第13卷第4期 智能系统学报 Vol.13 No.4 2018年8月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug.2018 D0:10.11992/tis.201710009 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20180330.0911.002.html 基于T-S型模糊加权的多模软切换的风电机组 变桨控制 侯涛，张强 (兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070) 摘要：变桨控制是确保风电机组在额定风速以上恒功率运行的一种有效的控制方式。变桨控制执行机构的 动作频繁且幅度较大，增加了风电机组各部分的机械疲劳载荷，影响发电机的输出电能质量和机组的使用寿 命：现有的切换控制方法多数只在某一阈值进行切换，导致切换振荡。针对上述问题，提出了基于TS型模糊 加权的多模软切换变桨控制策略，该方法将智能控制与传统控制相结合，根据风电机组发电机的实时转速与其 额定转速的偏差及其变化率，利用T-S型模糊推理，完成基于模糊控制、模糊自适应PID控制和PI控制的多模 控制器输出的平滑过渡，实现软切换，其优点是兼顾3种控制方法的优势，解决了切换振荡问题。搭建了永磁 直驱风力发电机组变桨的多模软切换控制的仿真模型。仿真结果表明，此方法展现了3种控制方法的优点，克 服了切换振荡，减缓了执行机构的频繁动作，使桨距角调节更加平滑，输出功率精度更高，脉动更小。 关键词：风电机组：电动变桨：TS型模糊加权：多模切换控制：软切换：切换振荡：多模态：变桨控制 中图分类号：TP18:TM614 文献标志码：A 文章编号：1673-4785(2018)04-0625-08 中文引用格式：侯涛，张强.基于TS型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制J.智能系统学报，2018,13(4)： 625-632. 英文引用格式：HOU Tao,ZHANG Qiang.Multi--mode soft-switch variable--pitch control of wind turbines based on T-S fuzzy weightingJ].CAAI transactions on intelligent systems,2018,13(4):625-632. Multi-mode soft-switch variable-pitch control of wind turbines based on T-S fuzzy weighting HOU Tao,ZHANG Qiang (School of Automation and Electrical Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China) Abstract:Variable-pitch control is an effective technique for ensuring the constant-power operation of wind turbines over the range of rated wind speeds.The frequent and strong action of a pitch actuator increases the mechanical fatigue load of wind turbines,affects the output quality of the generator,and reduces the service life of wind turbines.Most cur- rent switching methods switch only at a certain threshold,which causes switch oscillation.To address these issues,we propose a multi-mode soft switching variable-pitch control strategy based on Takagi-Sugeno(T-S)fuzzy weighting.In this method,intelligent and traditional controls are combined,based on the deviation of the real-time rotation speed of the generator from its rated rotation speed and the change rate of the real-time rotation speed.T-S fuzzy inference is also utilized to achieve a smooth transition in the output of the multi-mode controller by the use of fuzzy control,fuzzy ad- aptive proportional-integral-derivative control,and proportional-integral control to realize a soft switch.This method simultaneously employs the advantages of three kinds of control methods and solves the switch oscillation problem.In this study,we built a multi-mode soft-switch control model to address the variable pitch of permanent-magnet direct- drive wind turbines.The simulation results show that this method exhibits the advantages of the three control methods, overcomes switch oscillation,slows frequent action of the actuator,smooths the adjustment of the pitch angle,improves the precision of the output power,and reduces fluctuation. Keywords:wind turbines;electric variable pitch;T-S fuzzy weighting;multi-mode switching control;soft switch; switch oscillation;multi-mode;pitch control 收稿日期：2017-10-18.网络出版日期：2018-03-30 风的间歇性和随机性，增加了风电机组的控 基金项目：甘肃省自然科学基金项目(1606RJZA002):甘肃省高 等学校科研项目(2017A-026). 制难度，尤其是在额定风速以上，对于主动变桨 通信作者：侯涛.E-mail:ht houtao@163.com. 型风力发电机组需要更加安全可靠的变桨控制策
DOI: 10.11992/tis.201710009 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20180330.0911.002.html 基于 T-S 型模糊加权的多模软切换的风电机组 变桨控制 侯涛，张强 （兰州交通大学 自动化与电气工程学院，甘肃 兰州 730070） 摘 要：变桨控制是确保风电机组在额定风速以上恒功率运行的一种有效的控制方式。变桨控制执行机构的 动作频繁且幅度较大，增加了风电机组各部分的机械疲劳载荷，影响发电机的输出电能质量和机组的使用寿 命；现有的切换控制方法多数只在某一阈值进行切换，导致切换振荡。针对上述问题，提出了基于 T-S 型模糊 加权的多模软切换变桨控制策略，该方法将智能控制与传统控制相结合，根据风电机组发电机的实时转速与其 额定转速的偏差及其变化率，利用 T-S 型模糊推理，完成基于模糊控制、模糊自适应 PID 控制和 PI 控制的多模 控制器输出的平滑过渡，实现软切换，其优点是兼顾 3 种控制方法的优势，解决了切换振荡问题。搭建了永磁 直驱风力发电机组变桨的多模软切换控制的仿真模型。仿真结果表明，此方法展现了 3 种控制方法的优点，克 服了切换振荡，减缓了执行机构的频繁动作，使桨距角调节更加平滑，输出功率精度更高，脉动更小。 关键词：风电机组；电动变桨；T-S 型模糊加权；多模切换控制；软切换；切换振荡；多模态；变桨控制 中图分类号：TP18;TM614 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2018)04−0625−08 中文引用格式：侯涛, 张强. 基于 T-S 型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制[J]. 智能系统学报, 2018, 13(4): 625–632. 英文引用格式：HOU Tao, ZHANG Qiang. Multi-mode soft-switch variable-pitch control of wind turbines based on T-S fuzzy weighting[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2018, 13(4): 625–632. Multi-mode soft-switch variable-pitch control of wind turbines based on T-S fuzzy weighting HOU Tao，ZHANG Qiang (School of Automation and Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China) Abstract: Variable-pitch control is an effective technique for ensuring the constant-power operation of wind turbines over the range of rated wind speeds. The frequent and strong action of a pitch actuator increases the mechanical fatigue load of wind turbines, affects the output quality of the generator, and reduces the service life of wind turbines. Most current switching methods switch only at a certain threshold, which causes switch oscillation. To address these issues, we propose a multi-mode soft switching variable-pitch control strategy based on Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy weighting. In this method, intelligent and traditional controls are combined, based on the deviation of the real-time rotation speed of the generator from its rated rotation speed and the change rate of the real-time rotation speed. T-S fuzzy inference is also utilized to achieve a smooth transition in the output of the multi-mode controller by the use of fuzzy control, fuzzy adaptive proportional-integral-derivative control, and proportional-integral control to realize a soft switch. This method simultaneously employs the advantages of three kinds of control methods and solves the switch oscillation problem. In this study, we built a multi-mode soft-switch control model to address the variable pitch of permanent-magnet directdrive wind turbines. The simulation results show that this method exhibits the advantages of the three control methods, overcomes switch oscillation, slows frequent action of the actuator, smooths the adjustment of the pitch angle, improves the precision of the output power, and reduces fluctuation. Keywords: wind turbines; electric variable pitch; T-S fuzzy weighting; multi-mode switching control; soft switch; switch oscillation; multi-mode; pitch control 风的间歇性和随机性，增加了风电机组的控 制难度，尤其是在额定风速以上，对于主动变桨 型风力发电机组需要更加安全可靠的变桨控制策 收稿日期：2017−10−18. 网络出版日期：2018−03−30. 基金项目：甘肃省自然科学基金项目 (1606RJZA002)；甘肃省高 等学校科研项目 (2017A-026). 通信作者：侯涛. E-mail：ht_houtao@163.com. 第 13 卷第 4 期 智 能 系 统 学 报 Vol.13 No.4 2018 年 8 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug. 2018
·626· 智能系统学报 第13卷 略。变桨系统作为变速恒频风电机组的重要一部 0, 0<t<t1gt≥t1g+tg 分，通常用在中、大型的风力发电系统中，其主要 Vgmas [1-cos(2 (4) 2 t1g≤t<tig+tg 的控制目标是保持额定风速以上的功率恒定，限 tis-is 制风电机组的气动转矩和额外的功率吸收，减轻 =2 VS.()△ncos(wt+4:) (5) 机组各部件的疲劳载荷-。目前变桨控制器广 泛使用的仍然是PI(D)控制器，此类控制器存在 式中：w,=(i-1/2)△o,S.(w)= 2uF2wi 一些明显的缺陷，如参数不能自动调整、参数依 π+(Fu/w师i 赖程度强、鲁棒性低等。国内、外专家学者在 I和s分别为威布尔分布的比例参数与形状参数； 变桨控制中使用了一些更加先进的控制方法，如 T(为伽玛函数；t,、千，、t2,分别为渐变风的起始时 蜂群算法、滑模变结构、神经网络等。蜂群算法 间、持续时间、终止时间；ymx为渐变风的最大值； 取得了良好的鲁棒性，但其稳定性差，当风电系 tg、t分别为阵风的起始时间与持续时间；'mas为 统出现随机干扰时，系统易出现不稳定：滑模变 阵风的最大值；仙，与：分别为第i次频率分量的频 率与初相角，，的取值为[0,2π的随机数；描述风 结构控制取得了良好的快速性和较强的鲁棒性， 场的粗糙程度；F为影响范围；△为频率微元。 但其存在高频抖振问题，与神经网络和模糊控制 1.2 等相结合的改进算法设计变桨控制器，达到了一 风力机数学模型 定的控制效果，也无法从根本消除这一问题，RBF 依据贝兹理论，风力机的数学模型31可表 神经网络变桨控制器取得了较强的适应性，较好 示为 的鲁棒性和动态性能，但其结构和参数确定较为复 P.-zzpR-C(B.Dv 杂910：这些控制方法较为复杂且难以硬件实现。 1 模糊控制器拥有优良快速性与鲁棒性，模糊自适 T.=Pa/wy=Cp(B.Av/A A=Rwtlv 应控制器可自动地在线调整参数，二者都是依据 Cp=0.5176(116d1-0.46-5)e-21a+0.0068 专家经验设计而成，已相对成熟且已硬件实现： (6) 多模态控制比单一控制有更好的抗干扰性能；本 0.0035 文将以上两种智能控制方式与传统的PI控制相 式中：4=1+0sgP+:P.为风机的机械功 结合于多模态控制中，提出了基于T-S型模糊加 率；Tm为风机的机械转矩；P为大气密度；R为风轮 权的多模软切换变桨控制策略。将检测到的发电 半径；v为风速；B为桨距角；A为叶尖速比；C为风 能的利用系数；ω为风机的转速。 机的转速与其额定转速进行比较，大偏差时利用 1.3 模糊控制的快速性优势迅速减小偏差、抑制偏差 变桨执行机构数学模型 变桨的精度与灵敏度对功率有着很大的影 的快速变化：中等偏差时切换到模糊自适应PD 控制，进行在线时时调整；小偏差时切换到PI控 响。其执行机构由伺服电机或液压装置驱动，可 制，提高稳态精度。切换时根据发电机的转速与 等效为一个一阶惯性环节： 1 其额定转速的偏差大小及其变化率，利用T-S型 Gpic(s)=B(s) =Re可=s+1 (7) 模糊推理，使用加权平均法进行清晰化，输出3种 式中：τ为桨距角响应的时间常数；B为实际的桨 模态的权值，使用加权求和法合成输出控制量。 距角；Be为桨距角控制的给定值。 1风电系统数学模型 2基于T-S型模糊加权的多模变桨 1.1风速模型 控制策略 风在流动的过程中具有很强的随机性和突变 变桨控制是一种确保风电机组恒功率输出的 性，为了准确描述风速的变化特性，本文采用风 有效方法，减小额定风速以上风力发电机机组的 速的四分量模型，即将风速分解为基本风6、 过载，确保风电机组的最高效运行。通过控制桨 阵风'g、渐变风，和随机风v。其组合风v可表 距角限制风机的气动转矩，从而限制了额外功率 示为 的吸收，减轻了机组的疲劳载荷，使风电机组的 Vw=V+v+v+V (1) 机械功率保持恒定。在很多控制方案中，桨叶的 v%=lT(1+1/s) (2) 转速根据测量的风速实时修正，由于风在桨叶表 0,0<t<tr,t≥t2r+t, -t）,tr≤tKtr 面的每一点是不同的，故这种控制方案是不精确 Vrmax(1-- (3) tur-tr' 的。转速与功率结合控制会造成转速在最优运行 t红≤t<t2+t, 点的输出振荡，降低了风电机组运行的可靠性刀
略。变桨系统作为变速恒频风电机组的重要一部 分，通常用在中、大型的风力发电系统中，其主要 的控制目标是保持额定风速以上的功率恒定，限 制风电机组的气动转矩和额外的功率吸收，减轻 机组各部件的疲劳载荷[1-3]。目前变桨控制器广 泛使用的仍然是 PI(D) 控制器，此类控制器存在 一些明显的缺陷，如参数不能自动调整、参数依 赖程度强、鲁棒性低等[4-5]。国内、外专家学者在 变桨控制中使用了一些更加先进的控制方法，如 蜂群算法、滑模变结构、神经网络等。蜂群算法 取得了良好的鲁棒性，但其稳定性差，当风电系 统出现随机干扰时，系统易出现不稳定[6] ；滑模变 结构控制取得了良好的快速性和较强的鲁棒性， 但其存在高频抖振问题，与神经网络和模糊控制 等相结合的改进算法设计变桨控制器，达到了一 定的控制效果，也无法从根本消除这一问题[7-8] ；RBF 神经网络变桨控制器取得了较强的适应性，较好 的鲁棒性和动态性能，但其结构和参数确定较为复 杂 [9-10] ；这些控制方法较为复杂且难以硬件实现。 模糊控制器拥有优良快速性与鲁棒性，模糊自适 应控制器可自动地在线调整参数，二者都是依据 专家经验设计而成，已相对成熟且已硬件实现； 多模态控制比单一控制有更好的抗干扰性能；本 文将以上两种智能控制方式与传统的 PI 控制相 结合于多模态控制中，提出了基于 T-S 型模糊加 权的多模软切换变桨控制策略。将检测到的发电 机的转速与其额定转速进行比较，大偏差时利用 模糊控制的快速性优势迅速减小偏差、抑制偏差 的快速变化；中等偏差时切换到模糊自适应 PID 控制，进行在线时时调整；小偏差时切换到 PI 控 制，提高稳态精度。切换时根据发电机的转速与 其额定转速的偏差大小及其变化率，利用 T-S 型 模糊推理，使用加权平均法进行清晰化，输出 3 种 模态的权值，使用加权求和法合成输出控制量。 1 风电系统数学模型 1.1 风速模型 风在流动的过程中具有很强的随机性和突变 性，为了准确描述风速的变化特性，本文采用风 速的四分量模型[11-12] ，即将风速分解为基本风 vb、 阵风 vg、渐变风 vr 和随机风 vn。其组合风 vw 可表 示为 vw = vb +vg +vr +vn (1) vb = l ·Γ(1+1/s) (2) vr = 0, 0 <t<t1r,t ⩾ t2r +tr vrmax(1− t−t2r t1r −t2r ), t1r ⩽ t < t2r vrmax, t2r ⩽ t < t2r +tr (3) vg = 0, 0 <t<t1g,t ⩾ t1g +tg vgmax 2 [1−cos(2π t−t1g t1g −tg )], t1g ⩽ t < t1g +tg (4) vn = 2 ∑n i=1 √ S r(ωi)∆ω0 cos(ωi t+ϕi) (5) ωi = (i−1/2)∆ω0 S r(ωi) = 2µF 2 |ωi | π 2 [1+(Fωi/πvb) 2 ] 4/3 Γ(·) t1r tr t2r vrmax t1g tg vgmax ωi ϕi ϕi [0,2π] µ F ∆ω0 式中： ， ； l 和 s 分别为威布尔分布的比例参数与形状参数； 为伽玛函数； 、 、 分别为渐变风的起始时 间、持续时间、终止时间； 为渐变风的最大值； 、 分别为阵风的起始时间与持续时间； 为 阵风的最大值； 与 分别为第 i 次频率分量的频 率与初相角， 的取值为 的随机数； 描述风 场的粗糙程度； 为影响范围； 为频率微元。 1.2 风力机数学模型 依据贝兹理论，风力机的数学模型[13-14]可表 示为 Pm= 1 2 πρR 2CP(β, λ)v 3 Tm = Pm/ωf = 1 2 πCP(β, λ)v 2 /λ λ = Rωf /v CP = 0.517 6(116λ1 −0.4β−5)e−21/λ1 +0.006 8λ1 (6) λ1= 1 λ+0.08β − 0.003 5 β 3 +1 Pm Tm ρ R v β λ CP ωf 式中： ； 为风机的机械功 率； 为风机的机械转矩； 为大气密度； 为风轮 半径； 为风速； 为桨距角； 为叶尖速比； 为风 能的利用系数； 为风机的转速。 1.3 变桨执行机构数学模型 变桨的精度与灵敏度对功率有着很大的影 响。其执行机构由伺服电机或液压装置驱动，可 等效为一个一阶惯性环节： Gpitch(s) = β(s) βref(s) = 1 τb s+1 (7) τb β βref 式中： 为桨距角响应的时间常数； 为实际的桨 距角； 为桨距角控制的给定值。 2 基于 T-S 型模糊加权的多模变桨 控制策略 变桨控制是一种确保风电机组恒功率输出的 有效方法，减小额定风速以上风力发电机机组的 过载，确保风电机组的最高效运行。通过控制桨 距角限制风机的气动转矩，从而限制了额外功率 的吸收，减轻了机组的疲劳载荷，使风电机组的 机械功率保持恒定。在很多控制方案中，桨叶的 转速根据测量的风速实时修正，由于风在桨叶表 面的每一点是不同的，故这种控制方案是不精确 的。转速与功率结合控制会造成转速在最优运行 点的输出振荡，降低了风电机组运行的可靠性[15-17]。 ·626· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷
第4期 侯涛，等：基于T-S型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制 ·627· 本文通过测量发电机的转速来对桨距角进行控 化，中等偏差时利用模糊自适应PD控制在线实 制，限制风轮吸收的功率，以此来稳定机组的输 时调整，在小偏差时切换为PI控制，提高控制的 出功率。整体的控制框图如图1所示，o为发电 稳态精度。为了保证3种控制器之间的切换不会 机的额定转速，01为实测转速。发电机的转速与 造成输出量的振荡，三者的切换采用基于T-S型 其额定转速的偏差及其变化率经过T-S型模糊推 模糊推理环节来实现，模糊推理采用加权平均法 理输出3种控制模态的权值，将3种权值加权到 输出各模态的权值，合成输出采用加权求和法输 对应的模态控制来实现多模软切换，多模软切换 出控制量，确保3种控制之间的平滑过渡。合理 控制的控制策略就是在大偏差时利用模糊控制的 的设置偏差的论域和模糊论域，能兼顾3种控制 快速性优势迅速减小偏差、抑制偏差的快速变 方法的优势。 速度检测 风速 PI控制 T-S 模糊 变浆距执 废电机得输出 模糊百适应 加权 行机构 风机传动机构发电机 动模块功率 d PID控制 切换 dr d 模糊控制 图1T-S模糊加权变桨距控制框图 Fig.1 Block diagram of T-S fuzzy weighted variable pitch control PS PM PB 2.1模糊控制 模糊控制器采用二维模糊控制器。设发电机 的转速与其额定转速的偏差为E,其变化率为 EC。额定风速以上时，此时发电机的转速高于额 0.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0 定转速，偏差为正，采用单边模糊控制。又知发 U的模糊论域 电机的额定转速为27.8rmin=2.91rad/s,E的基本 图4U的隶属函数 论域为[0,8，EC的基本论域为[-10,10]，故设E的 Fig.4 The membership of U 模糊论域为[0,4]，EC的模糊论域为[-6,6]。工程 表1Uz的模糊控制规则 应用中要求桨距角在0°~25°之间变化，且不考虑 Table 1 The fuzzy control rule of Urzzy 负值，设控制量U的基本论域为[0,30]，其模糊论域 为[0,5]。E、EC和U的隶属函数类型均取为三角 EC E 型，分别如图2-4所示。设E的模糊子集PB,PM,PS PB PM PS ZE NS NM NB EC模糊子集{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB),输出 PB PB PB PB PM PS PS ZE Uy的模糊子集PS,PM,PB}。Uy的模糊控制规 PM PB PB PM PM PS ZE ZE 则表如表1所示。 PS PM PM PM PS ZE ZE ZE PM PB 2.2模糊自适应PD控制 曼05 发电机的转速与其额定转速的偏差E及其变 0.51.0 1.52.02.53.03.54.0 化率EC作为模糊自适应PID控制器的两个输 E的模糊论域 入，利用模糊规则在线实时地调整PID的3个参 图2E的隶属函数 数，实现对△kp、△k、△kD参数的自整定。E和EC Fig.2 The membership of E 的基本论域与模糊论域同模糊控制的设置一样。 NM NS ZE PS PM PB △kp、△k1、△kD的模糊论域分别设置为[-6,6]， 誉05 [-3,3],[-6,6],设E的模糊子集{PB,PM,PS},EC模 糊子集为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},△kp、△k、 △k的模糊子集分别设置为{NM,NS,ZE,PS,PM,PB;, -2 0 EC的模糊论域 (NM,NS,ZE,PS,PM,PB),(NB,NM,NSZE,PS,PM,PB), 图3EC的隶属函数 E、EC、△kp、△k、△kD的隶属函数均为三角型， Fig.3 The membership of EC △k、△k、△ko的模糊控制规则表，如表2~4所示
本文通过测量发电机的转速来对桨距角进行控 制，限制风轮吸收的功率，以此来稳定机组的输 出功率。整体的控制框图如图 1 所示，ω 为发电 机的额定转速，ω1 为实测转速。发电机的转速与 其额定转速的偏差及其变化率经过 T-S 型模糊推 理输出 3 种控制模态的权值，将 3 种权值加权到 对应的模态控制来实现多模软切换，多模软切换 控制的控制策略就是在大偏差时利用模糊控制的 快速性优势迅速减小偏差、抑制偏差的快速变 化，中等偏差时利用模糊自适应 PID 控制在线实 时调整，在小偏差时切换为 PI 控制，提高控制的 稳态精度。为了保证 3 种控制器之间的切换不会 造成输出量的振荡，三者的切换采用基于 T-S 型 模糊推理环节来实现，模糊推理采用加权平均法 输出各模态的权值，合成输出采用加权求和法输 出控制量，确保 3 种控制之间的平滑过渡。合理 的设置偏差的论域和模糊论域，能兼顾 3 种控制 方法的优势。 PI 控制 模糊控制 风机 变桨距执 行机构 速度检测 + − ufuzzy uPI βref 传动机构 风速 发电机传 动模块 输出 模糊自适应 功率 d PID 控制 dt d dt d dt uzi 发电机 ω1 ω T-S 模糊 加权 切换 图 1 T-S 模糊加权变桨距控制框图 Fig. 1 Block diagram of T-S fuzzy weighted variable pitch control 2.1 模糊控制 {PB,PM,PS} {NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB} Ufuzzy {PS,PM,PB} Ufuzzy 模糊控制器采用二维模糊控制器。设发电机 的转速与其额定转速的偏差为 E，其变化率为 EC。额定风速以上时，此时发电机的转速高于额 定转速，偏差为正，采用单边模糊控制。又知发 电机的额定转速为 27.8 r/min=2.91 rad/s，E 的基本 论域为[0,8]，EC 的基本论域为[–10,10]，故设 E 的 模糊论域为[0,4]，EC 的模糊论域为[–6,6]。工程 应用中要求桨距角在 0°~25°之间变化，且不考虑 负值，设控制量 U 的基本论域为[0,30]，其模糊论域 为[0,5]。E、EC 和 U 的隶属函数类型均取为三角 型，分别如图 2~4 所示。设 E 的模糊子集 ， E C 模糊子集 ，输出 的模糊子集 。 的模糊控制规 则表如表 1 所示。 0 PS PM PB 隶属度 E的模糊论域 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 1.0 0.5 图 2 E 的隶属函数 Fig. 2 The membership of E 0 1.0 −6 0 2 4 6 NB NM NS ZE PS PM PB 隶属度 EC 的模糊论域 0.5 −4 −2 图 3 EC 的隶属函数 Fig. 3 The membership of EC 0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 1.0 隶属度 ZE PS PM PB U 的模糊论域 1.5 2.5 3.5 4.5 0.5 0.5 图 4 U 的隶属函数 Fig. 4 The membership of U 表 1 Ufuzzy 的模糊控制规则 Table 1 The fuzzy control rule of Ufuzzy E EC PB PM PS ZE NS NM NB PB PB PB PB PM PS PS ZE PM PB PB PM PM PS ZE ZE PS PM PM PM PS ZE ZE ZE 2.2 模糊自适应 PID 控制 发电机的转速与其额定转速的偏差 E 及其变 化率 EC 作为模糊自适应 PID 控制器的两个输 入，利用模糊规则在线实时地调整 PID 的 3 个参 数，实现对 ΔkP、ΔkI、ΔkD 参数的自整定。E 和 EC 的基本论域与模糊论域同模糊控制的设置一样。 Δk P、ΔkI、Δk D 的模糊论域分别设置为[–6,6], [–3,3],[–6,6]，设 E 的模糊子集{PB,PM,PS}，EC 模 糊子集为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}，ΔkP、ΔkI、 ΔkD 的模糊子集分别设置为{NM,NS,ZE,PS,PM,PB}， {NM,NS,ZE,PS,PM,PB}，{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}， E、EC、Δk P、ΔkI、Δk D 的隶属函数均为三角型， ΔkP、ΔkI、ΔkD 的模糊控制规则表，如表 2~4 所示。 第 4 期 侯涛，等：基于 T-S 型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制 ·627·
·628· 智能系统学报 第13卷 表2△k的模糊控制规则 控制智能化的优势。T-S型模糊加权多模切换设 Table 2 Fuzzy control rule of Akp 计的目的是利用T-S型模糊推理平滑多种控制模 EC 态的输出，T-S型模糊加权切换的输出为模态的 NB NM NS ZE PS PM PB 权值。其基本思想是根据系统的转速误差信息， PS NM Ns ZE PS PS PM PB 需要在3个模态之间进行切换时，引入转速偏差 PM ZE ZE PS PM PM PB PB 和其导数进行模态切换判断，应用T-S型模糊推 PB ZE PS PB PB PB PB PB 理方法，清晰化采用加权平均法，得到切换过程 中3个模态的权值，使用加权求和法将3个模态 表3△k的模糊控制规则 的权值加权到3个模态的输出，从而平滑控制器 Table 3 Fuzzy control rule of Ak 的输出，实现T-S型模糊加权多模软切换。 EC 令MD1、MD2和MD分别为模糊控制模态、模 E NB NM NS ZE PS PM PB 糊自适应PID控制模态和PI控制模态；wa、w和 PS NM NS ZE ZE ZE PS PM w分别为模糊控制模态的权值、模糊自适应PID PM ZE ZE PS PM PM PB PB 控制模态的权值和PI控制模态的权值；U四 PB ZE PS PB PB PB PB PB Ua和U分别为模糊控制、模糊自适应PID控制 和PI控制的输出控制量，Um为T-S型模糊加权 表4△的模糊控制规则 多模切换的合成输出值。在大偏差时切换到模糊 Table 4 Fuzzy control rule of Akp 控制起主要控制作用，模糊自适应PID控制和 EC PI控制起微小的控制作用，此时w为主导权值； E NB NM NS ZE PS PM PB 在小偏差时系统将很快趋于稳态，切换到PI控制 PS PB PM PS PS PM PB PS 起主要控制作用，模糊控制和模糊自适应PID控 PM ZE ns nm ze PS PM PM 制起微小的控制作用，此时w为主导权值；中等偏 PB NB NB NB PS PM PB PB 差时切换到模糊自适应PD控制，模糊控制和PI 控制起微小的控制作用，此时w为主导权值。把 2.3PI控制 wa、w%和we分别加权到Uy、Ua和Um,即可实现多 PI控制是PID控制的一种特例，当系统的偏 模加权软切换控制。T-S型模糊加权多模软切换 差较小时，采用PI控制可以使控制系统具有较好 设计包括4个步骤，分别为模糊化、模糊推理、去 的稳态性能。 模糊化和合成输出量。 3基于T-S型模糊加权的多模软切 3.2模糊化 换设计 T-S型模糊加权算法的模态划分取决于发电 机的转速与其额定转速的偏差E及其变化率EC, 3.1设计原理 利用这两个量来确定TS型模糊推理各模态的权 T-$型是一种适于表达复杂系统的动态特 值。由于风速处于额定风速以上，此时转速高于 性，其输出的隶属函数可以是线性的或者是单点 额定转速，偏差为正，故采用单边模糊控制。选 常数。本文主要利用T-S型模糊推理的隶属函 取发电机的转速与其额定转速的偏差E和偏差变 数为单点常数使得其输出为单点常数这一特点来 化率EC的论域和模糊论域同前文模糊控制一样， 实现软过渡。区别于传统的切换方法只在某一阈 E的模糊子集为PS,PW,PM,PB,EC的模糊子集 值进行切换，本文引入了偏差及其导数，在到达 为NB,NS,ZEPS,PB}。 阈值的前几个时刻，此时偏差小于设定的阈值， 3.3模糊推理 若偏差的变化率较大，本文使用的方法就进行了 为了准确描述模糊推理的逻辑，用MD1、MD2 模态切换；同样，在到达偏差的后几个时刻，此时 和MD,分别表示模糊控制时的模态、模糊自适应 偏差大于设定的阈值，若偏差的变化率较小，本 PID控制时的模态和PI控制时的模态。设模态 文使用的方法就不进行模态切换；具体的切换时 MD的模糊子集MD,MD2,MDl,3种模态的模糊 刻由T-S型模糊推理实现，这也充分利用了模糊 规则描述如表5所示
表 2 ∆kP的模糊控制规则 Table 2 Fuzzy control rule of ∆kP E EC NB NM NS ZE PS PM PB PS NM NS ZE PS PS PM PB PM ZE ZE PS PM PM PB PB PB ZE PS PB PB PB PB PB 表 ∆kI 3 的模糊控制规则 Table 3 Fuzzy control rule of ∆kI E EC NB NM NS ZE PS PM PB PS NM NS ZE ZE ZE PS PM PM ZE ZE PS PM PM PB PB PB ZE PS PB PB PB PB PB 表 4 ∆kD的模糊控制规则 Table 4 Fuzzy control rule of ∆kD E EC NB NM NS ZE PS PM PB PS PB PM PS PS PM PB PS PM ZE NS NM ZE PS PM PM PB NB NB NB PS PM PB PB 2.3 PI 控制 PI 控制是 PID 控制的一种特例，当系统的偏 差较小时，采用 PI 控制可以使控制系统具有较好 的稳态性能。 3 基于 T-S 型模糊加权的多模软切 换设计 3.1 设计原理 T-S 型是一种适于表达复杂系统的动态特 性，其输出的隶属函数可以是线性的或者是单点 常数[18]。本文主要利用 T-S 型模糊推理的隶属函 数为单点常数使得其输出为单点常数这一特点来 实现软过渡。区别于传统的切换方法只在某一阈 值进行切换，本文引入了偏差及其导数，在到达 阈值的前几个时刻，此时偏差小于设定的阈值， 若偏差的变化率较大，本文使用的方法就进行了 模态切换；同样，在到达偏差的后几个时刻，此时 偏差大于设定的阈值，若偏差的变化率较小，本 文使用的方法就不进行模态切换；具体的切换时 刻由 T-S 型模糊推理实现，这也充分利用了模糊 控制智能化的优势。T-S 型模糊加权多模切换设 计的目的是利用 T-S 型模糊推理平滑多种控制模 态的输出，T-S 型模糊加权切换的输出为模态的 权值。其基本思想是根据系统的转速误差信息， 需要在 3 个模态之间进行切换时，引入转速偏差 和其导数进行模态切换判断，应用 T-S 型模糊推 理方法，清晰化采用加权平均法，得到切换过程 中 3 个模态的权值，使用加权求和法将 3 个模态 的权值加权到 3 个模态的输出，从而平滑控制器 的输出，实现 T-S 型模糊加权多模软切换。 MD1 MD2 MD3 wa wb wc Ufuzzy Uzi UPI Usum wa wc wb wa wb wc Ufuzzy Uzi UPI 令 、 和 分别为模糊控制模态、模 糊自适应 PID 控制模态和 PI 控制模态； 、 和 分别为模糊控制模态的权值、模糊自适应 PID 控制模态的权值和 PI 控制模态的权值； 、 和 分别为模糊控制、模糊自适应 PID 控制 和 PI 控制的输出控制量， 为 T-S 型模糊加权 多模切换的合成输出值。在大偏差时切换到模糊 控制起主要控制作用，模糊自适应 PID 控制和 PI 控制起微小的控制作用，此时 为主导权值； 在小偏差时系统将很快趋于稳态，切换到 PI 控制 起主要控制作用，模糊控制和模糊自适应 PID 控 制起微小的控制作用，此时 为主导权值；中等偏 差时切换到模糊自适应 PID 控制，模糊控制和 PI 控制起微小的控制作用，此时 为主导权值。把 、 和 分别加权到 、 和 ,即可实现多 模加权软切换控制。T-S 型模糊加权多模软切换 设计包括 4 个步骤，分别为模糊化、模糊推理、去 模糊化和合成输出量。 3.2 模糊化 {PS,PW,PM,PB} {NB,NS,ZE,PS,PB} T-S 型模糊加权算法的模态划分取决于发电 机的转速与其额定转速的偏差 E 及其变化率 EC， 利用这两个量来确定 T-S 型模糊推理各模态的权 值。由于风速处于额定风速以上，此时转速高于 额定转速，偏差为正，故采用单边模糊控制。选 取发电机的转速与其额定转速的偏差 E 和偏差变 化率 EC 的论域和模糊论域同前文模糊控制一样， E 的模糊子集为 ，EC 的模糊子集 为 。 3.3 模糊推理 MD1 MD2 MD3 {MD1,MD2,MD3} 为了准确描述模糊推理的逻辑，用 、 和 分别表示模糊控制时的模态、模糊自适应 PID 控制时的模态和 PI 控制时的模态。设模态 MD 的模糊子集 ，3 种模态的模糊 规则描述如表 5 所示。 ·628· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷
第4期 侯涛，等：基于TS型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制 ·629· 表5模态模糊规则描述 Table 5 The description of modal fuzzy rule k-意分合-飞=碧6：对于模精自适 应PID控制，取其初始参数为ko=5,ko=2, EC E k0=0;对于PI控制，取=40，k=20。 NB NS ZE PS PB 利用SIMULINK中的模糊控制工具箱建立 PS MD: MD MD, MD MD2 T-S型的模糊推理系统如图5所示。 PW MD MD MD, MD, MD2 PM MD2 MD2 MD2 MD2 MD PB MD, MD, MD, MD MD 3.4 去模糊化 T-S型模糊控制的去模糊化采用加权平均 法，设第i条规则输出的结果为w,它的权重为， m为规则数，则总输出为 图5TS型模糊推理系统 W:u; w1山1+w2l2+…Wm4m Fig.5 The T-S fuzzy inference system (8) WI+w2+...Wm 经过模糊规则设定，得到其输出权值在ruler viewer如图6所示。 3种模态的权值w、wm和w由式(8)计算得 出。设定T-S型模糊模型的3个模态输出隶属函 数为单点值，其值均为0和1，合理的设置模糊规 则，使w。、w%和w根据偏差及其变化率经过模糊推 理和清晰化后其输出都为[0,1]的精确值，在任意 时刻，w。、w和w的其中一个数值较大，另外两个 数值较小，且满足： Wa+w+w=1 (9) 图6 ruler viewer中的权值输出 3.5T-S型模糊切换合成输出 Fig.6 The weight outputs in ruler viewer 在控制过程中，把wa、w和w.分别加权到Uy、 由图6可知，其权值输出满足式(9)。此时为 U和U,从而达到软切换控制的目的。合成的输 中等偏差，偏差的变化率也中等，故模糊自适应 出控制量Uum采用加权求和法为 PID控制的权值较大，模糊控制和PI控制的权值 Uum=wa×Uig+w%×Ua+w.×Un (10) 较小。 4仿真分析与验证 1)阶跃风速 0~5s风速为13m/s,5s时跃变为18m/s。风 为了验证所提方法的正确性及其控制性能， 速如图7所示，4种控制方法下转速对比曲线如 在SIMULINK下搭建了直驱永磁同步发电系统 图8所示，桨距角对比曲线如图9所示，功率对比 在单独模糊控制、单独模糊自适应PD控制、单 曲线如图10所示，T-S型模糊推理的权值输出如 独PI控制以及基于T-S型模糊加权的多模软切 图11所示。 换控制的4种变桨控制模型，以阶跃风速和组合 风速分别作为系统的输入，并将4种控制方法的 18 17 仿真结果进行对比。风机的额定风速为12m/s,等 效的转动惯量J为54894kgm2,叶片半径R为 46.74m,空气密度p为1.225kg/m3,发电机的额定 功率P为2MW,定子电阻R为0.006652，定子 1 012345678910 电感L为0.0024H,永磁体的磁链Φ为1.67Wb, t/s 极对数n,为60，转动惯量Jm为411185kgm2。对 图7风速 于模糊控制，E、EC、U对应的量化因子分别为 Fig.7 The curve of wind speed
表 5 模态模糊规则描述 Table 5 The description of modal fuzzy rule E EC NB NS ZE PS PB PS MD3 MD3 MD2 MD2 MD2 PW MD3 MD3 MD2 MD2 MD2 PM MD2 MD2 MD2 MD2 MD1 PB MD2 MD2 MD2 MD1 MD1 3.4 去模糊化 i ui wi m T-S 型模糊控制的去模糊化采用加权平均 法，设第 条规则输出的结果为 ，它的权重为 ， 为规则数，则总输出为 U = ∑m i=1 wiui ∑m i=1 wi = w1u1 +w2u2 +···wmum w1 +w2 +···wm (8) wa wb wc wa wb wc [0,1] wa wb wc 3 种模态的权值 、 和 由式 (8) 计算得 出。设定 T-S 型模糊模型的 3 个模态输出隶属函 数为单点值，其值均为 0 和 1，合理的设置模糊规 则，使 、 和 根据偏差及其变化率经过模糊推 理和清晰化后其输出都为 的精确值，在任意 时刻， 、 和 的其中一个数值较大，另外两个 数值较小，且满足： wa +wb +wc = 1 (9) 3.5 T-S 型模糊切换合成输出 wa wb wc Ufuzzy Uzi UPI Usum 在控制过程中，把 、 和 分别加权到 、 和 ，从而达到软切换控制的目的。合成的输 出控制量 采用加权求和法为 Usum = wa ×Ufuzzy +wb ×Uzi +wc ×UPI (10) 4 仿真分析与验证 12 m/s J ρ 1.225 kg/m3 Rs Φ np Jm kg ·m2 为了验证所提方法的正确性及其控制性能， 在 SIMULINK 下搭建了直驱永磁同步发电系统 在单独模糊控制、单独模糊自适应 PID 控制、单 独 PI 控制以及基于 T-S 型模糊加权的多模软切 换控制的 4 种变桨控制模型，以阶跃风速和组合 风速分别作为系统的输入，并将 4 种控制方法的 仿真结果进行对比。风机的额定风速为 ，等 效的转动惯量 为 54 894 kg·m2 ，叶片半径 R 为 46.74 m，空气密度 为 ，发电机的额定 功率 P 为 2 MW，定子电阻 为 0.006 65 Ω，定子 电感 L 为 0.002 4 H，永磁体的磁链 为 1.67 Wb， 极对数 为 60，转动惯量 为 411 185 。对 于模糊控制，E、EC、U 对应的量化因子分别为 ke = 4 8 = 1 2 kec = 6 10 = 3 5 ku= 30 5 = 6 kp0 = 5 ki0 = 2 kd0 = 0 kP = 40 kI = 20 、 、 ；对于模糊自适 应 P I D 控制，取其初始参数为 ， ， ；对于 PI 控制，取 ， 。 利用 SIMULINK 中的模糊控制工具箱建立 T-S 型的模糊推理系统如图 5 所示。 图 5 T-S 型模糊推理系统 Fig. 5 The T-S fuzzy inference system 经过模糊规则设定，得到其输出权值在 ruler viewer 如图 6 所示。 图 6 ruler viewer 中的权值输出 Fig. 6 The weight outputs in ruler viewer 由图 6 可知，其权值输出满足式 (9)。此时为 中等偏差，偏差的变化率也中等，故模糊自适应 PID 控制的权值较大，模糊控制和 PI 控制的权值 较小。 1) 阶跃风速 0～5 s 风速为 13 m/s，5 s 时跃变为 18 m/s 。风 速如图 7 所示，4 种控制方法下转速对比曲线如 图 8 所示，桨距角对比曲线如图 9 所示，功率对比 曲线如图 10 所示，T-S 型模糊推理的权值输出如 图 11 所示。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13 14 15 16 17 18 V/(m·s)−1 t/s 图 7 风速 Fig. 7 The curve of wind speed 第 4 期 侯涛，等：基于 T-S 型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制 ·629·
·630· 智能系统学报 第13卷 6 桨距角对比曲线如图14所示，功率对比曲线如图15 ,PI控制 所示，T-S型模糊推理的权值输出如图16所示。 、T-S模糊加权多模控制 模糊控制 1 12345678910 s 654 图8转速对比 4 678910 Fig.8 The comparison of rotor speed 20r 图12风速 16 模糊控制 子工-S模糊加权 Fig.12 The curve of wind speed 12 多模控制 8 T-S模糊加权 PI控制 多模控制 ,PI控制 43 0 2345678910 itpitocwwwounhh-n 1 模糊控制 模糊自适应PID控制 ⅓ 图9桨距角对比图 23 45678910 t/s Fig.9 The comparison of pitch angle ×109 图13转速对比 3.5 3.0 Fig.13 The comparison of rotor speed 2.5 「T-S模糊加权 ,PI控制 多模控制 25 2.0 1.5 模糊控制 1.0 150 0.5 模糊自适应PID控制 模糊自适应PD控制 10 T-S模糊加权 模糊控制 12345678910 控制 PI控制 s 图10输出功率对比 12345678910 t/s Fig.10 The comparison of generator output power 1.2 图14桨距角对比 0.8 Fig.14 The comparison of pitch angle 0.4 2.5 PI控制 1.2 2.0 0.8 1.5 T-S模糊加权 0.4 1.0 多模控制 模糊自适应 0 模糊控制 PID控制 20 0.5 08 0.4 0 1 2345678910 123456789i0 s 图15输出功率对比 Fig.15 The comparison of generator output power 图11T-S型模糊推理的权值输出 . Fig.11 The weight output of T-S fuzzy inference 0 imy-wwmmm m 2)组合风速 . 0 采用组合风速模型时，yn用式(11)代替： 1.2 Vn=Vrmax·Ram·CoS(i+中i) (11) e0.8 0.4 式中：vmas为随机风的最大值，Rm为[-1,1]的任意 1.2 数，w,和为0,2的任意数。 0.8 仿真时，组合风速的参数取l=15,s=1,Vmx= 0.4 12345678910 4 m/s,tig=0s,ts=10 s,Vrmbax 1 m/s,tir =0s,t,=10s, tis 红=10s,Vmax=2m/s。组合风速模型如图12所示， 图16T-S模糊推理的权值输出 得：4种控制方法下，其转速对比曲线如图13所示， Fig.16 The weight output of T-S fuzzy inference
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 T−S模糊加权多模控制 模糊控制 模糊自适应 PID控制 PI 控制 t/s ω/(rad·s−1 ) 图 8 转速对比 Fig. 8 The comparison of rotor speed 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 8 12 16 20 beta/(°) T−S 模糊加权 多模控制 模糊控制 PI 控制 t/s 图 9 桨距角对比图 Fig. 9 The comparison of pitch angle 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 ×106 P/W T−S模糊加权 多模控制 模糊控制 模糊自适应PID控制 PI控制 t/s 图 10 输出功率对比 Fig. 10 The comparison of generator output power 0 0.4 0.8 1.2 Wc Wb 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Wa t/s 0 0.4 0.8 1.2 0 0.4 0.8 1.2 图 11 T-S 型模糊推理的权值输出 Fig. 11 The weight output of T-S fuzzy inference 2) 组合风速 采用组合风速模型时，vn 用式 (11) 代替： vn = vnmax ·Ram · cos(ωi +ϕi) (11) vnmax Ram [−1,1] wi ϕi [0,2π] 式中： 为随机风的最大值, 为 的任意 数， 和 为 的任意数。 l=15 s = 1 vgmax = 4 m/s t1g = 0 s tg = 10 s vrmax = 1 m/s t1r = 0 s tr = 10 s t2r = 10 s vnmax= 2 m/s 仿真时，组合风速的参数取 ， ， ， ， ， ， ， ， ， 。组合风速模型如图 12 所示， 得:4 种控制方法下，其转速对比曲线如图 13 所示， 桨距角对比曲线如图 14 所示，功率对比曲线如图 15 所示，T-S 型模糊推理的权值输出如图 16 所示。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 t/s V/(m·s−1 ) 图 12 风速 Fig. 12 The curve of wind speed 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 ω/(rad·s−1 ) T−S 模糊加权 多模控制 模糊控制 模糊自适应PID控制 PI 控制 t/s 图 13 转速对比 Fig. 13 The comparison of rotor speed 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 10 15 20 25 β/(°) T−S 模糊加权 多模控制 模糊控制 模糊自适应PID控制 PI 控制 t/s 图 14 桨距角对比 Fig. 14 The comparison of pitch angle 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 ×106 P/W T−S 模糊加权 多模控制 模糊控制 模糊自适应 PID控制 PI 控制 t/s 图 15 输出功率对比 Fig. 15 The comparison of generator output power 0 0.4 0.8 1.2 Wc Wb 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Wa t/s 0 0.4 0.8 1.2 0 0.4 0.8 1.2 图 16 T-S 模糊推理的权值输出 Fig. 16 The weight output of T-S fuzzy inference ·630· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷
第4期 侯涛，等：基于T-S型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制 ·631· 仿真结果表明：阶跃风速和组合风速下，4种 [2]YUAN Yuan,TANG J.Adaptive pitch control of wind tur- 控制方法都能使发电机的输出功率稳定在额定值 bine for load mitigation under structural uncertainties[J]. 附近。使用模糊控制时，输出的功率与转速波动 Renewable energy,2017,105:483-494 更小，更加平稳，但当风速改变时，其桨距角响应 [3]SONG Dongran,YANG Jian,DONG Mi,et al.Model pre- 过于迅速，超调量大且波动较大，导致桨距角执 dictive control with finite control set for variable-speed 行机构的频繁动作，增加了桨距角执行机构及风 wind turbines[J].Energy,2017,126:564-572. [4]吴洁，孟克其劳，贾大江，等.1.5MW永磁直驱风力发电 电机组各部件的机械疲劳载荷。所提出方法的综 机组变桨控制系统的改进).太阳能学报，2016,37(8)： 合控制性能优于其他3种方法，通过改变桨距角 2074-2079. 可以使转速较快地趋于稳定，即可以快速跟踪发 WU Jie,MENG Keqilao,JIA Dajiang,et al.Improved 电机的额定转速，功率也能稳定在发电机输出的 pitch control system of 1.5 MW permanent magnet direct 额定功率附近。与其他3种方法相比，调节桨距 drive wind turbine[J].Atct energiae solaris sinica,2016. 角更加地平滑、动作频率更低，幅度更小；与模糊 37(8):2074-2079 自适应PD与PI控制相比，减小了转速的峰值， [5]MORADI H,VOSSOUGHI G.Robust control of the vari- 转速与功率的脉动更小。阶跃风速下，进入稳态后， able speed wind turbines in the presence of uncertainties:a 在5s突加扰动时，又表现出良好的抗干扰性能。 comparison between H and PID controllers[J].Energy, 2015,90:1508-1521 5结束语 [6]任丽娜，吕明月，王振臣.改进蜂群算法在风机变桨距控 本文针对现有的变桨控制策略存在风电机阻 制中的应用).机械设计与制造，2015,36(3)：43-46. 额定风速以上恒功率运行时，桨距角执行机构的 REN Lina,LV Mingyue,WANG Zhenchen.Improved bee colony algorithm on the wind turbine pitch control[J].Ma- 频繁动作增加了风机各部分的机械疲劳载荷，影 响发电机的输出电能质量和机组的使用寿命等问 chinery design and manufacture,2015,36(3):43-46. [7]Yin Xiuxing,Lin Yonggang,Li Wei,et al.A novel fuzzy 题，研究了基于T-S型模糊加权的多模软切换变 integral sliding mode current control strategy for maximiz- 桨控制方法。该方法兼顾了模糊控制、模糊自适 ing wind power extraction and eliminating voltage harmon- 应PD控制和PI控制各自的控制优势，并利用T ics[J.Energy,2015,85:677-686 S型模糊推理来进行平滑过渡，实现了软切换，克 [8]WANG Baohua,Qin Shengsheng.Backstepping sliding 服了切换振荡。仿真结果表明，所提出的方法具 mode control of variable pitch wind power system[C]// 有更加优良的综合控制性能，具有良好的动态性 2010 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Confer- 能、稳态性能和鲁棒性。在两种风速下，调节桨 ence (APPEEC).Chengdu,China,2010:1-3. 距角更加平滑，减缓了执行机构的频繁动作，桨 [9]MEDJBER A.GUESSOUM A.BELMILI H.et al.New 距角执行机构的疲劳载荷有效的减小了，从而降 neural network and fuzzy logic controllers to monitor max- 低了机组其他部分的机械载荷，延长了机组的使 imum power for wind energy conversion system[J].En- 用寿命。从对比研究易知，4种方法都能跟踪上 ergy,2016,106:137-146, 发电机的转速并维持在额定转速，都能使发电机 [10]OIN Bin,ZHOU Hao,DU Kang,et al.Sliding mode con- 的输出功率稳定在额定值(2MW)附近，但所提出 trol of pitch angle based on RBF neural-network[J] Transactions of China electrotechnical society,2013. 的方法转速的峰值更低，脉动更小，功率更加靠 28(5)37-41. 近额定值，功率脉动更小，更平稳。对于输出功 [1]周飞航，刘军.基于状态反馈的直驱风电系统模糊控制 率的脉动，风电机组在并网时加入背靠背变频器 策略U.电网技术，2016,40(9)：2758-2763 可以解决这一问题。此方法对于直驱变桨永磁同 ZHOU Feihang,LIU Jun.Fuzzy control strategy of dir- 步风力发电系统，在额定风速以上的恒功率运行 ect-drive wind power system based on state feedback[J] 有一定的借鉴参考价值。 Power system technology,2016,40(9):2758-2763. 参考文献： [12]ANDERSON P M,BOSE A.Stability simulation of wind turbine systems[J].IEEE transactions on power apparatus [1]YIN Xiuxing,LIN Yonggang,LI Wei,et al.Adaptive slid- and systems,.1983.,PAS-102(12):3791-3795. ing mode back-stepping pitch angle control of a variable- [13]BOUKHEZZAR B.LUPU L.SIGUERDIDJANE H.et al displacement pump controlled pitch system for wind tur- Multivariable control strategy for variable speed,variable bines[J].ISA transactions,2015,58:629-634. pitch wind turbines[J].Renewable energy,2007,32(8):
仿真结果表明：阶跃风速和组合风速下，4 种 控制方法都能使发电机的输出功率稳定在额定值 附近。使用模糊控制时，输出的功率与转速波动 更小，更加平稳，但当风速改变时，其桨距角响应 过于迅速，超调量大且波动较大，导致桨距角执 行机构的频繁动作，增加了桨距角执行机构及风 电机组各部件的机械疲劳载荷。所提出方法的综 合控制性能优于其他 3 种方法，通过改变桨距角 可以使转速较快地趋于稳定，即可以快速跟踪发 电机的额定转速，功率也能稳定在发电机输出的 额定功率附近。与其他 3 种方法相比，调节桨距 角更加地平滑、动作频率更低，幅度更小；与模糊 自适应 PID 与 PI 控制相比，减小了转速的峰值， 转速与功率的脉动更小。阶跃风速下，进入稳态后， 在 5 s 突加扰动时，又表现出良好的抗干扰性能。 5 结束语 本文针对现有的变桨控制策略存在风电机阻 额定风速以上恒功率运行时，桨距角执行机构的 频繁动作增加了风机各部分的机械疲劳载荷，影 响发电机的输出电能质量和机组的使用寿命等问 题，研究了基于 T-S 型模糊加权的多模软切换变 桨控制方法。该方法兼顾了模糊控制、模糊自适 应 PID 控制和 PI 控制各自的控制优势，并利用 TS 型模糊推理来进行平滑过渡，实现了软切换，克 服了切换振荡。仿真结果表明，所提出的方法具 有更加优良的综合控制性能，具有良好的动态性 能、稳态性能和鲁棒性。在两种风速下，调节桨 距角更加平滑，减缓了执行机构的频繁动作，桨 距角执行机构的疲劳载荷有效的减小了，从而降 低了机组其他部分的机械载荷，延长了机组的使 用寿命。从对比研究易知，4 种方法都能跟踪上 发电机的转速并维持在额定转速，都能使发电机 的输出功率稳定在额定值 (2MW) 附近，但所提出 的方法转速的峰值更低，脉动更小，功率更加靠 近额定值，功率脉动更小，更平稳。对于输出功 率的脉动，风电机组在并网时加入背靠背变频器 可以解决这一问题。此方法对于直驱变桨永磁同 步风力发电系统，在额定风速以上的恒功率运行 有一定的借鉴参考价值。 参考文献： YIN Xiuxing, LIN Yonggang, LI Wei, et al. Adaptive sliding mode back-stepping pitch angle control of a variabledisplacement pump controlled pitch system for wind turbines[J]. ISA transactions, 2015, 58: 629–634. [1] YUAN Yuan, TANG J. Adaptive pitch control of wind turbine for load mitigation under structural uncertainties[J]. Renewable energy, 2017, 105: 483–494. [2] SONG Dongran, YANG Jian, DONG Mi, et al. Model predictive control with finite control set for variable-speed wind turbines[J]. Energy, 2017, 126: 564–572. [3] 吴洁, 孟克其劳, 贾大江, 等. 1.5MW 永磁直驱风力发电 机组变桨控制系统的改进[J]. 太阳能学报, 2016, 37(8): 2074–2079. WU Jie, MENG Keqilao, JIA Dajiang, et al. Improved pitch control system of 1.5 MW permanent magnet direct drive wind turbine[J]. Atct energiae solaris sinica, 2016, 37(8): 2074–2079. [4] MORADI H, VOSSOUGHI G. Robust control of the variable speed wind turbines in the presence of uncertainties: a comparison between H∞, and PID controllers[J]. Energy, 2015, 90: 1508–1521. [5] 任丽娜, 吕明月, 王振臣. 改进蜂群算法在风机变桨距控 制中的应用[J]. 机械设计与制造, 2015, 36(3): 43–46. REN Lina, LV Mingyue, WANG Zhenchen. Improved bee colony algorithm on the wind turbine pitch control[J]. Machinery design and manufacture, 2015, 36(3): 43–46. [6] Yin Xiuxing, Lin Yonggang, Li Wei, et al. A novel fuzzy integral sliding mode current control strategy for maximizing wind power extraction and eliminating voltage harmonics[J]. Energy, 2015, 85: 677–686. [7] WANG Baohua, Qin Shengsheng. Backstepping sliding mode control of variable pitch wind power system[C]// 2010 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC). Chengdu, China, 2010: 1–3. [8] MEDJBER A, GUESSOUM A, BELMILI H, et al. New neural network and fuzzy logic controllers to monitor maximum power for wind energy conversion system[J]. Energy, 2016, 106: 137–146. [9] QIN Bin, ZHOU Hao, DU Kang, et al. Sliding mode control of pitch angle based on RBF neural-network[J]. Transactions of China electrotechnical society, 2013, 28(5): 37–41. [10] 周飞航, 刘军. 基于状态反馈的直驱风电系统模糊控制 策略[J]. 电网技术, 2016, 40(9): 2758–2763. ZHOU Feihang, LIU Jun. Fuzzy control strategy of direct-drive wind power system based on state feedback[J]. Power system technology, 2016, 40(9): 2758–2763. [11] ANDERSON P M, BOSE A. Stability simulation of wind turbine systems[J]. IEEE transactions on power apparatus and systems, 1983, PAS-102(12): 3791–3795. [12] BOUKHEZZAR B, LUPU L, SIGUERDIDJANE H, et al. Multivariable control strategy for variable speed, variable pitch wind turbines[J]. Renewable energy, 2007, 32(8): [13] 第 4 期 侯涛，等：基于 T-S 型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制 ·631·
·632· 智能系统学报 第13卷 1273-1287 补偿器多模态切换方法[.电网技术，2011,35(8)： [14]HUI J,BAKHSHAI A.A new adaptive control algorithm 140-143 for maximum power point tracking for wind energy con- TANG Niang,XIAO Xiangning,CHEN Zhong.A meth- version systems[Cl//2008 PESC Proceedings of the Power od of multi-mode switching for SVC based on sugeno Electronics Specialist Conference.Rhodes,Greece,2008: fuzzy inference[J].Power system technology,2011, 4003-4007. 35(8):140-143. [15]DAHBI A.NAIT-SAID N.NAIT-SAID M-S.A novel 作者简介： combined MPPT-pitch angle control for wide range vari- 侯涛，男，1975年生，教授，博士， able speed wind turbine based on neural network[J].Inter- 主要研究方向为智能信息处理与智能 national journal of hydrogen energy,2016,41(22):9427- 控制。 9442 [16]ZHANG Xinfang,XU Daping.Adaptive fuzzy control for variable speed variable pitch wind turbines[J].IFAC power plants and power systems control,2003,36(20): 1031-1036 张强，男，1993年生，硕士研究 生，主要研究方向为风力发电与智能 [17]BAGHERI P,Sun Qiao.Adaptive robust control of a 控制。 class of non-affine variable-speed variable-pitch wind tur- bines with unmodeled dynamics[J].ISA transactions. 2016,63:233-241 [18]唐酿，肖湘宁，陈众.基于Sugeno模糊推理的静止无功 第三届机械、控制与计算机工程国际学术会议(ICMCCE2018) 2018 3rd International Conference on Mechanical,Control and Computer Engineering (ICMCCE 2018) The previous First International Conference on Mechanical,Control and Computer Engineering(ICMCCE 2016) was successfully taken place on October 22-23,2016 in Hangzhou,China.The second International Conference on Mechanical,Control and Computer Engineering(ICMCCE 2017)was successfully taken place on December 8-10,2017 in Harbin,China.All accepted papers were published by Conference Publishing Services(CPS)and have been indexed by IEEE Xplore and submitted to Ei Compendex. The 2018 3rd International Conference on Mechanical,Control and Computer Engineering(ICMCCE2018)will be held on September 14-16,2018 in Huhhot Inner Mongolia,China.ICMCCE 2018 is to bring together innovative aca- demics and industrial experts in the field of mechanical,control and computer engineering to a common forum.The primary goal of the conference is to promote research and developmental activities in mechanical,control and computer engineering and another goal is to promote scientific information interchange between researchers,developers,engin- eers,students,and practitioners working all around the world.The conference will be held every year to make it an ideal platform for people to share views and experiences in mechanical,control and computer engineering and related areas
1273–1287. HUI J, BAKHSHAI A. A new adaptive control algorithm for maximum power point tracking for wind energy conversion systems[C]//2008 PESC Proceedings of the Power Electronics Specialist Conference. Rhodes, Greece, 2008: 4003–4007. [14] DAHBI A, NAIT-SAID N, NAIT-SAID M-S. A novel combined MPPT-pitch angle control for wide range variable speed wind turbine based on neural network[J]. International journal of hydrogen energy, 2016, 41(22): 9427– 9442. [15] ZHANG Xinfang, XU Daping. Adaptive fuzzy control for variable speed variable pitch wind turbines[J]. IFAC power plants and power systems control, 2003, 36(20): 1031–1036. [16] BAGHERI P, Sun Qiao. Adaptive robust control of a class of non-affine variable-speed variable-pitch wind turbines with unmodeled dynamics[J]. ISA transactions, 2016, 63: 233–241. [17] [18] 唐酿, 肖湘宁, 陈众. 基于 Sugeno 模糊推理的静止无功 补偿器多模态切换方法[J]. 电网技术, 2011, 35(8): 140–143. TANG Niang, XIAO Xiangning, CHEN Zhong. A method of multi-mode switching for SVC based on sugeno fuzzy inference[J]. Power system technology, 2011, 35(8): 140–143. 作者简介： 侯涛，男，1975 年生，教授，博士， 主要研究方向为智能信息处理与智能 控制。 张强，男，1993 年生，硕士研究 生，主要研究方向为风力发电与智能 控制。 第三届机械、控制与计算机工程国际学术会议（ICMCCE 2018） 2018 3rd International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE 2018) The previous First International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE 2016) was successfully taken place on October 22-23, 2016 in Hangzhou, China. The second International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE 2017) was successfully taken place on December 8-10, 2017 in Harbin, China. All accepted papers were published by Conference Publishing Services (CPS) and have been indexed by IEEE Xplore and submitted to Ei Compendex. The 2018 3rd International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE2018) will be held on September 14-16, 2018 in Huhhot Inner Mongolia, China. ICMCCE 2018 is to bring together innovative academics and industrial experts in the field of mechanical, control and computer engineering to a common forum. The primary goal of the conference is to promote research and developmental activities in mechanical, control and computer engineering and another goal is to promote scientific information interchange between researchers, developers, engineers, students, and practitioners working all around the world. The conference will be held every year to make it an ideal platform for people to share views and experiences in mechanical, control and computer engineering and related areas. ·632· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷