信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用

信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用

修磊

大唐山东发电公司新能源分公司 山东烟台 264000

摘要：在风电和电力生产中，控制技术的运用起着举足轻重的地位，是确保电网的稳定运行的关键，随着风电行业的飞速发展，风力发电的现代化应用网络，结构，体系等已逐渐形成了风力发电的关键技术，从而使风力发电的运行更加优化。

关键词：风力发电；电力；控制系统

一、风力发电控制系统类型

目前风力发电的控制方式有两大类：一种是双馈型风力发电，另一种是直接驱动型的。在风电行业中，双馈型风力发电是一种较为普遍，使用范围很广的新型风力发电，在电力行业的发展和智能化的发展下，电力行业的恒速恒频，变频调速，变频调速等新型技术被广泛应用于风力发电的控制中，四种控制方式分别是无功优化控制、矢量控制、直接功率控制以及滑模控制。随着风力发电的发展，直接驱动型永磁风力发电逐步得到了广泛的使用，其特点是简单有效，投资少，其特点是干扰观察控制，转矩反馈控制，叶尖速比控制，功率反馈控制。

二、信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用

2.1自适应技术的应用

风力发电在运行过程中会生成大量的参数，而早期所用的常规方法对其进行敏感性和控制效果都不尽如人意，随着风电技术的发展，这些方法不但会对其进行有效的控制，而且很可能导致电网的安全运行。随着科技的快速发展，风力发电的自动化程度越来越高，采用了先进的自动调节技术，当风力发电发生故障时，该系统会根据机组的运行情况，及时发现机组的运行状态，并采取有效的控制策略。

在此背景下，利用自适应技术可以解决上述问题，提高系统的运行敏感性，根据系统参数、运行规律对其进行调节，同时对目标的动力学特性进行辨识，根据辨识的结论做出相应的判断，根据外部条件的改变来实现对系统的自动调节。

2.2专家评估技术的应用

技术鉴定采用大数据技术；以数据库等为核心的一种辅助软件，它可以进行专家的思考和整个过程的模拟，有较强的可信度和可操作性。在实施中，专家评价技术的主体是知识库；推论与演绎模块，专家资料库，知识储备与经验仿真。在风力发电的实际问题和实际情况下，运用这种技术进行综合、全面的分析和判断，确保了决策的实用性和针对性。

风力发电是一种从结构上比较复杂的系统；综合各方面的特点，所以，一旦某一小型的体系发生问题，将会对整体的性能和安全性产生不利的作用。利用该技术，可以追踪风电发电机组的电力信号、故障信息、特征矢量等信息，从而促进风电发电机组的安全和高效运转。

根据风力发电及其相关的系统的复杂程度，再加上系统的概念，在复杂的环境中，存在着更多的问题，更复杂的问题，更难处理的问题，而采用了“专家评价”技术，可以实时地追踪和分析各种部件，并运用专业的逻辑和函数推导，来正确地诊断出问题，从而确保风电控制系统的正常，安全运行。

2.3人工神经网络技术的应用

ANN是一种先进的技术，它的发展非常迅速，在智能化方面取得了很大的成绩。它是一种非线性自适应数据处理技术，可用于风力发电的实际运行。与其它技术比较， ANN具有很好的抗逆性和容错性。

对于风能来说，风速、风向并非一成不变，要准确预报风速，必须重视预报方法的运用，并进一步确定预报时间和位置。在实际应用中，可以采用小波方法对风速进行精确预报，并将 ANN技术与小波技术相融合，对风力发电进行预报。

在使用神经网络技术前，可以利用神经网络进行预测，从而提高动态特性，即使风力的影响很大，也可以保证系统的稳定运转。另外，在风力发电的研制中，采用了基于神经网络的变桨距控制方法，并能有效地克服变桨参量的滞后和时变特性。

在此基础上，利用 BP算法、遗传算法等方法，建立一种新型的电力系统电力系统的电力系统。此方法在风力发电的故障分析中得到了实际的运用，可以有效地求解问题，提高了系统的工作稳定性。

2.4最优控制智能技术的应用

在自然条件下，风的方向和速度都是不稳定的；但这两个因子在风力发电中都占有举足轻重的地位，因此，在风力发电运行中，它的可控性很差，因此，在风力发电运行中，必须对其进行有效的调控，保证其运行的稳定性。因此，在风力发电的运行过程中，可以采用最佳的智能技术来进行风速感应设备、发电机等的实时监控，并及时获取风速和风能变化的资料，使其处于一个相对平稳的位置。由于传统风力发电控制技术相对落后，加之机组的工作条件比较苛刻，机组启停、发电控制等都需要控制控制，而且建立的风速线性建模困难，给机组工作带来了很大的困难。

在风力发电中采用最佳控制技术，可以有效地确定风速捕获和平均风速，建立起一套科学的线性数学数学模型，对数据和数据之间的相互影响进行有效的调控。同时，根据现实状况，根据具体的情况，通过对线性建模的方法进行优化，确保了数据的精确度，以及通过向量控制的动力学建模，确定最佳的稳压器的输出。

此外，还可以通过调节换向器的转速来实现对发电机的调节，从而防止了对风速的测量畸变。为获取口阀风能，在风电场中引入反馈线性化与追踪控制技术，对其进行实时的追踪与控制，并利用优化的叶片速度比值，确保获得额定风速、风能，从而达到对机组的功率控制。

在此基础上，利用 LQG算法寻找出一系列的控制顺序，并对其进行了最优的设计，并对其进行了相应的调整。因此，在标称速度下，可以激励发生器尽量获得风力，在标称速度以上的输出电压的稳定，引入了自由参数，再分配高频率和低频率的加权，以保证最佳的系统运行。

2.5微分几何技术

在数学界，微分几何是一个非常关键的研究课题，它被广泛地运用于现实的各个方面。从根本上讲，差分几何的主要目的是对其进行线性的分析，而从某种意义上讲，风力发电的运行是一个非线性的，在实际运行时，其运行的速度会被风的速度所左右。

在风力发电的控制中，首先要解决的问题便是将其非线性特性转化成线性方程，再通过双馈发电机，将其输出到相应的指令中，再利用差分几何理论对其进行调节，以确保整个系统的稳定性。

同时，利用这种技术可以有效地捕获风能，提高风电的利用率。在实践中，如果风速超出了设计要求，则可以降低风机的速度，并对其进行功率的控制，保证其在规定的范围之内。同时，应用差分法技术也可以替代现有的各种技术，从而提高风力发电的运行性能。微分几何学在工程中具有很大的困难，尤其是在计算上。随着现代技术的发展， CPU的运算能力逐步提高，为将微分几何技术用于风力发电的控制打下了坚实的基础。

总结

综上所述，本文从风力发电的主要设备和各种信息技术的运用等方面，对风力发电的运行和管理进行了较为清晰的认识。尽管目前风电发电控制还处在模型化的阶段，但已经有了一些进展，具有很大的应用潜力。将神经网络技术、最优控制技术和微分几何技术用于风力发电控制是非常有实际价值的。

参考文献

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[2]王超.风力发电机及风力发电控制技术[J].湖北农机化.2020(18)

[3]肖红军.信息化控制技术在风力发电控制系统中的研究[J].南方农机.2019(11)