提升低风速高湍流风场风机跟踪性能的功率控制策略研究

The tracking performance of wind turbines was weakened by low-speed high-turbulence environment at low-speed wind farms. This brings new tracking issues to the traditional maximum power point tracking control strategies, and makes it hard to be directly applied to low-speed wind farms. Investigations on the inner relationship between affecting factors, tracking performance of wind turbines and maximum power point tracking control system is the key to design control strategy for wind turbines at low-speed wind farms. In this study, the sensitivity of many factors that affect tracking performance of wind turbines will be quantitative analyzed, to obtain highly sensitive factors, then a novel maximum power point tracking control strategy can be designed based on traditional power signal feedback method. New parameters will be introduced to design the new control law in the novel control strategy to consider the effects of highly sensitive factors, and specially the relationship between new parameters and highly sensitive factors will be analyzed, then the adjusting method and time scale for online adjustment of the new parameters will be designed. Finally, a novel power control strategy can be achieved with consideration of many highly sensitive factors under low-speed wind farms by observation of affecting factors and online adjustment of the new parameters in control systems, and then tracking performance of wind turbines can be improved. This project was based on simulation and hardware-in-the-loop wind turbine experimental platform. The obtained results will provide important proofs for the engineering design and realization of high-efficiency tracking control systems of wind turbines under low-speed wind farms.

低风速风场的低风速高湍流特征弱化了风机的跟踪性能，导致传统风机最大功率点跟踪控制策略出现新的跟踪问题，故难以直接沿用。深入研究各影响因素与风机跟踪性能和最大功率点跟踪控制系统的内在关系，是设计低风速风场风机控制策略的关键。为此，本研究拟通过定量分析风机跟踪性能影响因素的敏感程度，并据此设计新型最大功率点跟踪控制策略。该策略将以传统功率曲线法为框架，通过引入新参数并构建新的控制律来响应高敏感影响因素。具体地，分析新参数与高敏感因素的内在关系，为该参数的在线整定算法和时间尺度设计提供理论依据。最终通过影响因素参数值观测和控制系统参数的在线调整，实现能够兼顾多种高敏感因素的低风速风场功率控制策略，提升风机跟踪性能。本项目基于仿真分析和半实物风电机组实验平台的研究结果，将为工程设计和工程实现低风速风场高效率捕获风能的跟踪控制系统提供可靠依据。

风电开发由高风速风场转向低风速风场，为风电最大功率点跟踪（Maximum power point tracking，MPPT）控制设置了全新的应用场景。研究能够考虑敏感影响因素的提升风机跟踪性能的低风速风场新型MPPT控制策略是本项目的目标。从风机跟踪性能影响因素、新型功率控制策略研究两方面入手，获得主要结论如下：. 从跟踪问题本质入手得出低幅值风速降低风机跟踪波动风速的加速度，高湍流风速为风机MPPT控制设定了变化迅速且波动范围宽泛的跟踪目标。基于灰色关联度理论获得影响风机跟踪性能的高敏感因素，即湍流强度、转动惯量和平均风速。. 控制周期内风速变化产生的功率变化量会导致自适应转矩控制失效，该现象在湍流强度越大时出现概率也愈大。通过定量分析不同平均风速、湍流强度下自适应转矩控制的最优转矩增益系数的变化规律，得出相对于湍流强度可忽略平均风速影响的结论。采用最小二乘法拟合获得最优转矩增益系数与湍流强度的解析表达式，使转矩增益系数这一重要控制参数得以随风速变化实现精准优化。. 基于上述解析表达式提出一种考虑湍流的改进自适应转矩控制策略，在转矩增益系数预测精度以及风能捕获效率方面较传统控制策略更有优势。. 提出一种低风速风场多机型变系数DTG控制，实现根据风机转动惯量这一高敏感因素定制化动态修正转矩增益系数，改善低风速风场大转动惯量风机的跟踪性能。. 提出基于混合储能的风电机组直流母线电压控制策略，以预测风功率为参考，对于高湍流风速下的机组控制具有很好的前瞻性。. 构建了半实物风电机组实验平台，具备人性化二次开发性能，为后续理论研究提供良好的实验环境。. 本研究完成了项目合同中规定的研究内容，所提控制策略在风能捕获效率方面具有较大优势，研究成果对于提升低风速风场开发利用、促进国家能源转型具有良好的借鉴和推广意义。