[发明专利]一种基于转速预估的风电机组传动链扭振主动控制方法

说明书

本发明公开一种基于转速预估的风电机组传动链扭振主动控制方法，步骤包括：1)建立风电机组两质量块模型；2)建立卡尔曼状态空间方程；3)建立风电机组传动链状态观测器；4)构建输入转速不确定情况下的控制模型；5)以传动链扭转速度ω_ref＝0为给定控制目标，以风轮端转速ω_r与发电机端转速的转速差ω作为控制模型输入状态，令控制模型跟踪转速差ω、转速差微分得到系统所需电磁转矩ΔT。在具有输入转速不确定性的情况下，本发明仍可以有效降低传动链扭振，可见本发明对测量设备的精度要求不高。同样本发明也适用于结构参数具有不确定性时传动链扭振控制，具备较强实用性。

技术领域

本发明涉及风电机组传动控制领域，具体是一种基于转速预估的风电机组传动链扭振主动控制方法。

背景技术

传动链是风电机组中传递兆瓦级功率的关键核心部件。随着风电机组朝着10MW+超大功率发展，超大惯量构件容易使传动链系统在随机风速作用下产生扭振，增大其疲劳载荷，容易造成传动链构件早期疲劳失效，严重威胁机组运行安全，因此亟需开展风电机组传动链扭振控制研究。

目前，采用叶片变桨控制和发电机电磁转矩控制均可以有效抑制风电机组传动链扭振。其中，发电机电磁转矩控制无需额外附加机构，容易实现，因此近年来大量研究围绕利用发电机电磁转矩控制减少传动链扭振。

然而，现有通过发电机电磁转矩控制减少传动链扭振的方法存在以下缺点：方法一，通过带通滤波器提取高速轴转速中的扭振信息，由发电机进行补偿。缺点是在系统参数改变时，带通滤波器稳定性与控制性能下降。方法二，虚拟惯性控制技术，通过发电机转矩控制增加风轮虚拟转动惯量，在共振发生时，虚拟惯性控制器被激活，其余状态下关闭，缺点是控制器的快速切换会导致扭矩产生波动，增大传动链扭振。方法三，由于滑膜控制具有良好的抗扰鲁棒性，提出了基于高阶滑膜控制方法消除扭转振动，相比虚拟惯性控制具有更快响应，缺点是未考虑信号预处理对于系统造成的影响。方法四，一种基于扭转角度与速度的阻尼、刚度补偿控制方法，缺点是在实际工程中扭转角度、扭转速度可能无法准确测量。方法五，使用自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)作为一种新型的鲁棒控制方法，用于抑制内外部扰动。

与基于模型方法比较，ADRC可在没有详细数学模型的情况下进行设计，控制过程中的不确定性都可以等效为总扰动被扩张状态观测器(Extend State Observer,ESO)估计，作为前馈进行补偿，降低了控制器实现的难度。然而，由于风机现场运行环境、安装条件等因素导致ADRC所需要的叶片转速和发电机转速的测量具有一定随机不确定性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于转速预估的风电机组传动链扭振主动控制方法，包括以下步骤：

1)建立风电机组两质量块模型。

所述风电机组两质量块模型如下所示：

式中，K、C分别代表传动链刚度、阻尼。N代表传动比。θ_r、θ_g分别代表风轮端与发电机端的角位移。分别代表风轮端与发电机端的角位移的一阶微分。分别代表风轮端与发电机端的角位移的二阶微分。T_ls与T_hs分别代表齿轮箱低速轴与高速轴转矩。J_r、J_g分别代表传动链风轮端、发电机端转动惯量。θ代表传动链的扭转角度。T_a、T_e分别代表风轮所受气动转矩、理想电磁转矩。

2)建立卡尔曼状态空间方程。

卡尔曼估计的状态空间方程如下所示：