[发明专利]基于Markov跳变规律的风力发电系统控制的方法

摘要

本发明公开了基于Markov跳变规律的风力发电系统控制的方法,其特征是对作用在风力发电机上的风速进行滤波，提取低频风速；对整个风速区间按设定的间隔拆分为多个状态；对滤波后的低频风速建立Markov模型；对风力发电系统状态空间模型进行扩阶，将原有的风力发电系统描述为包含风速Markov增广模型的Markov跳变系统。本发明的优越效果是将风速的随机波动规律引入到风力发电系统模型中，实现了对风机的精准建模和有效控制以实现对风机的工况点切换控制效果的改进，同时有效降低了输出功率的波动频率，相比传统的现有的控制器有更强的稳定性。

主权项

1.基于Markov跳变规律的风力发电系统控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、风速的区间划分；选取一个风速区间，设区间的初始风速为V₀，区间的终止风速为V_N，区间内选取风速点分别记为V₁，V₂，V₃....V_N‑1，将待选风速区间划分为N个风速段，对风速的划分为等间隔或者不等间隔；步骤2、风速的Markov建模：步骤2.1：取一段风速数据，小时级或分钟级或秒级，对风速数据进行频域滤波，选取适当的采样频率，将风速分为高频和低频两部分，V_s为低频风速，V_W为高频风速，即：V(t)＝V_s(t)+V_W(t)提取风速的低频数据进行后续分析，高频风速作为扰动信号；步骤2.2：对滤波后的风速数据，按步骤1的风速区间划分对风速分为N个风速点，形成N个风速区间，则所选取的风速共有N个状态；步骤2.3：对整段风速文件进行遍历，并按照风速划分的区间，计算整段风速中，第一个状态出现的频次，记为C₁；步骤2.4：再次对风速文件进行遍历，统计整段风速中所有出现的第一状态的后续风速状态，并各自计算出现的频次，分别为C_1，1、C_1，2……C_1，N；步骤2.5：以i状态为初始状态，j状态为后续状态(i、j≤N)，重复2.3、2.4两步，计算i状态出现的频次和前一时刻为i状态基础上，下一时刻为j状态的频次；步骤2.6：利用下面的公式，计算风速从i状态跳变到j状态的概率，记为P_i，j；步骤2.7：对所有状态计算转移概率，按下面的结构列写成为转移概率矩阵，步骤3、风机模型与工况点选取：步骤3.1：根据风力发电系统的传动链、发电机子系统，用一组微分方程来描述，在额定风速以上的风力发电系统，选取传动轴扭转角度δ、风轮转速ω_r、发电机转速ω_g、桨距角β四个量为状态变量，以发电机工况点稳定转速ω_z设定值和桨距角输入值β_d为控制量，即u＝[β_d，ω_z]x＝[δ，ω_r，ω_g，β]，将湍流风V_W作为扰动量，风力发电系统的非线性微分方程模型为：其中：T_m为转子转矩，由于机械侧转矩是非线性的，因此利用泰勒展开对T_m对平均风速V_s进行展开，即：T_m＝T_m1(V_s)+T_m2(V_s)V_W其中：以上公式中：N_g代表传动轴齿轮箱的齿比；J_r代表转子转动惯量；J_g代表发电机转动惯量；K_DT和B_DT分别代表传动轴的扭转刚性系数和扭转阻尼系数；B_g为发电机转矩/转速曲线的斜率；发电机转矩T_g＝B_g(ω_g‑ω_z)；τ为变桨执行器等效一阶惯性环节的惯性时间常数；步骤3.2：利用泰勒展开在稳态风速点即操作点对上式中的非线性部分进行展开，选取工况点即在所选取的i工况点对应的扭转角度δ、风轮转速ω_r、发电机转速ω_g、桨距角β四个参数，在工况点进行泰勒展开线性化，并忽略其高次项，建立风力发电系统的线性模型，线性化后的风力发电系统状态空间模型为：其中，和分别为当前工况点线性化后的状态矩阵和干扰输入矩阵，为控制输入矩阵；步骤3.3：根据风速区间的划分，选取区间内的操作点，一般选取首尾风速的中间值作为风速区间操作点，即在选取的操作点对风机进行线性化；步骤4、控制器、线性化模型切换动作：对步骤2.1滤波后得到的低频风速，选取需要进行控制的时间段，按照风速区间在时域进行划分，当某时间段内的风速均处于i区间时，用i区间工况点来代替这一段风速，依次类推，对待控制风速区间划分为由多个工况点拼接而成的分段连续风速，如果分段时，部分时间点风速瞬时跃迁，但在短时间内回到风速区间内时，忽略短时跃迁风速的影响，以避免控制器频繁切换导致系统不稳定，以98％为阈值，最少有98％的风速处于被选风速区间内，同时跃迁风速持续时间不超过3个时间周期,当风速在两个风速区间内切换时，风力发电机的线性化模型同样在两个区间内的工况点间切换，对应的控制器针对两个工况点的控制目标分别调整和设计，不同的控制器具有相同的结构和不同的参数，当工况点切换时，控制器和系统模型同时动作，对控制器进行线性插值，将阶跃的信号变换为多级斜坡信号，降低切换点的不稳定性；步骤5、风力发电系统Markov跳变系统：步骤5.1：在步骤3中，得到的风力发电系统的状态空间模型如下所示：对上述线性状态空间模型利用零阶保持器算法进行离散化，得到风力发电系统的时间离散状态空间模型，如下所示：x(k+1)＝A(i)x(k)+B1u(k)+B₂(i)V_W(k)式中各参数均为前文相应连续参数离散后的数据，x(k)、u(k)、V_W(k)为离散的系统状态、控制输入和干扰输入；步骤5.2；考虑步骤2得到的风速跳变模型，风速的跳变规律记为：V(k)＝V_s(k，r(k))+V_W(k)其中r(k)为风速的马尔可夫链，V_s(k，r(k))为满足风速马尔可夫统计规律的风速模型；步骤5.3：工况点的切换规则满足风速马尔可夫链，将离散状态空间模型与马尔可夫链结合能得到风力发电系统的离散马尔可夫跳变系统模型，如下所示：式中：A(r(k))表示满足风速马尔可夫链r(k)的离散状态矩阵；Z_inf(k)＝ω_g，表示由风速湍流V_W造成的调节偏差；C为系统的输出观测矩阵；步骤5.4：对得到的风力发电系统Markov跳变模型选用区域极点配置、LQ控制器。