液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制_刘婕.pdf

第 50 卷 第 4 期2 0 2 3 年 4 月Vol.50，No.4Apr.2 0 2 3湖 南 大 学 学 报（自 然 科 学 版）Journal of Hunan University（Natural Sciences）液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制刘婕，刘沛栋，刘睿，张彦，刘微容（兰州理工大学 电气工程与信息工程学院，甘肃 兰州 730050）摘 要：针对在风速、同步发电机负载变化情况下，液压蓄能式风力机组并网转速控制问题，提出一种新型并网转速控制方法解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control，DGPOC）.首先，DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系，进而调节蓄能器比例阀，依靠蓄能器吸收波动流量，同步调节变量马达摆角实现恒转速控制，解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题；其次，将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项，加入到优化目标函数中，求取最优控制量，从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率；最后，利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明：DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦，提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性，而且能够降低系统的能量损耗.关键词：自动控制技术；并网转速控制；解耦预测控制；液压蓄能式风力发电机组；能量优化中图分类号：TP273 文献标志码：ADecoupled Optimal Grid-connected Speed Control of A Hydraulic Storage Type Wind TurbineLIU Jie，LIU Peidong，LIU Rui，ZHANG Yan，LIU Weirong（College of Electrical and Information Engineering，Lanzhou University of Technology，Lanzhou 730050，China）Abstract：Aiming at grid-connected speed control of a hydraulic wind turbine with bladder accumulator under the conditions of wind and synchronous generator load changes，a new grid-connected speed control method is proposeddecoupled generalized predictive optimization control（DGPOC）.Firstly，the feedforward decoupling method and generalized prediction are used in DGPOC to remove the coupling relationship between the variable motor swing angle and the accumulator proportional valve lift.The accumulator proportional valve and the variable motor swing angle are adjusted synchronously to achieve constant speed control.Secondly，as a performance constraint，the energy loss of the accumulator proportional valve is introduced into the optimization objective function to improve the wind energy utilization rate.Finally，the simulation results conducted on the MATLAB-AMESim platform validate that the DGPOC can not only improve the speed and robustness of variable motor speed control，but also reduce the energy loss of the system.收稿日期：2022-06-24基金项目：甘肃省科技重大专项资助项目（17ZD2GA010），Science and Technology Major Projects of Gansu Province（17ZD2GA010）作者简介：刘婕（1978），女，安徽蒙城人，兰州理工大学工程师 通信联系人，E-mail：.文章编号：1674-2974（2023）04-0155-10DOI：10.16339/ki.hdxbzkb.2023225湖南大学学报（自然科学版）2023 年 Key words：automatic control technology；grid-connected speed control；decoupling predictive control；hydraulic storage type wind power generating set；energy optimization风能作为一种清洁可再生的能源已被全球广泛利用，截至2019年底，全国风电累计装机2.1108 kW，其中陆上风电累计装机占总装机的97.14%1.相比于传统风力机组，液压型风力机组首先驱动定量泵输出高压油；其次，高压油经过定量泵-变量马达调速系统后，驱动变量马达旋转工作；最后，变量马达与励磁同步电机连接，带动发电机发电.液压型风力机组采用液压传动方式，可实时调整减速比，因此无须整流逆变装置2.同时，液压风力机采用励磁同步电机，以准同期方式并网，取消安装齿轮增速箱，减轻风力机整体重量，将液压传动系统具有的能量柔性传递、传输功率密度大等优点与传统风力发电机组相结合，受到风力机行业专家广泛关注.进一步，液压蓄能式风力机组在液压风力机基础上又增加了蓄能器储能装置，实现依靠蓄能器释放储存液压能驱动变量马达进行发电，保证风力发电机提供所需功率.重要的是，在风速略低于额定风速条件下，液压蓄能式风力机组发电并网要求变量马达转速稳定在额定转速.因此在风速变化与并网瞬间同步发电机负载变化引起的转速波动情况下，实现对变量马达转速准确可靠控制成为液压蓄能式风力机组控制的关键与难点问题2.依据有无蓄能器装置，可将并网转速控制方法分为液压风力机和液压蓄能式风力机两个方向.针对液压风力机组并网转速控制，文献 3 将传统PID控制方法应用于液压风力机转速控制，可使变量马达转速达到恒定，但存在转速超调大、调节时间长等缺点.基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的先进控制方法因其非参数模型的便利性、多步预测和滚动优化算法，受到广泛关注.文献 45 利用风力发电机组系统阶跃响应模型，提出基于动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control，DMC）的并网转速控制方法，并取得了一定效果.但经典PID控制方法和DMC控制方法不适应于多变量耦合系统，其在液压蓄能式风力机组中应用受到限制.目前关于液压蓄能式风力机组并网转速控制研究可分为风力机单独工作和蓄能器单独工作两种类型.在风力机单独工作方面，文献 6 中风力机单独发电至电网，并利用PID方法控制马达摆角实现恒转速控制.文献 7 提出比例流量阀与变量马达摆角双变量联合控制的控制方法，首次利用双变量控制液压蓄能式风力机并网转速.文献 8 针对液压蓄能式风力机并网冲击问题，理论分析仿真研究结果，但并未提出具体转速控制方法.文献 9 针对液压风力发电机并网转速控制问题，提出基于DMC预测控制方法.在蓄能器单独工作方面，文献 10 为消除风速波动对液压蓄能式风力机并网转速的影响，提出PID双闭环控制方法，依靠蓄能器储存液压能保证并网转速并单独发电.上述并网转速控制方法在其研究范围内有对应的效果，但存在两个问题：1）上述转速控制方法未建立精确的液压蓄能式风力机组数学模型，降低了液压蓄能式风力机组并网转速控制方法的准确性.例如，基于非参数模型的DMC方法无法准确获取模型信息及工作原理.2）当蓄能器加入到并网转速控制中以提高风能利用率时，将导致液压蓄能式风力机组系统变量间存在耦合关系.在参数模型下，变量马达摆角与管道流量间的耦合作用和蓄能器比例阀与变量马达转速间的耦合作用将对变量马达摆角和蓄能器比例阀的单回路控制造成影响，即系统响应时间变慢，造成变量马达摆角和蓄能器比例阀控制量输出波动，势必导致系统转速的波动，进而降低液压风力发电组的发电质量，影响液压风力机组并网运行的稳定性11.目前，为解除风力机和蓄能器变量间耦合并实现并网转速控制，在先进控制算法（如预测控制）中结合解耦控制的研究较少，且现有液压风力机转速控制方法中未附加能量损耗等性能优化要求作为约束，仍存在系统性能提升空间.本文针对液压蓄能式风力发电机组在风速变化、并网瞬间同步发电机负载变化情况下的并网转速控制问题，在建立液压蓄能式风力机组数学模型156第 4 期刘婕等：液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制的基础上，借鉴前馈解耦思想12 和约束优化思想，并采用广义预测控制方法13（Generalized Predictive Control，GPC），提出一种新型并网转速控制方法解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control，DGPOC），该方法在利用基于GPC的前馈解耦方法实现马达摆角和蓄能器比例阀双变量解耦的同时，依靠蓄能器吸收波动流量，调节变量马达摆角实现恒转速控制，解决由风速、同步发电机负载变化引起的转速波动问题.进而，将蓄能器比例阀的热量损失作为性能约束项，加入到广义预测控制优化函数中，求取最优控制量，从而提高风能利用率.1 液压蓄能式风力发电机组建模1.1 液压蓄能式风力机组结构及工作原理液压蓄能式风力发电机组的系统原理图如图1所示，该系统主要由定桨距风轮W、定量泵P1、补油泵 P2、阀控缸 F、变量马达 MD、励磁同步发电机 G、蓄能器EA和蓄能器比例阀V1等组成，其工作过程详见文献 9，14.当风速波动或同步发电机G负载变化时，同步发电机G力矩平衡被破坏，且由于系统压力升高与高压管道流量产生积累，导致变量马达MD转速产生波动.因此，将蓄能器EA引入液压型风力机，通过调节蓄能器比例阀V1，蓄能器EA吸收波动流量，维持高压管道流量恒定，同时通过阀控缸F调节变量马达MD摆角，稳定变量马达MD转速.因此，新型液压蓄能式风力发电机组中变量马达MD摆角与蓄能器比例阀V1形成了双变量耦合系统.1.2 关键部件数学模型建立根据图 1所示液压蓄能式风力机组系统原理，利用液压系统流量质量守恒定律15，结合各元部件特性模型和连接关系，可建立液压蓄能式风力发电机组数学模型，文中仅列出双变量耦合系统的相关模型.阀控缸F控制信号IS与变量马达MD入口流量Qm的传递函数为：GISQm(s)=Qm(s)IS(s)=KqKbKmmdAPLs（1）式中：Kb为伺服阀的增益系数；Km为变量马达MD排量梯度，m3/rad；Kq为排量比例系数；Ap为液压缸活塞有效面积，m2；md为变量马达MD额定转速，rad/s；L为活塞行程，mm.蓄能器比例阀V1开度控制信号IE与变量马达MD入口流量Qm的传递函数为：GIEQm(s)=Qm(s)IE(s)=-KpKbs22b+2bbs+1（2）式中：b为伺服阀的固有频率，Hz；b为伺服阀综合阻尼系数；Kp为蓄能器比例阀V1比例系数.蓄能器比例阀V1控制量IE与变量马达MD转速m传递函数为：图1 液压蓄能式风力机系统原理图Fig.1 Schematic diagram of hydraulic wind turbine with bladder accumulator157湖南大学学报（自然科学版）2023 年GIEm(s)=m(s)IE(s)=-Km0KbKpsJmVnes3+(JmCtm+BmVne)s2+(BmCtm+GmVne)s+GmCtm（3）式中：Jm为变量马达MD的总的转动惯量，kg m2；0为变量马达MD摆角初始值；Vn为系统的总容积，m3；e为弹性模量，Pa；Ctm为变量马达MD总泄漏系数，m3/(s Pa)；Gm为变量马达 MD 端负载弹簧刚度，Nm rad.1.3 液压蓄能式风力机组数学模型与结构图根据1.2节建立的液压蓄能式风力机组传递函数，该系统为双输入双输出耦合系统，对应传递函数为：|m(s)Qm(s)=|GISm(s)GIEm(s)GISQm(s)GIEQm(s)|IS(s)IE(s)（4）式中：阀控缸F控制信号IS和蓄能器比例阀V1开度控制信号IE为系统的两个输入变量；变量马达转速m和高压管道流量Qm为系统的两个输出变量.该耦合系统传递函数方框图如图2所示.其中，定量泵输出流量为Qp.2 液压蓄能式液压风力发电机组并网转速解耦优化控制方法2.1 解耦广义预测优化控制方法(DGPOC)假设风速略低于额定转速，在并网瞬间同步发电机G负载端发生突变工况下，由于同步发电机G力矩平衡被破坏导致发电机G转速降低，引起进入变量马达MD流量的变化，造成管道流量的积累，从而导致高压管道压力升高.为了提高系统响应速度，同时为有效解除转速控制量与流量控制量之间的耦合关系，保持液压蓄能式风力机组在并网时变量马达MD转速恒定于额定转速，本文提出了基于广义预测控制的解耦优化方法（DGPOC）.根据 1.2 节已建立的液压蓄能式风力机数学模型，首先，利用将前馈解耦思想与广义预测控制相结合的解耦控制方法，实现转速环和流量环之间的变量解耦.其原理是把某回路的控制器输出对其他回路的影响作为前馈项，并加入到广义预测控制的预测输出中，在优化时域中将其对输出的影响从期望值中扣除，构成新的期望值.即分别将阀控缸控制量IS对管道流量Qm的影响和蓄能器比例阀V1控制量IE对变量马达MD转速m的影响作为前馈项加入到系统模型预测输出中，在控制蓄能器EA吸收流量波动的同时，调节变量马达MD摆角抑制并网转速波动.其次，在调节蓄能器比例阀V1过程中，将蓄能器比例阀V1的热量损失作为性能约束项，加入到流量环DGPOC控制优化函数中，求取最优控制量，从而进一步提高对吸入风能的利用率.DGPOC方法中对应转速控制环与流量控制环如图3所示.2.2 转速环DGPOC控制转速环为两输入（阀控缸控制量IS和蓄能器比例阀IE）和单输出（变量马达转速m）的控制系统.其中，除了利用阀控缸控制量IS控制变量马达MD转速外，借鉴前馈解耦思想，将蓄能器比例阀V1控制量IE对变量马达MD转速m的影响作为前馈项加入到系统模型预测输出中，进一步根据广义预测控制性能目标求解阀控缸F最优控制量uISm，从而实现转速环和流量环之间的变量解耦.针对转速环控制，首先依据广义预测控制方法可将变量马达MD转速预测模型输出表示为：ym=GISmuISm+fISm（5）式中：GISm为(N1-N2+1)NU矩阵，N1为优化时图2 系统传递函数方框图Fig.2 Block diagram of system transfer function158第 4 期刘婕等：液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制域的初值，N2为优化时域的终值，NU为控制时域；fISm=(fN1，fN2).变量马达MD转速输出参考轨迹为：m(t+j)=m(t+j-1)+(1-)c，j=1，2，；m(t)=ym(t)（6）式中：m(t+j)为变量马达MD转速输出的期望参考值；为柔化系数，0 1.进而采用前馈解耦思想，将蓄能器比例阀V1控制量IE对变量马达MD转速m的影响GIEmuIEm+fIEm作为前馈项，加入到变量马达MD转速m模型预测输出中，则变量马达MD转速m模型预测输出可改写为：ym=GIEmuIEm+fIEm+GISmuISm+fISm（7）进一步基于广义预测控制构建转速环的性能优化目标函数，如式（8）所示：minJ(t)u=E|j=N1N2 m(t+j)-ym(t+j)2+j=1NU(j)uISm2(t+j-1)（8）式中：E为数学期望；为控制加权系数.令J/uISm=0，即可求得阀控缸 F 最优控制量：uISm=(GISmTGISm+I)-1 GISmT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)（9）为达到最优控制效果，取最优控制量uISm的即时控制增量uISm(t)应用于系统：uISm(t)=dT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)（10）其中，dT=(100)(GISmTGISm+I)-1GISmT.最终得到当前时刻实际最优控制量：uISm(t)=uISm(t-1)+dT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)（11）2.3 流量环DGPOC控制针对流量环DGPOC控制，由于流量环仍为两输入（阀控缸控制量IS和蓄能器比例阀IE）单输出（管道流量Qm）的系统，仍然采用2.1节DGPOC方法中前馈解耦思想，同理将阀控缸F控制量IS对管道流量Qm的影响GISQmuISQm+fISQm作为前馈项加入到系统模型预测中，可得流量Qm预测模型输出值：yQm=GISQmuISQm+fISQm+GIEQmuIEQm+fIEQm（12）由于液压蓄能式风力机组并网过程中蓄能器比例阀V1存在热量损耗问题，可以在DGPOC方法的流量控制环中，将油液流经蓄能器比例阀V1产生的热量损失加入到高压管道流量Qm优化控制指标中，通过求解在此性能优化约束下的最优控制量，以达到降低风力机系统热量损耗的目的.根据液压比例阀手册15，设并网瞬间到风力机并网后稳定发电的总时长为T，则在风力机并网期间蓄能器比例阀V1能量损耗C可表示为：C(t)=t=N1N2Qb(p1-p2)Ts（13）式中：Qb=KuIEQm(t)，K为比例系数；Ts为采样时间.图3 转速控制环与流量控制环Fig.3 Speed control loop and flow control loop159湖南大学学报（自然科学版）2023 年进而，将式（14）表示能量损耗约束引入到流量环性能优化目标式，可得管道流量控制的优化目标函数：minJ(t)u=E|j=N1N2 Qm(t+j)-yQm(t+j)2+j=1NU(j)uIEQm2(t+j-1)+j=1NU(j)C2(t+j-1)s.t.|YQmmin YQm(k+n)YQmmax，uISQmmin uISQm(k)uISQmmax，uISQmmin uISQm(k)uISQmmax（14）式中：YQmmin为输出量下限；uISQmmin为控制量下限；uISQmmin为控制量增量向量下限；YQmmax为输出量上限；uISQmmax为控制量上限；uISQmmax为控制增量向量上限；(j)为能量优化权重系数，可通过调整式（14）中的各权重的相对比值来满足优化目标需求.令J/uIEQm=0，即可求得蓄能器比例阀V1最优控制量：uIEQm=(GIEQmTGIEQm+(+K(P1-P2)I)-1 GIEQmT(Qm-fIEQm-fISQm-uISQmGISQm)（15）同 理，取 最 优 控 制 量uIEQm的 即 时 控 制 增 量uIEQm(t)=dT(Qm-fIEQm-fISQm-uISQmGISQm)应用于系统，得蓄能器比例阀V1当前时刻实际最优控制量：uIEQm(t)=uIEQm(t-1)+dT(Qm-fIEQm-fISQm-uISQmGISQm)（16）DGPOC程序伪代码如算法1所示.3 仿真实验结果及分析3.1 实验参数设置为验证DGPOC方法实现同步发电机转速与流量控制的先进性与有效性，首先设计DGPOC与先进算法的对比实验来验证DGPOC的先进性，例如PID、DMC9方法.对比实验包括：对比不同方法下的变量马达转速、管道流量和马达摆角的实验结果，以及在实际风速下，对比不同方法下的变量马达转速的实验结果.其次，为验证 DGPOC 方法的有效性，对DGPOC的过程变量实验结果进行分析，同时设计不同柔化系数、DGPOC与未解耦GPC和有无能量优化函数的对比实验.设定仿真实验机组为定桨距液压蓄能式风力机组，依照“600 kW定桨距液压传动与静压蓄能风力发电试验机组”9所选用的各元件参数，设置仿真实验机组参数如表1所示.3.2 仿真参数设置根据第2节提出的DGPOC控制方法，结合工艺分析现场试验参数，考虑系统稳定性与快速性，在多次仿真基础上，设定系统仿真参数如表2所示.3.3 仿真实验结果分析3.3.1 DGOPC方法性能为验证 DGPOC 控制方法的先进性，在t=0 s时，设定风速为1213 m/s（略低于额定风速），变量马达 MD 转速控制在 1 500 r/min，给定负载扰动 120 N m，对比分析基于DGPOC与PID、DMC三种算法1：DGPOC算法伪代码输入：设定期望转速m，设定期望流量Qm，传递函数GISm(s)，GIEm(s)，GISQm(s)，GIEQm(s)，控制时域NU，优化时域N1-N2，仿真时长T.转速环：For 1：T ym=GIEmuIEm+fIEm+GISmuISm+fISm 预测输出 minJ(t)u=E|j=N1N2 m(t+j)-ym(t+j)2+j=1NU(j)uIsm2(t+j-1)优化函数 uISm(t)=uISm(t-1)+dT(m-fISm-fIEm-uIEmGIEm)转速控制量 Return uISm(t)流量环：yQm=GISQmuISQm+fISQm+GIEQmuIEQm+fIEQm 预测输出 minJ(t)u=E|j=N1N2 Qm(t+j)-yQm(t+j)2+j=1NU(j)uIEQm2(t+j-1)+j=1NU(j)C2(t+j-1)优化函数 uIEQm(t)=uIEQm(t-1)+dT(Qm-fIEQm-fISQm-uISQmGISQm)流量控制量 Return uIEQm(t)表1 实验机组参数设置Tab.1 Experimental parameter settings参数蓄能器（EA）初始压力蓄能器（EA）充气压力蓄能器（EA）总容量变量马达（MD）排量梯度变量马达（MD）黏粘性阻尼系数给定马达（MD）转速给定高压管道流量数值18106 0005.336 10-60.11 500700单位MPaMPaLm3/radN m/sr/minL/min160第 4 期刘婕等：液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制控制方法下的变量马达MD转速输出、管道流量、马达摆角的结果.按照3.2节仿真参数设置，设置仿真时长进行仿真运算，分别得到 DGOPC 控制方法和PID、DMC控制方法的转速对比曲线（图4）与转速控制调节时间和输出峰值对比表（表3）、管道流量对比曲线（图5）与流量控制调节时间和输出峰值对比表（表4），DGOPC控制方法和PID、DMC控制方法的变量马达MD摆角输入对比曲线（图6），其中，PID的参数由4 1衰减曲线法整定并优化求解.由图4和表3可得，在风速、同步发电机G负载变化时，与PID转速控制相比，DGPOC转速控制方法调节时间缩短71.8%，超调量降低3 r/min.与DMC控制方法相比，DGPOC 转速控制方法调节时间缩短66.7%，超调量降低1 r/min.由图 5 与表 4 可得，与 PID 流量控制相比，DGPOC流量控制调节时间缩短26.9%，超调量下降77.1 L/min.与DMC控制相比，DGPOC流量控制调节时间缩短42.2%.由 图 6 可 知，与 PID、DMC 控 制 方 法 相 比，DGPOC方法提高控制平稳性，调节时间减少分别减少1 s和0.5 s，较为显著地降低对变量马达MD等设备的冲击.实验结果表明，相比于经典的 PID 和先进的DMC算法，本文所提出的DGPOC控制方法能够大幅降低转速控制调节时间，快速抑制转速波动，对于转速控制具有高精度的控制性能与提高系统快速性的图6 变量马达MD摆角输入曲线对比Fig.6 Comparison of variable motor MD swing angleinput diagram表4 流量控制调节时间和输出峰值对比Tab.4 Comparison of flow control adjustment time and output peak控制指标DGPOCPIDDMC流量输出峰值/（Lmin-1）803.50880.60623.03调节时间/s2.713.715.26表2 系统仿真参数设置Tab.2 System simulation parameter settings参数定风速同步发电机G额定转速n转速输出最大值ymax转速输出最小值ymin变量马达摆角输入上限umax变量马达摆角输入下限umin采样周期Ts控制时域NU预测步长N1-N2柔化系数控制权矩阵数值141 5001 600-1010.10.02502000.5diag 1，1单位m/sr/minr/minr/mins图4 DGPOC与PID方法转速对比Fig.4 Comparison of speed between DGPOC and PID表3 转速控制调节时间和输出峰值对比Tab.3 Comparison of speed control adjustment time and output peak控制指标DGPOCPIDDMC转速输出峰值/（rmin-1）1 5011 5041 502调节时间/s1.585.624.75图5 DGPOC与PID方法管道流量对比Fig.5 Comparison of pipeline flow between DGPOC and PID161湖南大学学报（自然科学版）2023 年作用；DGPOC流量控制能够协调蓄能器 EA与液压风力机，蓄能器EA稳定吸收液压管道积累流量，减少液压管道流量波动，可满足同步发电机G并网要求，验证了DGPOC控制方法对转速与流量波动控制的有效性.为验证 DGPOC在实际风速下的并网转速控制效果，在如图7所示模拟实际风速下，基于DGPOC、PID、DMC三种控制方法的变量马达转速控制结果如图8所示.由图8可知，在10 s的时间段内，当液压风力发电机组输入风速在915 m/s内频繁波动时，DGPOC和DMC的控制方法均使得变量马达MD的转速输出保持在（1 5007）r/min之内，但基于 DGPOC算法的变量马达转速输出波动范围均最小，抑制风速扰动的能力更强.3.3.2 关键参数讨论与对比分析为验证 DGPOC控制方法的转速控制与流量控制的效果，分别列举 DGPOC 方法中转速控制增量uISm与流量控制量uIEQm的实验结果，如图 9和图10所示.由图9和图10可知，DGPOC转速控制增量uISm和DGPOC流量控制量uIEQm各自输出较为平缓，响应速率较快，DGPOC控制方法能够有效抑制液压蓄能式风力机组转速环控制与流量环控制之间的耦合作用.为比较 DGPOC方法中不同柔化系数对新型液压蓄能型风力机组性能的影响，分别设置柔化系数=0.1和=0.5，得到不同柔化系数下 DGPOC 控制方法的转速输出对比曲线如图11所示.由图 11可得，相比于柔化系数=0.1，柔化系数为=0.5时，DGPOC控制方法下的变量马达MD转速响应的调节时间缩短1 s，超调量降低1 r/min.实验结果表明，参考轨迹柔化系数增大可以提高系统转速控制与流量控制的稳定性与鲁棒性.为验证 DGPOC 解耦方法的有效性，将 DGPOC图7 实际风速Fig.7 Actual wind speed图8 实际风速变量马达MD转速对比Fig.8 Comparison of variable motor MD speed at actual wind speed图9 DGPOC转速控制增量uISmFig.9 Speed control increments uISm of DGPOC图10 DGPOC流量控制量uIEQmFig.10 Flow control increments uIEQm of DGPOC图11 不同柔化系数转速对比Fig.11 Comparison of speed with different softening coefficients162第 4 期刘婕等：液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制方法与未解耦GPC方法进行对比，未解耦GPC控制方法与DGPOC控制方法的转速输出对比曲线如图12所示.由图12可知，与未解耦的 GPC控制方法相比，DGPOC解耦优化控制方法下的发电机转速响应曲线调节时间缩短60%，且转速波动减小，动态过程更为平稳.实验结果表明，基于DGPOC的优化控制方法能够有效解除液压蓄能式风力机组中变量马达MD与蓄能器EA双输入双输出之间的耦合关系，不仅提高系统快速性与准确性，而且具有良好的鲁棒性.为验证2.3节所提能量优化方法的有效性，设置优化参数=0和=0.1，采取蓄能器比例阀V1能耗优化与未采取蓄能器比例阀V1能耗优化的转速输出对比如图13所示.依次取优化参数=0和=0.1，根据能量计算公式（14）计算得到蓄能器比例阀V1的能量损耗，结果如表5所示.由图13和表5可知，在DGPOC方法的流量控制优化函数中加入蓄能器比例阀V1热量损失优化项后，流经蓄能器比例阀 V1 所产生的热量损失降低0.369 3 kJ.实验结果表明，在DGPOC控制优化过程中增加性能约束项，并求取最优控制量，能够在满足系统转速要求的情况下，降低流经蓄能器比例阀V1时产生的能量损耗，提高系统对吸入风能的利用率.4 结 论为解决由风速变化与并网瞬间同步发电机负载变化引起的转速波动问题，本文提出解耦广义预测优化控制算法（DGPOC），该方法首先利用前馈解耦思想与广义预测方法，解除变量马达MD摆角和蓄能器比例阀V1双变量之间的耦合关系.进一步，将系统能耗指标约束加入到高压管道流量控制优化函数中，提高系统的风能利用率.相应仿真实验结果验证了DGPOC控制算法的有效性，为液压蓄能式液压风力发电机组中发电机与蓄能器的协调控制提供了理论依据.参考文献1谢宏文，黄洁亭中国风电基地政策回顾与展望 J 水力发电，2021，47（1）：122-126XIE H W，HUANG J TPolicy review and future prospect of wind power base in China J Water Power，2021，47（1）：122-126（in Chinese）2周腊吾，肖磊，都磊，等直驱型风力发电系统变流器的控制与仿真分析 J 湖南大学学报（自然科学版），2009，36（8）：33-37ZHOU L W，XIAO L，DU L，et alControl and simulation on the converter to wind turbine with direct-drive generator J Journal of Hunan University（Natural Sciences），2009，36（8）：33-37（in Chinese）3张高峰液压传动型风力发电系统马达转速特性研究 D 大连：大连理工大学，2012ZHANG G F Research on the characteristics of the motor velocity in the wind power system with hydraulic transmission D Dalian：Dalian University of Technology，2012（in Chinese）4刘兴杰，王伟，郭九旺，等永磁直驱风电机组有功功率预测控制方法研究 J 太阳能学报，2018，39（1）：210-217LIU X J，WANG W，GUO J W，et al Research on predictive control of active power for direct-driven permanent magnet wind turbine generatorsJ Acta Energiae Solaris Sinica，2018，39（1）：210-217（in Chinese）图12 解耦与未解耦转速对比Fig.12 Comparison of decoupled and undecoupled speed图13 能量优化前后转速对比Fig.13 Speed comparison with or without energy optimization表5 蓄能器比例阀V1能量损耗Tab.5 Energy loss of accumulator proportional valve V1能量优化权重01实际能耗/kJ0.769 10.426 8163湖南大学学报（自然科学版）2023 年5LIU X J，KONG X B Nonlinear model predictive control for DFIG-based wind power generationJ IEEE Transactions on Automation Science and Engineering，2014，11（4）：1046-10556LIN Y G，TU L，LIU H 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