信息化控制技术在风力发电控制系统中的研究樊春锋

信息化控制技术在风力发电控制系统中的研究樊春锋

樊春锋

甘肃中电酒泉风力发电有限公司甘肃省酒泉市736100

摘要：风力发电机组是一个复杂多变量的非线性系统，它具有自身独特的特点，存在不确定性和多干扰的特性，并且有未建模或没有准确建模的动态部分，因此，对风力发电机组系统的有效控制是较为困难和复杂的，在现代科技不断进步的发展进程中，可以运用各种信息化的智能控制技术，实施对风力发电控制系统的控制和应用。

关键词：信息化控制技术；风力发电；控制系统；研究

1导言

风力发电控制系统在实际应用时，也会受到风速的影响，而无法保证控制效果。需要对以往应用的控制体系进行优化和完善，将信息化控制技术应用到该系统中，可以实现智能化控制，对风能进行捕捉，提升发电效率。

2自适应控制技术的应用

自适应控制技术是信息控制技术中的一种，在应用期间对技术要求比较高，将这项技术应用到风力发电控制系统中，可以对系统中各项数据的变化情况进行掌握并控制，确保系统中各项参数的合理性。传统的风力发电控制系统需要构建参数模型来对各项参数进行控制，其对模型的完整性要求比较高。但是这类模型在建设过程中及具有较高的难度，所以无法保证风力发电的控制效果。而自适应控制技术的合理应用可以对系统中各方面的变化情况进行实时掌握，并根据外界环境进行调整，具有明显的应用优势，提升风力发电系统的控制效率。

3微分几何控制技术的应用

微分几何控制技术主要是对风力发电系统的线性变化进行体现。从风力发电控制系统的应用情况来看，其是一个非线性系统，但是在实际应用的过程中，其会受到外界因素的影响而产生动态变化。想要实现微积几何控制技术的合理应用，需要对以上问题进行有效处理，并根据处理结果向发电机发送一系列的操作指令，以此提升风力发电控制系统的运行效率，实现风能的高效运用，满足电力能源的生产需求。微分几何控制技术的应用可以改变风力发电系统的性质，简化系统运行过程中的操作内容，但是该技术在实际应用时也会受到一定的约束，整体的计算难度比较大，所以在应用过程中存在一定的困难。

4最优控制智能技术在风力发电控制系统中的应用

由于风力发电控制系统中的随机扰动较大，不确定的因素较多，因而，可以采用最优控制技术，用优化系统的数学模型，实现有效的控制，它不同于局部线性化的方法，可以最大程度地实现精确解耦线性化，采用线性最优控制，实现最大风能的捕获。由于风力发电机在运行过程中，其转子电流变化剧烈，这与电功率波动小的需求相矛盾，为了对这个矛盾进行折衷处理，可以采用最优控制技术的方式，设计最优功率输出调节器，抑制大功率负载投切引起的母线电压扰动，通过控制风力发电机转子转速的追踪风速变化，保持最优叶尖速比，从而实现额定风速之下风能的最大捕获。

5专家系统与风力发电控制系统的结合

随着现代化信息技术的发展,各种电子设备和家用电器已经开始向智能化发展,各个产业的电子控制系统也向自动化智能化开始转变,智能化管理系统已经成为当今时代控制管理系统的主要管理形式,在风力发电系统中,为了保证控制系统的准确性,提高控制系统的工作效率,并顺应时代发展的潮流,在风力控制系统也开始向智能化转化,其主要表现在风力控制系统中安装专家系统,专家系统的主要工作原理是对人类的一些计算方式和惯性的思维模式进行模拟,首先专家系统要有一定的专业性的资料作为基础,保证其在工作时有一定的科学依据。专家系统的工作过程是以科学原理为依据,通过一定的公式进行推理分析,然后得出相对合理的分析结果。风力发电控制系统中主要是在对发电设备和控制设备进行检修诊断时应用专家系统,风力发电系统是一个相对复杂的发电系统,其完整的发电系统是由多个环节多个设备共同组成的,每一个环节每一个设备出现问题都会对发电系统产生很大的影响,甚至会引起电力事故,所以为了保证风力发电的安全性和稳定性,每一个工作环节都要仔细检查,每一个设备都要进行定期检修,风力发电机组是风力发电系统中重要的一部分,是将风能转换化为电能的主要的工作系统,而专家系统主要是对风电机组进行检查诊断,在风电机组发生故障时,通过专家系统对其进行推理分析,从而找出故障的原因,由于风电机组结构复杂,零件设备相对较多,在发生故障时工程量相对较大,对技术的要求也相对较高,在进行检修时容易出现失误,并且还容易对工作人员造成伤害,而专业人员可以通过专家系统根据相关的知识资料和互联网智能化信息技术构建起智能化的诊断模型,在一定程度上可以提高风力发电部门的工作效率。而且随着科学技术手段的进一步提高,专家系统也在进一步的完善,风力发电控制与专家系统的结合可以更好的预测风速,并提高了控制系统的准确性和稳定性,对风力发电控制系统向现代化智能化发展有很重要的推动作用。

6智能控制

风力发电系统会受外界扰动因素较多，非线性表现突出。利用数学模型精确设计控制器较难实现，同时参数调节也难以精确实现，因此利用智能控制可以改变参数和非线性等问题。不需要精确的数学模型可用模糊控制有效地综合专家经验，具有很好的动态性、鲁棒性。近年来，将模糊控制的智能控制技术引入风力发电控制系统中取得了优良的效果。例如，郭鹏提出的模糊PID控制器能够保证在不同风速下均有较好的控制结果，而模糊前馈控制器则能够根据风电机组的桨叶气动特性，在额定风速以上的不同风速段，根据风速给出不同的适当的前馈桨距角，实现动态前馈补偿，提高控制系统的响应速度。对一个300kW的变桨距风电机组的仿真表明，该方法在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量，缩短调节时间，具有较为满意的控制效果。对其控制技术直接影响整个机组的性能和风能利用效率的状况，在风力机的空气动力学特性分析的基础上，应用神经网络模糊自适应控制，讨论了在低于额定风速时，如何控制风轮转速，从而获得最大的风能利用系数；在高于额定风速时，如何控制桨距角的变化，从而保持输出功率恒定的方法。但是，由于神经网络调节器是训练得出的，当机组老化或者运行条件变化时需要再训练，难以较好地实现控制目标。模糊控制器是来自设计者的经验知识，对于没有经验知识是不能有效采用该方法实现控制目的的。因此，设计者需要完成复杂系统的数次输入输出数据的检测后才可找到合适的规则，设计过程相对复杂，设计的精度根据设计者不同差别较大，控制效果往往不理想。

7结语

综上所述，风速所带来的影响因素随机性和非线性，使得风力发电系统的设计和控制存在在复杂和难以预测的特征。结合运用现代化的信息控制技术，可以有针对性的对于电流信号，风速，风能捕获量灯量化因素进行控制，从而达到就目前而言的最优控制效果。在未来技术的发展的变革中，一定会有更多更有效的模型建立和技术变革从而应用在风力发电系统乃至电力系统中，到时候我国的风力发电技术一定会赶超世界强国。

参考文献

[1]陈星亮,马广东,程玮,等.风力发电控制系统中现代化信息化控制技术的应用策略[J].科学技术创新,2018,(30):39-40.

[2]王金全.风力发电信息自动化管理系统的设计与应用[J].大科技,2018,(17):111.

[3]王家坤.风力发电控制系统中现代信息化控制技术的应用策略[J].中国高新技术企业,2017,(10):69-70.

[4]苏庆生.风力发电系统技术的发展综述[J].商品与质量,2018,(18):221.