[发明专利]一种基于ELM的变速风电机组最大风能捕获方法

说明书

本发明公开了一种基于ELM的最大风能捕获方法。获取机组某段时间内的有效风速信息和对应时间段的与有效风速相关的机组输出数据，去除获取到的机组输出数据中的相关性并进行归一化操作，构造ELM的训练集，使用该训练集确定ELM模型，得到风速估计模型，该模型在线给出有效风速值，进而计算转速跟踪误差，给出连续的最大风能捕获控制器。该方法获得的最大风能捕获控制器能够消除抖振现象，从而降低传动系统的载荷，延长机组的服役寿命，克服传统最优转矩算法收敛速度较慢的缺点，提高风能捕获效率，简单易行，实施成本低，需要调试的参数少，相比于传统最优转矩控制算法，能够提高机组产能，增加风电场的经济效益。

技术领域

本发明涉及风力发电机组控制技术领域，特别涉及一种基于ELM的变速风电机组最大风能捕获方法。

背景技术

在过去的几十年中，风力发电在世界范围内得到了飞速发展。自然界的风具有很强的随机性和间歇性，导致风电功率存在很大的不可预测性和波动性，“弃风限电”在风电工业中普遍存在，因此，风力发电的商用价值有待于进一步提升和挖掘。

最大风能捕获是风电机组的主要控制目标之一，是风电场经济效益最大化的重要保证，为实现这一目标，目前工业上普遍采用最优转矩控制算法，该算法的原理十分简单，即在假设风速为定值的情况下，仅考虑系统稳态，将控制增益乘以发电机转速的平方作为电磁转矩的设定值。然而，最优转矩控制算法存在两个主要问题。首选，其控制增益的计算需要已知风电机组的最大功率系数和最佳叶尖速比，这两个关键量虽然在机组出厂时会有一个标称值，然而，随着时间的运行，由于磨损、废物堆积、叶片结冰等原因，叶片的翼形会发生变化，导致机组的最大功率系数和最佳叶尖速比也会发生变化，且很难确定其准确值，因此，原有的控制增益就会不断偏离其理论最优值，从而导致风电系统捕风效率的下降；其次，最优转矩控制算法并没有使用风速信息，其实现形式上并没有最优转速跟踪误差以及可以影响其收敛速度的可调参数，因此，在湍流风的情况下，算法的响应速度较慢，将会影响机组产能。

针对最优转矩控制算法存在的问题，学者们提出了叶尖速比法，该方法的核心思想是将风电机组的最大风能捕获问题转化为最优转速跟踪问题。在此之上，滑模控制被广泛用于风电机组的最优转速控制器设计中，这些方法存在两个问题。首先，部分基于滑模控制方法的电磁转矩参考值表达式中含有不连续的符号函数，这将会带来控制信号的抖振从而影响执行器寿命，即使有学者使用连续的函数代替不连续的符号函数，然而这种方法并不是从理论层面上解决滑模控制的不连续问题，所以相关控制参数选取不当会影响控制性能；其次，很多基于滑模控制理论的最大风能捕获方法均假设机组的有效风速是能准确获得的，然而，在实践中，通过传感器获得的有效风速存在测量误差大或者获取成本昂贵的问题，导致这些方法的实用性不强。

本发明针对现有基于滑模控制的最大风能捕获控制方法存在的问题，使用基于ELM(极限学习机)的有效风速估计方法代替昂贵的雷达测风装置，提高有效风速的估计精度，并降低其获取成本，进而得到最优转速估计值，通过使用滑模控制中的super-twisting算法设计最大风能捕获控制算法，一方面克服了传统最优转矩控制算法收敛慢的缺点，提高机组的风能捕获效率，另一方面保证了控制信号的连续性，从而避免控制信号的抖振，延长机组的服役寿命。

发明内容

为了提高最优转矩控制算法的风能捕获效率，解决现有最大风能捕获方法实现成本高、参数选取困难的问题，本发明提供一种实现成本低、控制参数调试简单的最大风能捕获方法，能够降低风电场的建设和运维成本，延长机组的服役寿命，提高机组产能，增加风电场的经济效益。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于ELM的最大风能捕获方法，该方法包括以下步骤：

(1)获取机组某段时间内的有效风速信息，记为V，V是ELM训练目标集，获取对应时间段内的与有效风速信息相关的机组输出数据，并去除获取到的机组输出数据中的相关性，得到去除相关性后的数据；