于海舒

摘 要：目前，可再生能源的使用和开发比较普遍，其中之一就是风能，有效地利用风能，就可以把风能转变成机械能，最终转变为电能，从而实现电力输送，不但可以尽量少的消耗不可再生能源，还可以有效的保护环境，从而使经济效益提高。在风电系统中，有一个重要的组成部分就是风力发电机组，发电系统稳定的运行和风力发电机组安全运行有着很大的关系。本文对于开发利用风能以及发电机组分類进行了简述，最后针对发电机组的控制技术进行了分析。

关键词：风能；风力发电机组；控制技术

中图分类号：TM315 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）23-0141-02

随着社会的进步，电能成为各界不断需求的能源，从而促进供电领域的不断发展。风能是一种可再生的清洁能源，使用风能进行发电，对于供电行业和社会可持续发展方面都有着相当重要的意义。将风能转变成电能的重要系统就是风力发电机组，其中控制系统是风力发电机组的重要组成部分，要对其加以重视，发电机组的控制要使用科学的手段，才能使发电机组的功效得到最大的发挥，风能转化为可靠的电能。

1 开发利用风能

为了经济的发展，人们往往需要大量使用各种能源，近些年来，社会快速发展过程中，能源紧缺的问题开始凸现出来，同时环境也污染加剧。想要人们有可持续发展的生存环境，对于能源的使用以及环境污染问题必须要重视起来。像不可再生的煤炭和石油等能源要尽量减少使用，这类能源不仅不可再生，还严重污染生态环境。要注重可再生清洁能源的开发使用，像是风能的开发，可以使生态环境可持续发展，也推动了社会经济发展。风力资源是我国丰富的能源，在发电上其不同于常规能源，使用风能发电，生态环境在一定程度上得以被保护。作为实现利用风力资源的重要系统，风力发电机组在快速发展的科学技术中，其控制技术有了很大的进步，从而发展为更加可靠、智能和轻盈的发电系统。在风能发电上，有着灵活投资、占地面积小、施工期短的优点，使社会和经济的效益共同发展。在风能开发的领域里受到了国家重要的政策支持，近几年，风能发电得到了迅速发展，更有效开发和使用风能，使得风电机组在控制上的技术也不断加强。

2 风力发电机组分类

通过风力发电机组的特点和使用效果划分其种类：（1）依据不同地域的使用来分类，主要有两种类型，一个是陆上风力发电机组，另一个是海上风力发电机组。近几年发展比较快，成为主要发展趋势的是海上风力发电。（2）依据发电机不同的容量分为两类，一个是大型发电机组，另一个是中型发电机组，主要使用于海上发电的大型发电机组有着突出效果，也是发电机组研发的重点对象。（3）依据发电机组不同类型分为两类，一个是直驱型发电机组，另一个是双馈型发电机组，直驱型发电机组因为没有齿轮增速箱，在应用此类机组时要使用同步发电机，双馈型发电机组有齿轮增速箱，在应用这类发电机组时使用异步发电机。（4）依据发电机组的桨距特性主要分为两类，一个是变桨距发电机组，另一个是定桨距发电机组，结构复杂的是变桨距发电机组，因此其也有着复杂的控制方式，但是利用风能的效率很高，还可以全面优化输出功率，因此是目前风能发电控制的主要方式。

3 分析机组的控制技术

3.1 H∞鲁棒控制

H∞鲁棒控制的理论基础是Hardy空间，无穷范数要根据个别性能指标进行优化。H∞鲁棒控制可以有效地处理多变量问题，在其数学基础上，可解决初期建模出现的问题。风能激励时，H∞有较小的范数，控制系统可以稳定的输出，同时依据目标轨迹系统可以稳定运行。鲁棒控制是发电机组控制中的重要技术。有着不稳定的风向和风速时，风力发电系统可以受到鲁棒原理进行控制，风能可以被快速的追踪到，从而使风能利用率得到提高，更有效的捕获风能。

3.2 滑模变结构控制

因为风力发电机组是非线性系统，其有多变复杂的运行特征，在运行中会遇到可能变化的负载、风力、风向等，使自身的运行受到影响，因此，通过建立数学模型很难使该机组受到良好的控制。滑模变结构控制是开关型控制，控制时具有不连续性，在预先进行设定时，满足其相应条件，在指定的空间里系统就会进行滑模运动，该方法有着设计简单，反应速度快，不敏感于发生变化的系统参数，鲁棒性较强，操作性强等优点，在不确定参数的状态下，使系统的稳定运行得以保障，满足了有最大功率限制的风力系统，对于发电机组进行有效地控制。

3.3 矢量控制

使用矢量控制，可以最大化的跟踪风能，能调节无功功率与有功功率之间的关系，有较强的适用性，更加的抗干扰，短时间的控制具有良好的稳定性。矢量控制普遍应用于双馈电机的控制系统中，发电机组的稳定性会受到转子电流励磁分量的影响，因此，对于无功补偿量有一定程度的限制。

3.4 最优控制

风力发电机组所处的环境有以下特点：非线性、外部干扰多、不确定的风速变量等，数学控制不能达到效果，这种情况下，要想实现机组的最好控制，就要选择最优控制技术。最优控制可以通过线性化模型的设计，准确的寻找周围的工作点，确定解耦线性化的精确度，由此最大程度地对风力和风能进行控制和捕捉。电功率较小的波动与无功功率、有功功率在输出上是有一定矛盾的，在这种情况下，可以使用最优控制进行折中解决，在因线路故障而扰动电压的问题上，最优控制可以进行有效的控制。

3.5 人工神经网络控制

把生物与人类的学习、判断和适用等功能作为基础，从而进行研究的理论就是神经网络理论，其是一种比较重要的智能控制技术，有较强的自主适应性和组织性，可以准确的捕捉不确定的风力和变化严重的风力，在这种情况下也有良好的适应能力，使发电机组的发展更加智能。预测风速的准确性会受到特定风速、预测地点和预测时间的影响，面对这种情况，可以利用该技术合理预测风速，首先，确定风速的变量，可以利用时间序列模型来实现，在确定风量变速后，通过该技术进行有效的预测。如果是控制非线性系统，人工神经网络是最好的选择，在使用时不需要建立精准的数学模型，依据其本身的控制力以及适应力，使系统在电能质量转变，存在不稳定、不确定风向与风速时可以高效、安全的运行。

3.6 模糊控制

模糊控制在智能控制法中是比较典型的，语言规则与模糊推理作为该方法的基础，是高级的控制方法，不会受到非线性因素的影响，有较强的鲁棒性。使用该方法控制发电机组，能提高风能利用率，对最大功率进行跟踪。该方法有着优越的特点，与仿人智能技术、神经元网络技术以及人工智能技术进行结合，推动控制机组的技术全面发展。在变桨距发电机组上使用该技术，可全面改善控制系统的动态特性，有效的控制叶尖速比、风力发电机转速和风轮桨距角，实现发电机组的恒定频率与恒功率输出。模糊控制也能有效控制抖振，使抖振减少，实现系统高质量的运行。

4 结语

因为电力领域过多的利用不可再生能源进行发电，消耗了大量能源，生态环境被严重的污染，对人类的发展造成一定阻碍。所以，要发展可再生绿色能源的使用，可以利用风力发电机组，对风能进行合理开发和有效地利用，使社会可持续发展。

参考文献

[1]刁帅.双馈式风力发电机运行原理及发电控制技术研究[J].中国高新技术企业，2016，（20）：139-140.

[2]郭海涛.风力发电机及风力发电控制技术分析[J].民营科技，2016，（4）：6.

[3]姚兴佳，谢洪放，朱江生等.基于LMI的5MW海上风力发电机组载荷控制技术研究[J].可再生能源，2016，34（1）：44-48.

[4]赵阳阳，杨秀敏，王森.风力发电系统机械变频控制技术[J].微电机，2017，50（9）：59-62.