新能源风力发电中的控制技术分析

新能源风力发电中的控制技术分析

潘,超 ,王金国 ,张子龙 ,杨中飞

中国水利水电第十一工程局有限公司，河南 郑州 450000

摘要：新能源风力发电是我国21世纪以来重点关注并大力推进的发电技术，位列我国总体发电量第4名，充分说明了风力发电的重要性，以及对于我国绿色可持续发展的重要意义。而在新能源风力发电技术当中控制技术的重要性较高，对风力发电质量以及运行效益具有重要影响。本研究基于新能源与风力发电的概念，阐述了我国风力发电的发展现状，随后分析了新能源风力发电控制技术，风轮控制技术、发电机控制技术、电子电力变换器控制技术、谐波消除控制技术、无功功率补偿技术与预测控制技术；最后对未来新能源风力发电控制技术发展方向作出展望，希望发挥风力发电技术价值，并提高风力发电技术水平。

关键词：新能源；风力发电；控制技术

引言

现如今全球对于碳排放和碳管理的要求日益严格，不论是对于汽车还是对于工业生产都提出了更为严苛的规章制度，在此背景下，新能源开始受到更多的关注。而风力发电作为新能源当中经济性较强，应用较为广泛的新能源技术，也在近年来成为我国新能源首选发电方式。在风力发电当中，控制技术的重要性较高，因此对新能源风力发电中的控制技术作出分析与展望，具有较高理论与现实意义。本研究基于风力发电与新能源概念，阐述了我国风力发电的发展现状，随后分析了六种新能源风力发电控制技术，包括风轮控制技术、发电机控制技术、电子电力变换器控制技术、谐波消除控制技术、无功功率补偿技术与预测控制技术；最后提出了新能源风力发电中控制技术的未来革新方向，包括PLC自动化控制技术、智能控制技术、多智能体系统控制技术、大数据/人工智能技术以及多能源系统集成技术，丰富该领域研究成果，为风力发电行业可持续发展提供助力。

1 新能源风力发电概述

1.1新能源概述

新能源也被称为非常规能源，是指除化石能源以外的其他能源。目前各国家主要使用的能源包括石油、煤炭与天然气，这三类能源的热转化效率低、不可再生，同时会对环境产生严重污染[1]。而新能源对环境污染较小或不会对环境产生污染，一般指基于新技术而来的可再生能源。目前常见的新能源包括太阳能、风能、波浪能、潮汐能、生物质能、氢能、甲醇、酒精以及核能。截至2022年末我国新能源发电，占全部发电量比重11.5%距离常规能源发电仍有一定差距，但年均增长25.7%，未来前景广阔。

1.2风力发电

风力发电便是通过风来驱动扇叶、扇叶产生机械能，而机械能又转化为电能的发电方式。风力发电属于最早一批的可再生能源，也是目前研究最多最广、应用范围最大且最早被应用于企业发电的方式之一。早在1887年至1888年，国外便诞生了第1部用于发电的风力发电机；20世纪初期，丹麦便已大规模使用风力机进行发电。自1980年以来，风力发电机组平均容量从30千瓦增长至2000千瓦，目前全球最大的风力机组已拥有5.9兆瓦的容量。

1.3 我国风力发电发展现状

自2012年我国风电装机突破60GW开始，我国便成为世界第一风电大国。自2016年我国国家能源局发布了《风电发展“十三五”规划》后，风电产业发展就此进入快车道，根据2021年GWEC数据显示我国新增风电装机容量占据全球51%，接近第2名美国4倍[2]；截止2022年底，我国全国风电3.654亿千瓦，装机占比14.3%，位居各类型发电装机占比第4位；而在全国各地区装机容量分布方面，内蒙古、河北、新疆及山西的风力发电装机容量最高，山东、江苏、甘肃、河南、宁夏、广西6个省份的装机容量也在1000万千瓦以上。

2 新能源风力发电控制技术

在新能源风力发电当中控制技术的重要性较高，决定了风力发电效果以及经济效益。而风力发电控制技术类型繁杂、种类较多，目前常用的控制技术包括以下六类。

2.1 风轮控制技术

风能的消耗率决定了风电转化率，而降低风能消耗的关键在于有效控制风轮。风轮控制技术便是对风轮的叶尖速比、功率信号反馈以及爬山搜索进行控制的技术。

首先，风轮运转过程中，风叶尖端转动的线速度便是叶尖速，叶尖速与风速之比为风轮叶尖速比[3]。风轮叶尖速比并非越快越好，不同的风力机适配不同的叶尖速比，主力型风力机叶尖速比为0.3~0.6之间，升力型风力机则在3~8之间。由于不同风机适宜的叶尖速比不同，因此需要风轮控制技术对叶尖速比进行调节。该技术能够实时收集风力、风速以及风向数据，并基于适宜的叶尖速比计算出合适的风轮扭矩，随后将信号传输给变桨系统，由变桨系统调整扭矩、控制叶尖速比，将风轮转速维持在合理区间。

其次，在风力机运行过程中，随着叶尖速比的变化或其他外在条件变化，风机产生的功率可能发生波动，而过高的功率波动将导致生成的电能难以传输，是电网供人使用，因此需要通过控制技术调整功率信号、稳定输出功率[4]。其运行逻辑为：实时收取风力机输出功率数据、生成曲线，同时在曲线内规划最低功率值，当风机输出功率逼近最低功率值时向变桨系统发送信号，调整风轮桨距，从而在维持稳定叶尖速比的基础上提高功率，一方面可降低功能消耗，另一方面也可提高功率稳定性并降低控制成本。但由于功率曲线的计算以及最低值的控制难度较大，因此近年来功率信号反馈也成为风轮控制技术的主要研发与突破方向。

最后，不同风机在不同工作位置、工作环境下拥有不同的最大功率点，风机功率逼近最大功率点的过程被称为“爬山”。通过风轮控制技术，风力机可在不同环境下利用爬山搜索得到最佳功率点、输出最高功率。风轮控制技术会实时收取外部环境信息，基于目前转动速度、输出的功率以及转速波动和功率波动的关系，推算出功率输出的曲线，进而推断出最大功率点位置，并确定风轮最佳转速，将信号传递给变桨系统，将风轮维持在最佳转速区间。但由于风轮本身自重较大，惯性较强，因此难以精准控制输出功率。

2.2 发电机控制技术

发电机控制技术，顾名思义，即对发电机进行控制的技术。不同于风轮控制技术，发电机控制技术，一般与发电机配套应用不同的发电机类型，使用不同的控制技术。目前常见的风力发电机包括永磁同步风力发电机，异步风力发电机等多种类型，普遍为半直驱变速变桨风力发电机，而常用的发电机控制技术为全功率矢量法，作用机理为解除直轴和交轴电流耦合，降低系统功率因数，用于控制发电机功率。在各类风力发电机当中广泛应用，成本可控、成熟度高、效果良好[5]。

2.3 电子电力变换器控制技术

电子电力变换器控制技术是近年来风力发电机组，尤其是大型风力发电系统首选控制技术。传统电力变换器的能量损耗率较高，传输效率不佳，同时在无功功率调节方面存在短板。而随着电子电力变换器控制技术的成熟，以上问题得到有效解决，基于电子控制的电力变换器效率更高，速度更快，能量转化率及能量传输效率良好，同时能够有效补偿无功功率，进一步拓宽风力发电系统的功率范围，加之电子电力变换器控制技术的设备投入成本较少，日常运行成本低廉，因此深受风力发电领域青睐。

电子电力变换器控制技术的应用原理为：对有功功率及无功功率进行解耦，依靠矢量控制平衡有功及无功功率，保证无功功率能够支撑系统运行，满足系统需求。同时基于SPWM矢量控制变流器，电子电力变换器控制技术能够最大化无功输出，控制有功及无功功率，进一步实现高阶风力发电控制效果。

2.4 谐波消除控制技术

谐波是影响风力发电机发电稳定性的主要因素，正因谐波的存在，导致发电机产生的电压和频率不佳，不仅影响电能质量，也会影响风力发电机有功功率与无功功率的平衡性。首先，谐波会干扰发电机通讯，加强发电机损耗，并导致发电机发生谐振，影响机械性能；其次，谐波容易造成发电机内部系统过热、影响运行效率，甚至毁坏设备；第三谐波会向发电机保护系统，以及发电机控制系统发送干扰信号，导致内部系统执行错误指令，同时影响传感器精度，甚至损坏传感器；最后，谐波会降低设备使用寿命，为风力发电企业带来严重的经济损失。

谐波消除控制技术能够将谐波控制在较低范畴内或消除谐波，具体应用方法如下：首先，依靠电力变流器产生相位、抵消谐波；其次，调整电容器组、降低无功功率，抵消谐波所增加点系统无功功率；第三，通过三角连接法降低谐波进入量，避免谐波影响系统稳定性；最后，利用滤波器消除谐波。目前所有风力发电机组都会使用谐波消除控制技术，但不同等级和不同规模的风力发电机组或单机会使用不同技术，以取得谐波控制效果与成本的平衡。

2.5 无功功率补偿技术

风力发电系统运行过程中无功功率消耗情况较为常见，当感性元件有电压通过时，无功功率损耗但电压不会发生变化；而一旦较大电流通过感性元件，将导致感性元件发生谐波作用，影响系统运行状态。无功功率补偿技术会根据目前的电流强度合理控制电容量，完成无功补偿，在消除电压谐波的同时提高系统运行经济性。

2.6 预测控制技术

风力发电机组对于负载稳定性的要求较高，过高的负载波动会影响发电质量。同时风力发电机的核心部件均由金属机械器件构成，而机械器件本身在高强度、持续力矩作用下会加快机械疲劳，缩减设备寿命。预测控制技术能够使用模型，预测未来的风速和转矩变化，随后向发电机组输出控制参数以获取更高的运行效率，确保风力发电机组始终运行在合理范围内。

3 新能源风力发电中控制技术的未来革新方向

目前风力发电控制技术已经步入自动化阶段，随着人工智能、大数据、模糊计算等多种信息化技术的快速发展和普及，未来风力发电控制技术将面临巨大革新，具体革新方向如下所示。

3.1 PLC自动化控制技术

所谓PLC自动化控制技术，是以智能化控制、远程控制和机器算法为基础，由机器实时收集内外部信息并根据数据情况判断机组运行状况、机组故障点以及故障风险来源，同时配合基于5G技术的远程控制系统，技术人员能够跨越地区限制实时调整系统架构与指令，添加或修改算法，以保证风力发电系统的运行稳定性。从技术实现难度以及技术成本来看， PLC自动化控制技术将在近年来成为风力发电控制技术的主要革新方向。

3.2 智能控制技术

控制技术的核心是人工智能以及模糊算法。传统控制模式使用的算法仅能对已出现的数据进行计算和分析，无法预测未来数据走向，即使目前部分风力发电机组已经使用预测控制技术，也只能对风力发电机的转速、扭矩和桨距做出调整。智能控制技术能够突破传统算法限制，整合多类外部数据，制定更具适应性的控制策略，保证发电机组在不同的工况及环境条件下，以最高效率运行同时能够平衡能耗与损耗，延长风力发电机组寿命。因此，智能控制技术也是未来风力发电机组控制技术的主要研发与突破方向，对于提高风力发电质量具有重要意义。

3.3 多智能体系统控制技术

多智能体系统控制技术是智能控制技术的升级，智能控制技术围绕单一人工智能和单个模糊算法运行，而多智能体系统控制技术，则同时使用多个智能体对风力发电机组进行协同监测，同时利用智能体数量的优势，提高计算速度和模糊预测准确度，不仅提高了预测结果的准确性以及推断预测的效率，同时也能将内部数据外部数据进行整合，稳定发电机组发电质量的同时，降低发电机组负载波动，延缓机械疲劳，提高系统可靠性。

3.4 大数据/人工智能技术

大数据技术与人工智能技术已经成为我国第四次工业革命的重点技术，而这两种技术在风力发电机组控制中的价值同样较高。大数据技术能够快速收集大型或超大型风力发电机组运行期间产生的海量数据，将数据拷贝至云端、转交给人工智能技术处理数据；而人工智能技术利用云计算提供的海量算力推断最适合的控制策略并给出运转预测模型，不仅能够实现不同工况，不同环境下的全自动自适应管理，更能够为发电机组技术人员提供优化参考，以提高系统运行质量。

3.5 多能源系统集成技术

多能源系统集成技术突破了完全依靠风力发电的限制，能够将风力发电与水力发电、太阳能发电乃至核能发电相串联，形成协同工作机制，对多个能源系统进行整合控制，一方面可降低风力发电系统运行负载，另一方面也可减少碳排放，提高风力发电性价比。

4 结语

总结而言，新能源风力发电的地位不断提升，控制技术不断成熟，目前已应用包括但不限于风轮控制技术、发电机控制技术、电子电力变换器控制技术、谐波消除控制技术、无功功率补偿技术与预测控制技术等多种技术。而在未来，以5G技术、人工智能、模糊计算、云计算、大数据为核心的控制技术将成为风力发电控制技术主流，并逐步实现智能化与全无人化控制。

参考文献：

[1]陈文静.新能源风力发电系统中自适应控制技术的应用及未来前景[J].电子测试,2022(016):036.

[2]鲁民,李冰皓.新能源风力发电系统中自适应控制技术的应用及未来前景探讨[J].时代农机,2020,47(6):3.

[3]李耀光.关于风力发电控制技术及其发展趋势的讨论[J].中国科技投资,2021,000(013):104-105.

[4]陆鹏.风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用[J].幸福生活指南,2020.

[5]王忠渊.关于风力发电机及风力发电控制技术分析[J].百科论坛电子杂志,2020,000(016):1847.

作者简介：潘超（1991-）男，本科，江西新余，汉，助理工程师，主要从事工程管理方面的工作。