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控制 | 風機核心控制理論簡介

作者:由 zcgzcg50 發表于 攝影時間:2022-05-17

一、前言

根據風速的大小,風機控制基本可以分成三段即:待機段、最優 Cp 段和額定功率段,見下圖。

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轉速-扭矩曲線

上圖為風機的轉速-扭矩曲線,是風機控制理論中最重要、最核心的一條曲線。

黑線

表示風機按照最優葉尖速比

\lambda_{opt}

執行,

藍線

表示風機實際的執行曲線。區域 1 表示風速過小,風機無法發電,處於待機狀態,轉速上升,扭矩為 0;區域 2 為最優 Cp 段,風機沒有達到額定功率,按照最優葉尖速比執行;區域 3 表示風機已經達到額定功率,轉速與扭矩成反比,即功率恆定,透過調節槳距角、發電機扭矩來控制風機保持恆定功率。區域

1_{1/2}

表示啟機狀態,區域

2_{1/2}

表示即將達到額定功率的過渡狀態,這兩個區域佔比很少。隨風速變化的風機功率、轉速、槳距角等變數如下圖所示。

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不同風速下功率、轉速、槳距角狀態

二、最優 Cp 段基本控制策略

根據風機葉片特性,風機在達到額定功率前,需要保持最優攻角。保持最優攻角,需要保持恆定的葉尖速比。最優攻角、最優葉尖速比與最優 Cp 的關係會在另一篇文章中解釋。

以 6 m/s 狀態為例,這條虛線表示 6 m/s 風速、同一槳距角下風機的轉速-扭矩關係。找到其上一點,使得左下方的藍色區域的面積最大,即

max(Toruqe*Ω)→max(Power)

。將不同風速下這樣的點連線起來,就是黑色實線,即最優 Cp 曲線,也就是風能利用率最高。此時,葉片上每個截面處的翼型執行在最優攻角上。所以風機執行在黑色實線上的比例越大,發電量越高。因此,風機的額定轉速越高,風機執行時,就能更多地保持在最優 Cp 曲線上。

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轉速-扭矩曲線

最優 Cp 段的發電機轉速-扭矩關係為:

\\Tor = Kω_g^2=\frac{πρR^5 C_{p,max}}{λ_{opt}^3 N_{Gear}^3  }ω_g^2

這個二次曲線的係數K就是通常說的最優增益。

三、額定功率段基本控制策略

在額定風速約13m/s 以上時,風機達到額定功率,開始變槳。由於槳距角改變,攻角隨之改變,氣動扭矩改變,13~18 m/s 的轉速-扭矩曲線相交於一點,見上圖,在該點上的功率是恆定的,即左下角面積相同。

假定發電機扭矩為恆定值,因此,只需要根據實際轉速偏差 ΔΩ 調節槳距角 Δθ,從而使功率穩定,基本的 PID 控制方程為:

\\\Delta \theta=K_{P} \Delta \Omega+K_{I} \int_{0}^{t} \Delta \Omega d t+K_{D} \Delta \dot{\Omega}=K_{P}\dot{\varphi}+K_{I}{\varphi}+K_{D}\ddot{\varphi}

其中,

\dot φ

是轉速偏差。該式表明,當轉速與額定轉速的偏差為 ΔΩ時,槳距角需要調節 Δθ,才能使轉速恢復到額定轉速。

當槳距角變化時,氣動扭矩發生變化,葉輪轉速發生變化,根據期望的調節速率的大小,可以確定控制引數中的

K_P

K_I

K_D

。當只考慮一個自由度(葉輪轉動)的風機模型時,風機閉環控制方程是

\\\underbrace{\left[J-\frac{\partial Q}{\partial \theta}  K_{D}\right]}_{M_{\varphi}} \ddot{\varphi}+\underbrace{\left[-\frac{\partial Q}{\partial \Omega}-\frac{\partial Q}{\partial \theta} K_{P}\right]}_{C_{\varphi}} \dot{\varphi}+\underbrace{\left[-\frac{\partial Q}{\partial \theta}  K_{I}\right]}_{K_{\varphi}} \varphi=0

以上為一個二階系統,根據系統的頻率和阻尼比來給定期望的調節速率。其中,氣動扭矩對槳距角的偏導數

\partial Q/\partial \theta

是風機葉片的氣動特性,需要根據葉片氣動引數得到。葉輪轉動慣量為J。以上公式改寫為狀態空間形式,見

https://

zhuanlan。zhihu。com/p/51

4779996

由於風力機通常使用 PI 控制,簡化控制策略為 PI 控制(

K_D=0

)。若期望的系統頻率為

ω_{φn}

,阻尼比為

ζ_φ

,即:

\\\omega_{\varphi n}=\sqrt{\frac{K_{\varphi}}{M_{\varphi}}}

\\\zeta_{\varphi}=\frac{C_{\varphi}}{2 \sqrt{K_{\varphi} M_{\varphi}}}=\frac{C_{\varphi}}{2 M_{\varphi} \omega_{\varphi n}}

可以解上面兩個方程,得到

K_P

K_I

若考慮

K_D

,方程數量少於未知數,三個控制引數就會有多種組合。可以增加其他控制條件,如穩定時間,來限制控制引數的範圍。

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Turbine。。。》【摘要 書評 試讀】- 京東圖書

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