一种应用于风力发电系统的在线风速估计方法与流程

本发明涉及电力工程技术，具体涉及风力发电领域。

背景技术：

风能具有很强的波动性和不确定性，这一特性要求风机能够在适应不断变化的风况维持的同时还能高效运行。变速风力机运行在小于额定功率时，风力机控制器的主要控制目的是使风力机尽可能地多利用风能，通常采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制策略，在风速发生改变时跟踪风速，最终实现发电效率最高的目的。在一些MPPT控制策略中，准确性的实时风速对MPPT算法的可靠性与有效性有很大影响，因此有效地估计风速变得尤为重要。

目前获取实时风速信息主要是通过风速计。风经过风轮时产生的尾流会对安装在机舱上的风速计的测风效果产生影响，这一不可避免的噪声导致了风速计所测轮毂处的风速是不准确的。在风机轮毂正前方等高处的安装风速计来减小尾流对风速测量的影响，但同时增加实现难度和应用成本。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题就是提供一种应用于风力发电系统的在线风速估计方法，简单易行，能够获得较准确的风机轮毂处的有效风速。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种应用于风力发电系统的在线风速估计方法，包括如下步骤，

步骤一、在线获取时间点t时，风力发电系统用于风速估计的基本数据，包括空气密度ρ、风轮半径R、风轮气动转矩Ta和风轮转速ω变量值，其中风轮气动转矩Ta和风轮转速ω值通过传感器测量得到；

步骤二、确定风机的桨距角β，根据桨距角β获取风力发电系统中风机的Cp-λ曲线数据，其中Cp为风能利用系数，λ为叶尖速比；

步骤三、根据气动转矩公式构建迭代公式F(λ)的表达式：

其中π为圆周率；

步骤四、初始化配置，将计算迭代次数k赋值为0，叶尖速比λ的初值采用上一次估计算出的λ值，第一次计算时将λ值赋值为0，设置最大的计算迭代数kmax以及误差阈值ε；

步骤五、根据步骤三中的迭代公式F(λ)的表达式，计算的值，其中

F(λ^(k))的计算公式为：的计算公式为：

步骤六、根据步骤五的计算结果，计算λ^(k+1)＝λ^(k)+Δλ^(k)的值，并判断|λ^(k+1)-λ^(k)|＜ε或k≥kmax条件是否成立，若其中一个条件成立则进入步骤八；若两个条件都不成立则进入步骤七；

步骤七、将计算迭代次数k的数值+1，进入步骤六；

步骤八、迭代结束，根据叶尖速比的变换公式v＝ωR/λ^(k+1)在线估算出风速v。

本发明采用的技术方案，解决了风力发电系统在线快速估计风速的问题；简单易行且，能够保证风力发电系统可以采用本方法获得较准确的风机轮毂处的有效风速。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：

图1为本发明的一种应用于风力发电系统的在线风速估计方法的流程图。

图2为风力机模拟设备实验平台结构图。

图3为Cp-λ-β的示意图。

图4a为风速估计的实验结果中估计风速与实际风速对比图。

图4b为风速估计的实验结果中估计风速与实际风速相对误差图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例的附图对本发明实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例，都属于本发明的保护范围。

风力发电系统采用构建于实验室内风力机模拟设备，如图2所示，其主要的构成部分有：1)一台感应电动机(Induction Motor，IM)与一台永磁同步发电机(Permanent Magnet Synchronous Generator，PMSG)构建的对拖系统；2)1024脉冲/转的旋转编码器用于测量转速；3)基于VACON变频器的电机驱动系统；4)基于Beckhoff PLC的实时数字控制系统(real-time digital control system，RTDCS)；5)EtherCat现场总线的通讯网络。

风力机模拟设备可以在实验环境下代替实际风机进行测试研究，本发明应用的风力机模拟设备的平台参数如表1所示，模拟的实际风力的机型参数如表2所示。

表1风力机模拟设备的平台参数

表2风机的机型参数

本发明方法的实施参照图1的具体流程图：

1、首先在线获取时间点t时刻，风力发电系统用于风速估计的基本数据，包括空气密度ρ、风轮半径R，以及时间点t时刻的风轮气动转矩Ta和风轮转速ω值,，其中空气密度参照IEC61400-1标准中的6.4.1部分取为常值1.225kg/m³，其中风轮气动转矩Ta和风轮转速ω值通过转矩传感器和光电编码器来测量，可以在实时数字控制系统中实时获取；

2、根据图3所示，根据风机运行状态在实时数字控制系统中获取风机的桨距角β大小，桨距角β是风机的状态量，直接读取；根据桨距角β获取风力发电系统中风机的Cp-λ曲线数据，其中Cp为风能利用系数，λ为叶尖速比，曲线数据已经存储在实时数字控制系统中；

3、根据气动转矩公式和叶尖速比公式λ＝ωR/v推导出并由此构建出F(λ)的表达式：

其中π为圆周率；

4、构建出F(λ)的表达式后，进行初始化配置，将计算迭代次数k赋值为0，叶尖速比λ的初值一般采用上一次估计算出的λ值，可以减少迭代次数，增加迭代收敛可能性，第一次计算时可以将λ值赋值为0。之后按照经验设置最大的计算迭代数kmax以及误差阈值ε，最大的计算迭代数kmax为20，误差阈值ε为0.001；

5、根据公式F(λ)的表达式，计算的值。其中C'p(λ^(k))为Cp-λ曲线对λ求导所得；

6、根据步骤5的计算结果，计算λ^(k+1)＝λ^(k)+Δλ^(k)的值，并判断|λ^(k+1)-λ^(k)|＜ε或k≥kmax条件是否成立，若其中一个条件成立则进入步骤8；若两个条件都不成立则进入步骤7；

7、将计算迭代次数k的数值+1，进入步骤6；

8、迭代结束，根据叶尖速比的变换公式v＝ωR/λ^(k+1)在线估算出风速v。

最后通过风力机模拟设备对本发明进行实验验证，图4(a)和图4(b)为风速估计在风力机模拟设备上的实验结果，其中图4(a)为估计风速与实际风速对比，图4(b)为估计风速与实际风速相对误差。实验的统计数据如表3所示。

表3风力机模拟器实验统计数据

以上结果说明采用本发明提供的方法能够较为准确地在线估计风速，满足了预期的设计目的，进一步验证了本发明的有效性和实用性。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。