[发明专利]一种抑制风速波动干扰的风电机组变桨控制方法

权利要求书

1.一种抑制风速波动干扰的风电机组变桨控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、首先，在额定风速以上的恒功率点对风电机组模型进行线性化，并设计了一种滑模控制器；设计滑模控制器为式中：ψ为风轮误差系数，为滑模干扰切换增益系数，x₁为表示输入误差，s为切换函数；

2)、其次，针对步骤1)滑模控制导致的控制过程出现的抖动，采取了对风速波动干扰进行预估补偿的方法，先利用卡尔曼滤波算法对气动转矩进行估计，再利用牛顿拉夫逊算法对有效风速进行估计，得到估计的干扰量，降低切换增益，再利用最小二乘法拟合风速输入量与桨距角输出值之间的非线性映射关系，

风速V输入量与桨距角β输出值之间的非线性映射关系模型如下

β(v)＝a₀+a₁v+…a_nvⁿ，a_n表示拟合系数；

3)、最后根据步骤2)预估的有效风速，以及风速与桨距角的关系，对桨距角进行实时补偿；

所述步骤2)利用卡尔曼滤波算法对气动转矩进行估计，再利用牛顿拉夫逊算法对有效风速进行估计，得到估计的干扰量具体包括；

气动转矩的一阶马尔科夫过程为：

式中：T_a为气动转矩，T_ψ为转矩相关系数；

可以得到传动系统的状态方程为：

式中：ω_r为风轮转速，Z_t为阻力矩常数，J_z为风电系统折算后的转动惯量，T_a为气动转矩，U为控制输入转矩，

设定系统输出方程为：

Y＝HX

式中：H＝[1 0]；

取其周期为0.001S对系统方程进行离散化，得到传动系统的离散化模型为：

式中：F(k+1,k)为状态转移矩阵；B(k+1,k)为控制矩阵；X(k)为状态向量；H为状态观测矩阵；υ为系统测量噪声；ω为系统过程噪声；

采取了卡尔曼滤波算法对风速进行预估，在得到气动转矩估计值的基础上再利用牛顿拉夫逊算法对最优风速进行估计；

根据牛顿拉夫逊算法的迭代思想，最优风速估计的迭代表达式为：

式中：为当前时刻最优风速；K_n为优化求导函数；ρ为空气密度；C_p为风能利用系数；C_q为转矩系数；为风轮转速估计值，R为风轮半径；λ为叶尖速比；为下一时刻最优风速；预估气动转矩；J_n为优化的目标函数。

2.根据权利要求1所述的抑制风速波动干扰的风电机组变桨控制方法，其特征在于，所述步骤3)风速与桨距角的关系为确定的非线性关系：风速V输入量与桨距角β输出值之间的非线性映射关系模型如下

β(v)＝a₀+a₁v+…a_nvⁿ，

β＝f(P_d,V)，P_a＝(1+k％)P_d

式中：a_n为拟合系数，P_d为额定输出功率为定值，P_a表示叶轮吸收的功率，风电机组的能量损耗根据具体的情况设定其值为k％。