产业Ｉ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ 风电机组控制策略优化及发电量提升 的研究与实践 文ｌ殷宗林，肖振海，高英俊，刘春生，郝伟敏，李爱元，来建祥，张存佳，王磊 引言 某风电场位于河北省境内，场址 海拔平均高度约为３ｍ，地势平坦，为 ＿ｒ‘阔的沿海平原，场区风能资源丰富。 风电场其装机６６台１．５１ＶＩＷ风电机组， 优化的控制软件应用于风电机组上，完 电量最优为目标，研究具有多输入多 成机组的优化和发电最提升。 输出变量强耦合性、系统结构严重非 线性与不确定性以及系统参数的口寸‘变 精细化模型控制原理概述 性特点的控制技术，建立仿真模型并 进行仿真算法研究。以空气动力学基 该风电场机组在完成安装、运行 础理论和风紊流模型为起点，分析风 于２Ｏｌ０年６月投入商业运行。该风电 后，硬件（叶片、变桨和偏航系统、 电机组不同风况下的工作特性，在切 场机组的控制策略相对简单粗糙，按 齿轮箱、发电机、变频器、塔简等） 入风速与额定风速之问，将优化控制 一的查表控制算法控制，存在最佳 已同化，提高机组性能的有效办法如： 技术应用于风力发电机组功率控制策 叶尖速比区范围小、风能捕获少、转 加长加宽叶片、提高轮毂高度、优化 略当中；采用精细化模型建立变桨控 速一转矩参数固定、环境温度影响欠 微观选址等措施已很难采ｊ｛Ｊ。故考虑 制函数，并结合经典ＰＩＤ控制策略， 考虑、低风速下无寻优辨识功能等缺 通过以下两种途径实现发电量的提升： 动态控制进行变桨调节，最大限度提 点，导致发电最无法快速跟随功率曲 （１）采用精细化模型算法控制策 高机组对风能的捕获能力。 一线的设计要求；并且风电场建设期间 略，变静态单一参数控制为动态多参 未能做到对机组的精准精细调整，运 数协调控制，优化机组控制软件，在 、功率控制 将风电机组从叶轮获得的能量， 行期间暴露出批次设计缺陷以及机组 机组安全平稳运行的基础一ｔＬ实现发电 经过机械传动后，折算到高速轴侧， 维护不到位等问题，造成机组故障率 量最大化。 高，风能利用效率相对较低，使得整 这个过程建立动态风能计算转化模型 （２）系统研究分析、及时发现和 进行控制。根据最大风能追踪原理， 个风电场发电量偏低，严重影响风电 处理机组故障和潜在故障隐患，降低 应用优化控制方式，保证风电机组的 场效益。 机组故障率和停机时间，提高机组可 风能利用率一直处于最佳水平。传导 至高速轴侧的能量通过功率控制单元 此次优化技改首先以该风电场的 利用率。 风力发电机组为研究对象，根据风电场 在现有风电机组控制策略的基础 进行调节变换，通过控制发电机的转 机组实际微观选址，分析风紊流特性， 上，分析并研究国内外最先进风电技 速、转矩等相关参数，使机组的发电 针对现场机组叶片气动响应和耦合特 术，研发先进的机组控制策略和相应 量最大化。由于控制策略中是一些不 性，嵌入自主开发的精细化模型控制 的软件，研究内容包括：不同环境条 连续的开关控制，为了尽量减轻和避 算法，完成软件系统研发；其次，针 件下来流风紊流特性、叶片气动响应 免控制过程中出现的抖振现象，控制 对故障率高的问题，调研分析风电场 特性与气动效率优化技术、叶轮、传 算法中引入了基于经验的模糊化处理 机组运行状态，进行系统的研究分析， 动链、发电机与变频系统等各系统动 方式，将不连续信号连续化，以起到 发现和处理机组故障和潜在故障隐患， 态特性及其耦合特性、机组发电量最 柔化控制系统的作用。图１为风电机 降低机组故障率和停机时间；最后，将 优自动跟踪建模与算法等。以机组发 组功率控制结构示意图。 ６６ 风能Ｗｉｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ ｎｄｕｓｔｒｙ Ｉ产业 二、变桨控制 为ｒ使机 据进行备份，川ｒ多发故障和潜在故 发电量提升效果评价 为ｒ使发电 提升效果更为客观， 订效地 ｉ获风能， 障ｎ勺系统伶测、分析与治 以及对后 价提供数 支持 ． 采川Ｊ ｊ ｓ￣－１］ｌ化十；ｌ，Ｉ 州’变浆系统进仃控 ｊ｛『＝】优化效 制．．优｛Ｌｆｌ９变浆ｆ；￣ｔＪｔ策略 速、 通过分析机绀历史数 ，提前发 消除偶然囚素和统计方法的误差，下 境 度、Ｊｌ 、发电机转述、实１１ 功率 现不ＪＥ常数据，及叫 分析原因排除问 而采川两种方法对发Ｌ 效果进行评价： 多参数，』ｆ：结合 的ＰＩＤ控制竹法， 题，确定检查口标，结合 际登机检 ， 一种方法为１１台技改机组与６台初步 动念 ’ 浆 Ｉ ，使 ｌ纠ｌ 、Ｊ ｆｉ ｎ，Ｊ币１．Ｊ『ｆ＿Ｊ：｝ｊ 逐一排 敝障点，给｝｝｛解决办法 如： 选定运行相对稳定的末技改机 对比； 技改机组与１１台 ＿Ｊ１ｆ刻处ｔ最优』人忿。ＪｘＩＩＵ机组变浆控制 齿轮箱温度 常、控制柜 度高的问 冗一种方法为１１构 心ｌ ２所／Ｊ 题，现场及时发现 处 ，使川题 未技改机组对比。典中第二种方法。１】 优，ｆＪ￣Ｉｉ＜．Ｊ变浆控制策略．￣ｔ－ＹＪ大范… 第一时问得列解决，防止敝 扩大化。木技改机组足按照历史年发电 与技 改机组最为相近的原则选取，为每一 ｝～ ：妓他ｃ ｆＵ１线的能力，自动 ． 三、重点没备的检测与整改 拽剑通俞的 优变浆厂『】度。可以根据 通过刈‘风咀场的测研，雨点卡令查 台技改午Ｊ Ｌ￣１ｆ．选择一台未技改机组进 Ｊ 境条什功念 换 Ｈｉｌｌ骼参数，变静 ／０ｋｆｌ 期的披改Ｔ作执仃到位情？兄， 对比，所以这种洋价方法史 仃代表 念ｉｔｔ＇ｌ・参数 制为助念多参数协 蚶ｆ执仃不剑位的，按照技 要求恢 性和 ‘埘性。发电 统计时间为技改 制，订效地 制Ｓ６ＪＬｆｌ【的转速．时 的 女到Ｉ 确状态、、埘现场机组运仃状态 完成前后一年，将技改Ｊ 一年的数拂 系流特・ｒ】 、 ）ｉ＿『机组状态，将技改后 ｊ 轮叶”的动念作Ｊ１］ 进行系统性分析，现场杏石机组的实 定义为技改ｆ的数据定义为技改后机组状念：ｒ¨ Ｊ 现场ＳＣＡＤＡ数据中存在数据丢尖 州 Ｊ 特 、机组 动系统的动念响 际状念．发现并处 了一批普遍性问 ｕ：滑环桕火故障、变桨通讯故障、 特 Ｆｔ！、助书转换与变顿系统的动念 题，女Ｉ ｍ１隙敝障、『乜池怜测失败、发电 和数据失真的情况，故在去除这些见 响 特 、ＩＵ 动念特 及以｝ 各特 刹／１１ Ｉｉ＿Ｊｆ内椭俞及解科马等办而进仃优化 ｌ制， 现 机轴承损环率高、 轮箱油温高等。 效数据后，按照口均机组发电 来统 汁发电量提＿丁ｆ败 ，口ｊ以消除因数捌 发电机安全 Ｈｉ ， Ｊ１稚 通过刈’硬件 气故障 蔽情况的检查， 的 捉 ，使 机 的输｛ｌＩ功牢处 可以行针对 地榆查软什参数没 是 无效导致的统计误差。 Ｊ 坡优、 否｝皮修改，彻底排除机组仔在的故障 信号屏蔽等问题。最终，使得机组恢 一、优化效果初步评价 根据现场机组历史运行记录，初 步选定运行相对稳定的６台机组作为 机组现场运行状态诊断、 析与治理 一复止 ￣ｆｌ９运．７７４￣态。 、机组的全面普查 虾境濉膻、【ｊ “ —－－——————————————— 风ＩＵ机 优化之 ，对机纰进 仃令 柃 ，砷保 ［ｆ】Ｊ８Ｌｆｌ１优化斤稳 定运 ．．埘 ＿ｕ场风资源、微观选川： 现场 息进”州 ，转化系统擘 呈 艇电机转矩 竺兰，功考譬制 单元 －－－－－－－－－－－－－－—— 奉 ｌ 丝！ ！ｌ 划机组进仃全 各子系 ｌ风电机组功率控制结构示意图 包括机组硬件讦 统的诊断伶Ａ， １：变浆系统、偏航 系统、传动链、发ｌｌｚ机、变频系统、 ＂ 系统、 制系统、通讯与 络系统、 燕 堕 ＿，滤波器 Ｉ—— ＰＩＤ控制函数——— ＳＣＡＤＡ系统、冷却系统、后帑电池组 伶奈、女令链柃Ａ等。 二、历史数据提取与分析 将ＳＣＡＤＡ服务器的机组运 数 变浆距控制策略———ｊ －！ ： ：！： 兰塑竺：：！ 二ｌ二！ 『 图２变桨控制结构示意图 ２０１ ７年第０ ２期 ６７ 产业ｌ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ 对比机组，发电量统计如表ｌ所示。 的对比，所以此评价方法按照技改前 技改机绀及ｌ１臼时比机绀 技改完成 统计ｎ勺发电 ｎ勺提升效果评价： 总发电ｈｔ提升＝（技改机组总发电 按照以下方法计算发电量捉＿丁１’牢： 三年的 均发电最，一对一选择上ｊ技 后一年时问发电 统计 表２所示。ｕ量最相近的末技改机纽作 技改前一年６台对比机纽日均发 改机组发ｌ电 平均值：Ｘｎ 为对比机组，进行发电堵 价。ｌ１台 技改后一年６台对比机组日均发 ｝ｆ｛Ｊ鼹 均值：Ｘｎ＋ｌ 技改前一年ｌ１台技改机组Ｅｔ均发 电 均值：Ｙｎ 技改后一年１１台技改机组Ｈ均发 电垃平均值：Ｙｎ＋１ 技改后一年１ｌ台技改机组口均发 电鲢日标值：ｚ ＝（ ）×Ｙ ６ Ｓ ４ ３ ２ ｌ 技改后一年１ １台技改机组发电 啪咖晰咖 咖啪。 ｍ 图３各机组在技改前后的日均发电量 图 ●ｒ －｛ ＾莉 ・托Ｌ 『 ｌ提升率：Ｒ：（ 一１）×１００％ 经计算得出发电帚提升率Ｒ：７．１０￣，４ ■— 啊……… ● 由图３可以看剑，技改后所有的 机组发电量均高 技改 ，但技改机 绀的发电＿｝亍｝提升帚刚显大ｌ丁对比机组。 一２５０Ｏ 从图中发现第４台对比机组和第７台 技改机组存技改前后发电量桐差很大。 －邢…… ■■ｒ■■■■■■■■●一雹 １５０ ０ １００．０ ■■■■■■■■■■●■■■■■■■■■■■■■■■■ｌ２０００ －埘【ｔＳｔｆｌ 如果不考虑这两台机组（１０台技改机 －披Ｌ 机 组和５台对比机组），按卜述方法计算， ●●＿Ｉ－■－＿＿■－口Ｊ’得到发电量提升率为１ ２．２３％。 二、选择针对性对比机组进行评价 冈为卜Ｊ文中提到的评价方法的标 ｓｏ．０ ■■■■■■■■■■■■■ Ｏ，０ 杆机组数吊较少，无法进行有针对性 图４技改前技改机组与对比机组历史发电量对比图 表１发电量统计（一） 表２发电量统计（二） ｊ０００≥要 ０ ｊ ，１．＿０ ００矗Ｌ¨ ０ ００＿｜．‘－ ２５２．９ ２７０ｌ７ ２７８１．６ ２９７７ ３ ７３３９ ２ ７９２４．８ ８０７３１．１ ８７１７３．Ｏ ≯ 一０ ６８ 风能Ｗｉｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ
