赵建辉

摘 要：在供电领域中，风能发电是一项较为稳定的技术，对于供电行业的可持续发展有着重要的意义。基于此，本文分析了风力发电机组的分类，重点阐述了H∞鲁棒控制技术、滑模变结构控制技术、矢量控制技术、人工神经网络控制技术、模糊控制技术这些风力发电机组控制技术。

关键词：风力发电机组；控制技术；智能技术

一、风力发电机组的分类

在进行风力发电机组的分类中，主要依照了风力发电机组自身特性进行。依照风力发电机组的适用地域，能够将其分为海上风力发电以及陆上风力发电两种类型。在近几年的发展中，海上风力发电是较为流行且发展速度较快的一种风力发电形式。这意味着，海上风力发电机组是目前风能发电及其发电机组的主要发展趋势。

依照风力发电机组的容量大小，可以将其分为中性风力发电机组以及大型风力发电机组。在近几年的发展中，由于在海上风力发电中普遍使用了大型风力发电机组，且发电效果较好，所以成为了现阶段相关人员研究的重点机型。

依照风力发电机组的类型，可以将其分为双馈型风力机组以及直驱型风力发电机组。其中，双馈型风力机组使用了齿轮增速箱；而直驱型风力发电机组使用了同步发电机。

二、风力发电机组控制技术的分析

（一）H∞鲁棒控制技术

H∞鲁棒控制技术的理论基础为Hardy空间。[1]在具体的使用中，通过对个别性能指标相应的无穷范数进行优化，能够对具有鲁棒性能的控制器进行获取。H∞鲁棒控制技术实现了对多变量问题的处理与解决，并在相对严格的数学基础上，完成了对在建模初期存在着的误差进行解决。在风能激励过程中，H∞范数为最小，控制系统输出处于最稳定的状态。同时，通过H∞鲁棒控制技术的使用，能够确保风力发电机组依照前期设定的轨迹进行稳定的运行。可以说，对于风力发电机组来说，H∞鲁棒控制技术是一项必不可少的基础技术。当风力发电机组处于风速、风向均不稳定并且变化较为频繁的条件下，H∞鲁棒控制技术的使用能够实现对风力发电机组中变速恒频风力发电系统的更好控制，使得该系统能够对风能进行快速的跟踪，保证并提升了对风能的捕获率以及利用率。

（二）滑模变结构控制技术

风力发电机组是一种非线性的系统，在实际的运行过程中，有着复杂且多变的特性。当在实际运行的过程中，发生了风向变化、风力改变或是负载的情况时，风力发电机组的稳定运行就会受到影响。而滑模变结构控制技术就能够实现对这一问题的控制。对于滑模变结构控制来说，由于其性质为开关型控制，所以有着不连续控制的特性。在实际的使用中，通过对系统进行预设，就能够确保在满足预设条件的情况下，系统的滑模运动被限制在特定的空间内。由于其在实际的操作中较为简单、且反应的速度较快等优势，被广泛的应用于风力发电机组中。

（三）矢量控制技术

在风力发电机组中，使用矢量控制技术能够实现对风能跟踪的最大化，还能够实现有功功率以及无功功率的独立解耦调节，对于风力发电机组的运行来说，矢量控制技术的使用有着重要的意义。对于基于矢量控制技术的系统来说，由于其具有较强的适用能力以及抗干扰能力，所以能够在短时间内完成稳定性控制。现阶段，矢量控制技术更多的被应用于双馈型风力机组中，但是该技术的使用会对无功补偿量的大小进行限制。

（四）最优控制技术

在风力发电机组的实际运行中，由于其普遍处于干扰较大、风速频繁变化的非线性环境中，所以无法使用数学控制的方式完成对风力发电机组的控制。基于这样的情况，相关工作人员使用了最优控制技术完成了对风力发电机的控制。[2]在最优控制技术中，利用线性化模型的设计以及工作点的寻找，结合大范围的反馈完成的精确解耦线性化，能够实现对风力以及风能的最大程度的控制与捕捉。对于风力发电机组运行中存在的输出矛盾，基于最优控制技术的系统能够更好的处理与解决，同时，基于最优控制技术的系统能够对由于线路故障造成的电压扰动进行抑制。

（五）人工神经网络控制技术

人工神经网络控制技术是现代智能技术中较为重要的一种技术，也是在多种控制系统中普遍使用的一种技术。对于人工神经网络来说，能够通过对人们学习、决策等行为的模擬，实现了对相应系统的拟人控制。对于风力发电机组来说，通过使用人工神经网络控制技术，能够对环境中不断变化的风能进行准确的捕捉，促进了风力发电机组向着智能化控制的方向发展。通过在风力发电机组中使用人工神经网络控制，能有实现对风速的合理预测，提升了风力发电机在不稳定环境中运行的稳定性。

（六）模糊控制技术

模糊控制技术以模糊推理及语言规则作为基础，能够避免受到非线性因素的影响。在风力发电机组中使用模糊控制技术，能够显著的提升风能的使用率，同时，还能够跟踪最大功率。对于风力发电机组来说，模糊控制技术的使用推动了其向着智能化控制的方向发展，优化了风力发电机组的控制效果。例如，在变桨距并网型风力发电机组中，通过模糊控制技术的使用，能有对风力机转速进行控制，并对抖振现象进行了降低，提升了风力发电机组的运行效率。

三、总结

综上所述，风力发电机组控制技术对于风力发电组的运行稳定性有着重要的意义。通过使用H∞鲁棒控制技术、滑模变结构控制技术、矢量控制技术、人工神经网络控制技术、模糊控制技术，提升了风力发电机组的运行效率以及运行稳定性，实现了对风力以及风能的最大程度的控制与捕捉，推动了风力发电机组向着智能化控制的方向发展。

参考文献：

[1]赵若焱.风力发电及其控制技术新进展探究[J].内燃机与配件，2018（13）：236.237.

[2]谭俊.风力发电机组的控制技术探析[J].中国设备工程，2018（13）：220.221.