风力发电电气控制技术发展探讨

摘要：随着国家新能源发展战略的提出和实施，我国风电产业进入跨越式发展的阶段。本文主要总结分析了风力发电控制技术的新发展，同时浅谈了对我国风电技术发展过程中存在的问题，并提出了相关建议。

关键词：风力发电 控制技术 发展

随着国内5WM容量等级风电产品的相继下线，以及国内兆瓦级机组在风电市场的普及，标志我国已具备兆瓦级风机的自主研发能力。同时，我国风电装备制造业的产业集中度进一步提高，国产机组的国内市场份额逐年提高。目前我国风电机组整机制造业和关键零部件配套企业已能已能基本满足国内风电发展需求，但是像变流器、主轴轴承等一些技术要求较高的部件仍需大量进口。因此，我国风电装备制造业必须增强技术上的自主创新，加强风电核心技术攻关，尤其是加强风电关键设备和技术的攻关。

一、风力发电机组控制技术的发展

控制技术是风力发电机组安全高效运行的关键技术，这是因为：

1.自然风速的大小和方向随着大气的气压、气温和湿度等的活动和风电场地形地貌等因素的随机性和不可控性，这样风力机所获得的风能也是随机和不可控的。

2.为使风能利用率更高，大型风力发电机组的叶片直径大约在60～100m之间，因此风轮具有较大的转动惯量。

3.自动控制在风力发电机组的并网和脱网、输入功率的优化和限制、风轮的主动对风以及运行过程中故障的检测和保护中都应得到很好的利用。

4.风力资源丰富的地区通常环境较为恶劣，人们希望分散不均的风力发电机组能够无人值班运行和远程监控。这就对风力发电机组的控制系统可靠性提出了很高的要求。因此，众多学者都致力于深入研究风力发电的控制技术和控制系统，这些研究工作对于风力发电机组优化运行有极其重要的意义。计算机技术与先进的控制技术应用到风电领域，并网运行的风力发电控制技术得到了较快发展，控制方式从基本单一的定桨距失速控制向变桨距和变速恒频控制方向发展，甚至向智能型控制发展。

定桨距型风力机指桨叶与轮毂的连接是固定的，即桨距角固定不变，当风速变化时，桨叶的迎风角度固定不变。失速型是当风速高于额定风速，利用桨叶翼型本身所具有的失速特性，即气流的攻角增大到失速条件，使桨叶的表面产生涡流，将发电机的功率输出限制在一定范围内。失速调节型的优点是简单可靠，当风速变化引起输出功率变化时，只通过桨叶的被动失速调节而控制系统不做任何控制，使控制系统大为简化。其缺点是叶片重量大，桨叶、轮毂、塔架等部件受力较大，机组的整体效率较低，也使得这些关键部件更容易疲劳磨损。

变速恒频风力发电机组是近年来发展起来的一种新型风力发电系统，其转速不受发电机输出功率的限制，而其输出电压的频率、幅值和相位也不受转子转速的影响。与恒速风电机组相比，它的优越性在于：低风速时能够跟踪风速变化，在运行中保持最佳叶尖速比以获得最大风能；高风速时利用风轮转速的变化调节风力机桨距角，在保证风电机组安全稳定运行的同时，使输出功率更加平稳。变速恒频风力发电机组通过励磁控制和变桨距调节来实现最佳运行状态。变桨距是根据风速和发电机转速来调整叶片桨距角，从而控制发电机输出功率，由传动齿轮箱、伺服电机和驱动控制单元组成。随着风电控制技术的发展，当输出功率小于额定功率状态时，变桨距风力发电机组采用OptitiP技术，即根据风速的大小，调整发电机转差率，使其尽量运行在最佳叶尖速比，以得到理想的输出功率。变桨距风力发电机组的优点是：输出功率平稳，在额定点具有较高的风能利用系数，具有更好的起动性能与制动性能，能够确保高风速段的额定功率。

二、风力发电机组控制策略的发展

风能是一种能量密度低、稳定性较差的能源，由于风速、风向的随机性变化，导致风力机叶片攻角不断变化，使叶尖速比偏离最佳值，风力机的空气动力效率及输入到传动链的功率发生变化，影响了风电系统的发电效率并引起转矩传动链的振荡，会对电能质量及接入的电网产生影响，对于小电网甚至会影响其稳定性。风力发电机组通常采用柔性部件，这有助于减小内部的机械应力，但同时也会使风电系统的动态特性复杂化，且转矩传动模块会有很大振荡。目前，对风力发电机的控制策略研究根据控制器类型可分为两大类：基于数学模型的传统控制方法和现代控制方法。传统控制采用线性控制方法，通过调节发电机电磁转矩或桨叶节距角，使叶尖速比保持最优值，从而实现风能的最大捕获。对于快速变化的风速，其调节相对滞后。同时基于某工作点的线性化模型的方法，对于工作范围较宽、随机扰动大、不确定因素多、非线性严重的风电系统并不适用。

三、现代控制方法

现代控制方法主要包括变结构控制、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等。变结构控制因具有快速响应、对系统参数变化不敏感、设计简单和易于实现等优点而在风电系统中得到广泛应用。鲁棒控制具有处理多变量问题的能力，对于具有建模误差、参数不准确和干扰位置系统的控制问题，在强稳定性的鲁棒控制中可得到直接解决。模糊控制是一种典型的智能控制方法，其最大的特点是将专家的知识和经验表示为语言规则用于控制，不依赖于被控制对象的精确的数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被调节对象有较强的鲁棒性。由于风力发电机的精确数学模型难以建立，模糊控制非常适合于风力发电机组的控制，越来越受到风电研究人员的重视。人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构与特征的系统。利用神经元可以构成各种不同的拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。利用神经网络的学习特性，可用于风力机的低风速的节距控制。

四、结束语

尽管近年来我国风电产业得到了迅猛的发展，但同时也暴露出众多的问题。在一些具有自主研发能力的风电企业中，其设计所需的应用软件、数据库和源代码都需要从国外购买。在风机制造方面，风机控制系统、逆变系统需要大量进口，同时，一些核心零部件如轴承、叶片和齿轮箱等与国外同类产品相比其质量、寿命及可靠性尚有很大差距。最后，我国风电的技术标准和规范不健全，包括风机制造、检测、调试、关键零部件生产及电场入网等相关标准亟需建立和完善。因此，展望我国未来的风电产业发展，必须加强自主创新掌握核心技术；必须加大电网建设力度，合理规范风电开发；必须加大政策扶持力度，建立健全完善统一的风电标准规范体系。

参考文献：

[1]黄建峰.全球风力发电的现状及展望[J].科技资讯，2011，23.

[2]刘彦东.风力发电现状及对策[J].内蒙古石油化工，2011，05.