s) d3(s)，k
p
、k
i
、k
d
为pid控制器的自适应参数，g
θ
为变桨控制器传递函数，g
c
为变桨执行器传递函数，t
β
为时间常数，g
p
为风力机的传递函数，j为转动惯量，δv(s)＝v(s)
‑
v0(s)，δβ(s)＝β(s)
‑
β0(s)，v0为初始风速，β(s)为桨距角，β0是风力机工作点处的浆距角，μ、ξ和γ均为线性系数。3.根据权利要求2所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，基于所述闭环传递函数和模糊规则确定模糊自适应pid控制参数，包括：对所述闭环传递函数进行降阶处理，并基于降阶处理后的闭环传递函数计算风力机组变桨距控制系统的超调量和调节时间；
根据超调量和调节时间整定模糊自适应pid控制的参数初值；基于模糊规则确定模糊自适应pid控制参数的调整量；将模糊自适应pid控制器参数的调整量与整定的参数初值相结合得到模糊自适应pi控制参数。4.根据权利要求3所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，降阶后的闭环传递函数为：其中，φ(s)为降阶后的闭环传递函数，ζ为阻尼比，ω
n
为自然频率，ζ和ω
n
根据主导极点得到，所述主导极点确定如下：分别令传递函数g(s)的分子、分母等于零得到零点z
i
和极点p
i
，在复平面内寻找出距离虚轴最近且附近无闭环零点的极点，即为主导极点。5.根据权利要求4所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述计算风力机组变桨距控制系统的超调量和调节时间如下：当0＜ζ＜1时，超调量σ为：以误差带δ＝0.05为标准，调节时间t
s
为：当ζ＞1时，不存在超调量；以误差带δ＝0.05为标准，调节时间t
s
为：为：为：6.根据权利要求3所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述基于模糊规则确定模糊自适应pid控制参数的调整量，包括：将风力机组的转速理论值ω
ref
与实际值间的差值e以及误差变化量ec作为模糊控制器的输入量；将输入量模糊化，根据预设定的模糊规则运用mamdani模糊推理法得到模糊子集；将模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量作为pid控制器自适应参数的调整量δk
p
、δk
i
、δk
d
。7.根据权利要求6所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述模糊控制器采用二维模糊控制器。
8.根据权利要求6所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，所述模糊控制器采用三角形隶属度函数。9.根据权利要求6所述的一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，其特征在于，采用重心法对模糊子集解模糊得到模糊控制器的输出量。

技术总结
本发明公开了一种可抑制多扰动因素的风机模糊自适应变桨距控制方法，该方法综合考虑风电机组实际运行常见的多扰动因素，包括风电机组在安装与制造时的初始参数误差、风力机组运行期间的环境变化以及风力机组叶片变化等因素，建立计及多因素扰动的风电机组变桨控制系统闭环传递函数，基于模糊自适应PID控制对考虑多扰动因素的风力机组变桨距控制系统进行调节，输出风力机组桨距角，实现了对多种因素引起的扰动自适应快速响应，确保风电机组桨距角得到恰当调整，维持系统稳定，实现对风能的最优捕获。的最优捕获。的最优捕获。


技术研发人员：邵宜祥 刘剑 胡丽萍 过亮 方渊
受保护的技术使用者：国网湖北省电力有限公司
技术研发日：2021.11.23
技术公布日：2022/1/4