变桨距风力发电机组的桨距控制方法研究

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华北电力大学（北京） 硕士学位论文 变桨距风力发电机组的桨距控制方法研究 姓名：韩春荣 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：徐大平 20080301

尸 声

明

本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《变桨距风力发电机组的桨距控制方法 研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下

进行的研究工作和取
得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他

人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位 或证书面使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作
了明确的说明并表示了谢意。

学位论文作者签名：

象鳌煎．－－日

期：

关于学位论文使用授权的说明
本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为 目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学
位论文的全部或部分内容。

（涉密的学位论文在解密后遵守此规定）

作者签名：

导师签名：
日

期：

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摘

要

本文在分析风力发电机组工作原理的基础上，对整个系统建立仿真模型。针对 变桨距部分设计了传统ＰＩＤ控制器、模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器，并 在不同的风况下进行仿真。模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器都属于智能控 制器范畴。仿真结果表明，尽管ＰＩＤ控制器具有结构简单、稳定性好、可靠性高的 优点，但这种方法过分依赖于控制对象的模型参数，鲁棒性差；与传统ＰＩＤ控制器 相比，模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器具有较好的稳定性和动态特性，尤 其是在复杂的非线性系统或者是系统的数学模型不确定的情况下更是如此。

关键词：变速风力发电机组，ＰＩＤ控制器，模糊控制器，模糊自适应整定ＰＩＤ控制器，智能控制器

ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｐｅｅｄ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ ｓｙｓｔｅｍ
ｏｎ

ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ

ａｎａｌｙｓｉｎｇ ｉｔ’Ｓ ｍａｔｈ ｍｏｄｅｌ，ｄｅｓｉｇｎｓ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ、Ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｎｄ Ｆｕｚｚｙ

Ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ

ＰＩＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐａｒｔ

ｏｆ

ｐｉｔｃｈ

ｃｏｎｔｒｏｌ

ｉｎ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｎ ｓｉｍｕｌａｔｅｓ ｕｎｄｅｒ ＰＩＤ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄｓ．Ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｎｄ Ｆｕｚｚｙ

Ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ

ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

ｂｅｌｏｎｇ ｔｏ

ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ａｌｔｈｏｕｇｈ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｓｉｍｐｌｅ ａｎｄ
ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ｓｔａｂｌｉｔｙ，ｉｔ ｒｅｑｕｉｒｅｓ ｐｒｅｃｉｓｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅ Ｆｕｚｚｙ

ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

ａｎｄ ｔｈｅ Ｆｕｚｚｙ

Ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ

ＰＩＤ

ｃｏｎｔｒｏＨｅｒ

ｈａｖｅ ｂｅｔｔｅｒ ｓｔａｂｌｉｔｙ ａｎｄ
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ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｔｈａｎ ｔｈｅ ＰＩＤ
ｏｒ

ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ
ｍｅｄｅｌ ｉｓ ｕｎｋｎｏｗｎ．

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ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ

ｉｔ’Ｓ ｍａｔｈ

ＨＡＮＣｈｕｎｒｏｎｇ（ｃｏｎｔｒｏｌ

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ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）

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ＷＯＲＤＳ：ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｐｅｅｄ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ，ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｆｕｚｚｙ ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ ＰＩＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

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第一章引言

随着全球经济的迅速发展和人类生活水平的日益提高，对能源的需求量越来越 大。化石燃料是人类最早利用的能源之一。从１８世纪开始，随着英国产业革命的

发生和发展，化石资源——最先是煤炭，然后是石油和天然气，就逐步替代柴草进
入人类社会生活的各个方面，并有力地推动着社会生产力的发展。虽然到目前为止， 石油、天然气和煤炭等化石能源仍然是世界经济的能源支柱，然而化石资源的有限 性和对环境的危害性，已经日益地威胁着人类社会的安全和发展。充足的能源、洁 净的环境是经济持续发展的基础条件。１９９６年联合国环境署报告指出：“从现在到 ２０２０年，全球能源消耗将比现在增长５０％到１００％，由此造成温室效应的气体排放 将会增加４５％到９０％，从而带来灾难性后果＂。为了制止地球的温暖化，解决能源 枯竭问题，构建一个稳定的可持续发展的未来社会，各国掀起可再生能源发电热潮。 太阳能、风能、水能、潮汐能都是可再生能源。下面是使用不同能源发电对环境造 成影响的比较表１３Ｊ（表１．１）。
表１．１ 环境能源 煤 空气污染 极高：ｓ０２、ＮＯｘ 捧放量中等；有毒 金属及有机污染 高；捧放量中等； 有毒金属及有机 污染 Ｃ０２ＣＨ４：开矿、 制造设备以及运 输都需要能源 天然气 太阳能 水能 核电 风电 视成分而定：从非 常低到高 近乎零 近乎零 近乎零 近乎零 中等；制造设备、 运输需能源 低；制造设备需能 源 在热带可能高，气 体则低 非常低；制造设备 需能源 非常低；制造设 备，安装运输需要 能源
４
?

气候改变 极高；燃烧生成 ｃ０２、ＣＨ，；开矿、 制造设备以及运 输都需要能源 高；燃烧生成

土地使用 高；土地被采 集煤矿破坏， 产生有毒固体 或泥泞。 中等；开采及 管道铺放，产 生有毒固体或 泥泞。 中等；开采及 管道铺放 高
●

水质污染 高，氨化 沉淀物高

野生动物 高；空气 污染

辐射 低

石油

中等

中等；空 气污染以 及管道漏 油

近乎 零

低 近乎零

低；油管 及钻探 近乎零 近乎零 高

近乎
零

近乎
零

高

高 高 近乎零

近乎 零 高至 极高 近乎 零

非常低 高；但可以同 时使用或牧用

近乎零

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从上表可以看出风力发电具有显著的环保效益。据专家计算，风力发电每 １ＫＷ／ｈ一般可以减少消耗０．３１．０．３４ｋｇ标准煤，同时还会减少排放ＣＤ’Ｏ．８５３．０．９３５ｋｇ，
以及一定数量的ＮＯ， ｓｏ， ，粉尘灰碴等。ＣＤ＇会导致温室效应，空气中的 ＮＯｘ ｘ＇０Ｓ和

会产生酸雨，粉尘污染空气，灰碴需占用土地堆放和处理。风力发电作为绿色能源 的一种利用形式，已深受全世界的重视。 风能利用最主要的形式就是风力发电。风是风力发电的原动力，太阳照射到地 球表面，由于各处受热不同，产生温差引起大气的运动，从而形成风。据理论计算 全球大气中风能总的能量是１０１７ｋＷ，而且是可再生的，估计大约有３．５ｘ１０１２ｋＷ的蕴 藏风能可以被开发利用，这个价值至少比世界上可利用的水能大１０倍１２Ｊ，而且风取 之不尽，用之不竭，不存在资源衰竭问题：同时在风能的转换过程中，基本不消耗 化石能源，因而不会对环境构成严重威胁。

１．２世界风电发展
１．２．１国外风力发电的发展 人类早在远古时代便开始利用风能，最初是将风能转换成机械能，直到１９世 纪末丹麦才建成全球第一台风力发电装置，随后美国、苏联也相继开始各种风力发 电机的研制和开发。二战前后，由于能源需求量增大，不少国家相继开始注意风力 发电，风力发电的理论逐渐系统化。美国于１９４１年建造了一台１２５０ＫＷ的大型风 力发电机组。７０年代，世界连续出现的两次石油危机极大地刺激了风力发电的发展。 此时，丹麦已研制出５５Ｋｗ～６３０Ｋｗ的系列化风力发电机组。８０年代，以美国为 首的西方各国开始着手实施以风力发电为中心的节能计划，各国都为风力发电提供 了许多优惠政策，这促使风力发电高速发展。９０年代，随世界环境的不断恶化，环 保呼声口益高涨，各国更加注重发展风力发电，在科学技术进步的强有力的推动下， 风力发电的发展令人瞩目。 风作为一种可再生能源不仅清洁无污染而且在世界范围内储量极为丰富。据有 关资料统计，地球风能约为２．７４ｘ１０９ＭＷ，可利用风能约为２ｘ１０７ＭＷ，是地球水能 的十倍。只要利用地球１％的风能就能满足全球能源的需要。现代并网型风力发电 机组的发展是十几年来采用高新技术的结果，自１９８１年建成第一台采用高新技术 的风力发电机组以来，发电成本有了大幅度的下降，向电网供电的大规模风力发电 场得到迅速发展。据统计，世界风力发电装机容量１９８０年为４ＭＷ，１９８５年达到 ６９４ＭＷ，增长１７０多倍，至２００２年底，全世界风力发电装机容量突破了３２０００ＭＷ， 其中当年新增容量达到７２３１ＭＷ，比上一年增长３０％。专家预测从２００３年开始， 世界风力发电机组装机容量将继续以每年高于２５％的速度递增，到２０１０年可能突
’

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破１００ＧＷ。风力发电在重视环保的发达国家总发电量中占有相当的比例，到２０１０ 年，美国加州１０％，德国８％，荷兰１０％，西班牙和瑞典１２％，市场潜力很大。 风力发电机组的研究与制造以欧洲国家最具代表性，如德国、西班牙、丹麦和 荷兰等国家，其中丹麦生产和销售量居世界首位，而技术和规模发展速度则属德国 最快；全球风电装机容量大于１０００ＭＷ的五个国家依次是：德国、西班牙、美国、 丹麦和印度；从应用和管理角度看，德国是全世乔风力发电装机容量和发电量最大
的国家。

国外风力机发展有两个明显的趋势：一是单机容量大型化，目前已经开发出兆 瓦级风力机产品；二是风力机运行规模化，建立大型风力发电场，以降低风力发电 成本。８５０ｋＷ以下的机组已经大量商品化生产，故障率从２０世纪８０年代初的５０％ 降低到目前的２％以下，对风力发电场中运行的全部机组实现了互联网络的中央控 制和跨地区跨国界的远程监控。近两年来，１．５ＭＷ机组推向市场，其市场份额增长 很快，可能成为本世纪初的代表机型。

欧洲风能协会和绿色和平组织签署了《风力１２一关于２０２０年风电达到世界电
力总量的１２％的蓝图》的报告，期望并预测２０２０年全球的风力发电装机将达到１２．３１ 亿ｋＷ。“风力１２％”的蓝图展示出风力发电己经成为解决世界能源问题的不可或缺 的重要力量。风力发电不再是一种可有可无的补充能源，己经成为最具有商业化发 展前景的成熟技术和新兴产业，而且极有可能成为世界未来最重要的替代能源。 １．２．２国内风力发电的发展状况 能源安全问题已成为新世纪我国面临的一个十分紧迫的现实问题。我国从１９９３ 年开始成为能源的净进口国，到２０００进口量己超过２０％，预见２０１０年将达到４０％， 特别是石油，我国己经成为世界第二大石油进口国，如果我国石油进口量还继续增 高，将面临与美国等国家在国际市场争夺石油的局面。如果仅靠水能发电，即使是 全部开发利用也不够满足需求的１／３，而且水力资源分布不平衡，多集中在西南地 区，要满足全国用电，仅通过电力传输是不够的。核能方面，我国天然铀资源短缺， 大力进口天然铀将会遇到和进口石油、天然气一样甚至更严重的困难。而风能资源 的利用恰恰可以缓解石油、天然气进口方面韵压力，对提高我国能源供应的多样性 和安全性具有重要意义。 我国风能资源丰富，已探明风能理论储量为３２．２６亿ＫＷ，而内陆可开发利用 的为２．５亿ＫＷ，近海可利用风能为７．５亿ＫＷ，主要集中在沿海、西北、东北及华 北的北部地区，但风力发电在我国还处于发展的初级阶段，属于朝阳产业。１９９４ 年并网型风力发电机组装机３０ＭＷ，年发电量７５００万ｋｗｈ；到２０００年底，并网型风 力发电机组容量已达３４４ＭＷ，年发电量约８．６亿ｋｗｈ，同时还有１３万台小型独立运
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行的风力发电机在广大牧区、海岛、有风无电的边远地区运行；最新统计数字显示， 截止到２００６年底，全国风能资源丰富的１４个省（自治区）已建成并网型风电场９ｌ 座，累计运行风力发电机组３３１１台，总容量达２５９．５万Ｋｗ（以完成整机吊装作为统 计依据）。预计到２０１０年我国风力发电装机容量可达４００万千瓦，到２０２０年可达 ６００万至８００万千瓦。 国产风力发电机组的开发也取得了一定的成果，其中包括“八五’’期间开发成 功的２００ｋＷ／２５０ｋＷ风力发电机组和在“九五’’期间开发的６００ｋＷ风力发电机组， 成功地开发了并网型风力发电机组的当地控制和远程控制系统，使大型风力发电机 组的一项关键技术问题得到了解决。国内可以制造的其他主要部件包括桨叶、发电 机、齿轮箱、机舱、主轴、塔架、偏航系统、液压系统等，为我国大型风力发电机 组国产化奠定了基础。我国已经开始了ＭＷ级风力发电机组的研发工作，这是我国 自主研制开发的最大容量风力发电机组，将填补中国风力发电领域的空白。 大力发展风力发电具有重要意义，一方面有利于我国电源结构的调整，减轻我 国面临的电力危机；另一方面又有利于减少污染气体的排放而缓解环境污染，同时， 还有利于减少能源进口方面的压力，对提高我国能源供应的多样性和安全性将做出
积极的贡献。

１．３风力发电技术研究现状
１．３．１国外风力发电技术研究现状 自１９７３年石油危机以后，西方发达国家为寻求替代能源，在风力发电技术的 研究与应用上投入了相当大的人力及资金，综合利用空气动力学、新材料、新型电 机、电力电子技术、计算机、自动控制及通信技术等方面的最新成果，实现了风机 自诊断功能，使风机安全保护措施更加完善，并且实现了单机独立控制、多机群控 和遥控，完全可以实现无人值守，开创了风能利用的新纪元。近２０年来，发达国 家在风能的开发利用方面已取得了惊人的成就，装机容量以每年３０％以上的速度增 长，可利用率从原来的５０％提高到９８％，风能利用系数超过４０％ｔ５１。 德国、美国、丹麦等国开发建立了评估风力资源的测量及计算机模拟系统，发 展了变桨距控制及失速控制的风力机设计理论，采用了新型风力机叶片材料及叶片 翼型，研制出变极、变滑差、变速恒频及低速永磁等新型发电机，开发了自动控制 技术，从而大大提高了风力发电的效率及可靠性。美国国家风能技术中心目前正在 研制的自适应变桨距风力机，力图通过对桨叶材料的设计，使桨叶在低于额定风速 下，风力机桨叶节距角保持３。左右；当风速高于额定风速时，桨叶在风力的作用 下，根据风速的大小做出相应的变形，从而自动改变桨叶的节距角；瑞士开发出了
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一种新型风力发电系统，其高压发电机产生的高压电流，通过新型直流变压系统处 理后即可直接输入普通电网，无需再通过普通变压器进行变压处理，可大幅度减少 发电成本。 目前，全球并网型风力发电机组发展的总趋势是【７】： （１）实用化：风电机组类型方面侧重发展并网型风机，集群建设风电场，上网 销售，公司运营； （２）产业化：风机制造由小作坊发展到大公司，甚至跨国公司。１９９８年世界风 机业产值已达１５亿美元； （３）规模化：追求规模效益，一般来说一个机型要在２０台以上，一个风电场要 装机几十台直至上千台机组，比如美国加州地区风电场风机总数超过１．７万台； （４）大型化：单机容量由６０ｋＷ直至３ＭＷ以上，风轮机直径由１５ｍ直至６０ｍ以上。 风电场中普遍出现了商用兆瓦级风机； （５）商业化：风机市场展开激烈竞争，机组（不含塔架）单价由７８０美元／ｋＷ 降至约６００美元／ｋＷ，而风电场发电成本则由最初的ｌＯ美分／ｋＷｈ降至约５美分／姗ｈ。
１．３．２国内风力发电技术研究现状

我国的风电技术发展虽相对滞后，但其成就亦令人瞩目。现在，在小型风电机 组的生产和应用方面，我国以１５万台的拥有量居世界首位；但目前国内风机设备 还主要依赖进口，据中国风能协会提供的统计，截至２００４年，我国累计市场份额 中，国内风电产品只占１８％，而进口产品占８２％。目前，占我国风力发电机市场份 额１０％以上的有５个厂家：丹麦的Ｖｅｓｔａｓ（占有２４％）、Ｍｉｃｏｎ（占有２３％）、Ｎｏｒｄｔａｎｋ（占 有１５％＿）、Ｂｏｎｕｓ（占有１４％），美国的Ｚｏｎｄ（占有１０％）。 目前，我国风力发电机技术开发仍处于相对落后状态。特别是对国际上的新技 术的响应有所滞后，例如，对主动失速调节、变桨距调节和变速恒频调节技术的开 发应用处于始发阶段，．３－＂－，５ＭＷ大容量的海上风力发电机尚未开发。从当前世界发展 趋势来看，容量小于７５０ＫＷ的风力发电机尚可使用定桨距失速调节技术，容量大于 ７５０ＫＷ的风力发电机大多采用主动失速调节、变桨距调节和变速恒频调节技术。随 着对清洁能源需求的提高，我国将会进一步开展风力发电新技术的攻关、开发以及 商品化生产１５１。

１．４课题选题背景及研究内容
为了更好的解决环境污染及能源问题、调整电力结构，我国政府从七五以来制 定了各项优惠政策鼓励发展风电事业，但由于我国风电事业起步晚、规模小风电机
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组９０％以上都为国外引进，这样不仅消耗大量外汇，同时风机的后期维护也受制于 他人。目前中国风力发电发展主要有三个突出的特点：一是风力发电发展规模迅速 扩大，形成了巨大的市场空间；二是国产机组缺乏竞争力，进口机组以压倒性的优 势占领了我国风力发电装机的主要份额；三是风力发电核心技术的掌控方面亟待进 一步突破。目前世界上流行的几种风力发电技术，我国只掌握了定桨距失速调节型 风力发电机技术，由此开发出了以现场总线控制为核心的定桨距失速调节控制器。 面另外几种技术的掌握情况还比较薄弱。文章针对风力发电机组的变桨距部分设计 了三种控制器：ＰＩＤ控制器、模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器，因此，本 文在提高单机容量、实现风力发电机组国产化和掌握世界主流风力发电技术的研究
方面具有重要的意义。

本论文主要以变桨距风力发电机组这种新型的风力发电系统为研究对象，分析 了它的工作原理、控制策略，并对其桨叶节距角控制系统设计了ＰＩＤ控制器和其他 两种智能控制器，即模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器。通过ＭＡＴＬＡＢ仿真 工具对风力发电系统进行仿真、调节，分析和研究这三种控制器的控制性能，以实 现优化控制。 具体所做的工作内容如下： （１）确立了风力发电系统的数学模型。为了对风力发电机进行仿真研究，首先 必须确立风力发电系统的数学模型，以描述整个风力发电机组的动态行为。风力发 电机组从控制系统角度来看主要包含三个子系统：风轮气动特性、传动系统动态特 性和发电机模型，建立准确的数学模型为进一步的研究奠定了基础。 （２）对风力发电机组的动态性能进行分析，阐述了变速的机理，并制定了变速 风力发电机组的基本控制策略。 （３）针对桨距角调节系统设计了ＰＩＤ控制器，以实现在低风速时捕获最大风能，． 在高风速时保持最大功率输出的目标。 （４）针对桨距角调节系统设计了模糊控制器、模糊自适应整定ＰＩＤ控制器，模 …糊自适应整定ＰＩＤ控制器是传统ＰＩＤ控制和模糊控制相结合的产物，它和模糊控制 器一样都是通过选择合适的论域、隶属函数、比例因子并根据经验确定模糊控制规 则来实现控制功能，所不同的是模糊自适应整定控制器控制对象是ＰＩＤ参数，而模 糊控制器控制对象是系统偏差及偏差变化率。 （５）通过ＭＡＴＬＡＢ工具对风力发电系统进行仿真，分析三种控制器的性能，并对 控制效果进行对比、研究。

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第二章风力机控制理论研究

２．１风力机空气动力学
２．１．１风力发电机能量转化过程

１．风能的计算
由流体力学可知，气流的动能为
１

Ｅ＝三．ｍｙ２ ＾
二

式（２—１） …一一’

式中：ｍ——气流的质量，单位为船； ｙ——气流的速度，单位为ｍ／ｓ。
设单位时间内气流通过截面积为Ｓ的体积为Ｖ，则：

ｙ；跏
如果以Ｐ表示空气密度，该体积的空气质量为：

ｍ＝ｐＶ＝ｐＳｖ
这时气流所具有的动能为：

Ｅ；去妙３
＾’ 二

１

式（２—２）
。’’

上式即为风能的表达式。 从风能公式可以看出，风能的大小与气流密度和通过风轮的面积成正比，与气 流速度的立方成正比。其中Ｐ和ｙ随地理位置、海拔、地形等因素不同而变化。 ２．风力发电机气动理论 风轮的作用是将风能转换为机械能。由于流经风轮后的风速不可能为零，因此 风所拥有的能量不可能完全被利用，也就是说只有风的一部分能量可以被吸收，成 为桨叶的机械能。那么风轮究竟能够吸收多少风能呢？作为风力发电机的气动理论

——贝兹理论讨论了这个问题【ｎｕ２１１。
贝兹理论是由德国的贝兹（Ｂｃｔｚ）于１９２６年建立的。他假定风轮是理想的，即没 有轮毂，又具有无限多的叶片：气流通过风轮时没有阻力，并假定经过整个风轮扫 及面时全是均匀的，而且通过风轮前后的速度都为轴向方向。

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图２一ｌ风机的气流图

如图２－１所示，设定风轮的气流上游截面４，风速为ｈ；下游截面为４，风速 为ｖ２；通过风轮时的实际风速为ｙ，以及风轮面积为Ａ。由于风轮的机械能量仅由 空气的动能降低所致，因而屹必然低于ｙ，所以通过风轮的气流截面积从上游至下 游是增加的，即４大于４。如果假定空气是不可压缩的，由连续条件可得： ４ｖ，一Ａｖ＝４屹 风作用在风轮上的力可由Ｅｕｌｅｒ理论得出，如下式： Ｆ＝ｐＡｙ（ｖ，－ｖ２）
式（２—４） 式（２—３）

其中：Ｐ——空气密度，堙／ｍ３
故风轮吸收的功率为： Ｐ－Ｆｖ＝ｐＡｖ２“一ｙ２） 上游至下游动能的变化为： 式（２—５）

△Ｅ一三硝ｙ∽一ｖ２２）
由于功率是由动能转换而来，式（２－５）与式（２－６）相等，得：
２

式（２－６）

ｙ。蚴

式（２—７）
’‘ ’

则作用在风轮上的力和提供的功率分别为：

Ｆ＝丢州“２吖） Ｐ＝三一Ｖ“２吖）“心）
给定上游风速Ｈ，对ｖ，ｌｔ更微分：

式（２—８） 式（２－９）

篝７１孵一狐也２）
１１

式（２＿１０）

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最大功率即ｄ，ｅ，０，求得两解：（１）’，：；１，没有物理意义；（２）屹。ｕ／３。
以第二解代入式（２．７），得最大功率：

‰＝导州口
大效率（或称理论风能利用系数）：

式（２—１１）

将上式除以气流通过扫掠面积彳时风所具有的动能，可以推得风力机的理论最

‰ｘ

２嘉Ｐ ２笔警尝２７一ｏ．５％
寺ｐ彳ｌ，１３ 寺ｐ彳＇，１３

划２也，

上式即为著名的贝兹Ｂｅｔｚ理论的极限值。它表明，风力机从自然风中所能获 取的能量是有限的。其损失部分可以解释为留在尾流中的旋转动能。这就引出了风 能利用系数的概念。 ２．１．２风力机特性系数

１．风能利用系数Ｃ，

风能利用系数ＣＰ表示的是风力机从自然风能中吸收能量的大小程度，由下式表
示：

中嘉
，’厂一’

划２川）

Ｐ一风力机实际获取的轴功率。 对于变桨距风力机，风能利用系数ｑ，与尖速比Ａ和桨叶的节距角卢成非线性
关系。 ２．叶尖速比Ａ 叶尖速比九即为桨叶尖部的线速度与风速之比，由下式表示：

＾＝一＝一
．

２ｚＲｎ
ｌ，

ｗＲ
ｙ

式（２－１４）

其中：以一风轮的转速，ｒ／ｓ；
ｗ一风轮转动角速度，ｒａｄ／ｓ； 尺一风轮直径，ｍ。

据有关资料的记载和研究‘３７１，风能利用系数ｑ可近似用以下公式表示：
１２

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ｃ｜Ｐ＝（。．４４－０．０１６７ｆ１）ｓｉｎ【ｉ三！当蔷】－０．００１８４（Ａ一３）∥式（２—１

５）

图２－２变桨距风力机特性曲线（Ｃｐ—ＴＳＲ）

由式（２－１５）得到变桨距风力机特性曲线（ｃ。－ＴＳＲ），如图２－２所示，ａ）为立体图， ｂ）为平面图，从图中可归纳以下两点： （１）对于某一固定桨叶节距角卢，存在唯一的风能利用系数最大值Ｃ，一。 （２）对于任意的尖速比Ａ，桨叶节距角∥＝０。下的风能利用系数Ｃ，相对最大。 随着桨叶节距角∥增大，风能利用系数Ｃｐ明显减小。 ３．转矩系数Ｃｒ和推力系数ＣＦ 为了便于把气流作用于风力机所产生的转矩和推力进行比较，常以Ａ为变量做 成转矩和推力的变化曲线。因此，转矩和推力也要无因次化。

ｑ

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一 ｐｖ２ＳＲ

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式（２—１６） 一

坼。甄１
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一洲Ｓ
２’
２

２而
∥～

２Ｆ

式中：ｒ——转矩，单位为Ｎ?ｍ； Ｆ——推力，单位为Ⅳ。

２．２风力机桨叶受力分析
无论风力机的型号如何，桨叶都是其至关重要的部件。为了很好地理解它在控 制能量转换中的作用，必须知道桨叶的空气动力特性。下面从风轮静止和运动两种 情况研究桨叶的空气动力特性。
１３

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２．２．１风轮在静止情况下叶片的受力分析

ｆ．

ｆ，

、＜＞ １
翅麓ｒ 置

２

Ｉ
Ｆ．

茗≮．，～

图２—３风轮静止时桨叶受力情况

风力机的风轮由轮毂及均匀分布安装在轮毂上的若干桨叶所组成。在安装这些 桨叶时，必须对每支桨叶的翼片按同一旋转方向，桨叶围绕自身轴心线转过一个给 定的角度，即使每个叶片的翼弦与风轮旋转平面（风轮旋转时桨叶柄所扫过的平面） 形成一个夹角卢，称为安装角（也就是桨叶节距角）。图２．２示出风轮的静止时的受 力情况。设风轮的中心轴位置与风向一致（如何保持两者的一致由偏航系统控制， 本文不作研究），当气流以速度矿流经风轮时，在桨叶Ｉ和桨叶ＩＩ上将产生气动力Ｆ 和Ｆ’。将Ｆ及Ｆ’分解成沿气流方向的分力Ｅ和Ｅ‘（阻力）及垂直气流方向的分力Ｅ 和Ｅ’（升力）。阻力Ｅ。和Ｅ形成对风轮的正面压力，而升力Ｅ和Ｅ’则对风轮中心轴 产生转动力矩，从而使风轮转动起来。 ２．２．２风轮在转动情况下叶片的受力分析 下面分析风轮起动后以某种速度稳定旋转时叶片的受力情况。若风轮旋转角速 度为Ｗ，则相对于叶片上距转轴中心ｒ处的－ｄ，段叶片元（叶素）的气流速度形将是 垂直于风轮旋转面的来流速度ｙ与该叶片元的旋转线速度ｗｒ的矢量和，如图２．３所 示，这时以角速度Ｗ旋转的桨叶，在与转轴中心相距，处的叶片元的攻角口，已经 不是Ｖ与翼弦的夹角，而是彬与翼弦的夹角了。，为彬与旋转平面间的夹角，称为 倾斜角，Ｉ一口＋卢。

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…套芯 鹄Ｐ
矿

、

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图２－４旋转桨叶的气流速度和受力情况

以相对速度形吹向叶片元的气流，产生气动力Ｆ，Ｆ可以分解为垂直于彬方 向的升力Ｅ以及与彬方向一致的阻力Ｅ，也可以分解为在风轮旋转面内使桨叶旋 转的力以及对风轮正面的压力。 由于风轮旋转时叶片位于不同半径处的线速度是不同的，因而相对于叶片各处 的气流速度ｙ在大小和方向上也是不同的。如果叶片各处的安装角卢都一样，则叶 片各处的实际攻角口将不同。这样除了攻角接近最佳值的一小段叶片升力较大外， 其他部分所得到的升力则由于攻角偏离最佳值而变得不理想。所以这样的叶片不具 备良好的气动力特性。为了在沿整个叶片长度方向均能获得有利的攻角数值，就必 须使叶片每一个截面的安装角随着半径的增大而逐渐减小。在此情况下，有可能使 气流在整个叶片长度均以最有利的攻角吹向每一叶片元。从而具有比较好的气动性 能，而且各处受力比较均匀，也增加了叶片的强度。这种具有变化的安装角的叶片 称为螺旋桨型叶片，而那种各处安装角均相同的叶片称为平板型叶片。现在一般都 采用螺旋桨型叶片。 ２．２．３桨叶受力计算 利用叶素特性，取距离风力机转轴ｒ处长度为办的叶片微元进行分析。
‘

蜗２丢∥五南ｃ，【，一占ｃｏｔ伊＋口）】咖
皿＝三，．ｐ／ｖ２ｑｃｏｔ（ｆｌ＋口）【，＋Ｆｔａａ（＃＋ａ）妙

式（２－１７） 式（２—１８）

其中￡＝ｑ／Ｇ，升力系数ｃ，，和阻力系数ｑ的值可按相应的攻角查取所选翼 型的气动特性曲线得到。

式中：ｙ——作用在叶片微元上的风速。
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卜一翼型的弦长，ｍ；
自然界的风是瞬息万变的，不仅在时间上不断变化，在空间上也分布也是不均 匀的。影响风速变化的因素很多，除了气候、地形环境等因素外，高度的影响也是 十分显著的。

监：粤ｙ 仃。
ｖｏ

式（２－１９）

其中％为距地面瓯米观测到的风速，％是高度珂的风速，ｎ是一个大约Ｏ．１～
０．４的系数，具体数值依据地表粗糙度进行选择，设定ｖｎ为风速传感器采到的风速， 由于风速传感器一般安装在机舱上，离风轮中心的距离与塔架相比可以近似忽略不

计，矾近似就等于机舱中心高度。
桨叶在转动过程中，由于风速的不同，在桨叶上产生的力Ｅ也不同，桨叶产生 垂直于风轮扫及面的拍打振荡，同时使传动机构和塔架等产生受激振荡，大大降低 风力机的机械寿命，并会产生大量的噪音。特别是对风轮直径己经上百米的大型风 力机而言，这一问题更为突出。

２．３风力发电机组的主要控制方法
２．３．１定桨距控制 传统概念的风电机组一般都是上风向、三叶片的风力机，通过增速齿轮箱驱动 异步发电机，升压后并入电网。定桨距风力发电机组的主要特点是风力发电机组的 风轮叶片直接固定在轮毂上，叶片的桨距角在安装时确定，运行期间当风速变化时， 桨叶的迎风角不能随之变化，风力机的功率调节完全依靠叶片的气动特性。风力机 吸收的功率随风速不停地变化。发电机工作于同步转速附近，而风电机组风轮的转 换效率Ｃ。一般是在低于额定风速时处在最佳区段。当风速超过额定风速时，为了保 持发电机输出功率恒定，通过叶片失速效应降低Ｃ。，维持功率恒定。对于定桨距系 统，发电机正常工作滑差小于１％，允许滑差范围一般在５％以内，而实际风速的变 化范围却很大。所以在小功率风力发电机组中定桨距控制方法可以达到较满意的效 果，但是在７５０ＫＷ以上容量的机组的应用中还存在一定的局限性。 ２．３．２变桨距控制 变桨距风力发电机组的主要特点是叶片通过轴承固定在轮毂上，叶片可以轴向 转动，根据需要借助控制技术来调整其桨距角。它通过变距调节机构使风轮叶片的 安装角随风速变化而变化，从而达到调节功率的目的。在额定风速以下时，．叶片攻
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角处于０。附近，此时叶片角度受控制环节精度的影响，变化范围很小，可等同于 定桨距风力机，在额定风速以上时，变桨距机构发生作用，调整叶片攻角，保证发 电机的输出功率在允许范围内变动。 随着电力电子技术的发展，由常规变桨距风力发电控制技术又演化出一种更为

先进的控制技术——变速风力发电技术。变速风力发电控制技术主要针对变桨距控
制方法在低于额定风速时的控制策略进行了改进，通过调节发电机反力矩使转速跟 随风速变化，从而获得最佳叶尖速比。变速风力发电机组和变桨距风力发电机组相 比提高了机组在低于额定风速阶段系统的功率输出，在更大容量上将成为并网型风 力发电机组的主力机型。 独立桨叶控制是变桨距控制的另一个重要方式【引，已经被国际风电厂家采纳。 针对统一桨叶控制存在的桨叶拍打震动的缺点，目前已提出了基于桨叶受力加速度 权系数分配的独立桨叶模糊控制和基于桨叶方位角权系数分配的独立桨叶模糊控 制两种独立桨叶控制算法。通过仿真表明，应用这两种控制算法不仅能平稳发电机 输出功率，而且大大减小了桨叶的拍打震动。 虽然独立变桨距控制与统一桨叶控制（电液比例变桨距控制）变桨距控制结构方 式不一样，但是控制目标都相同，即稳定发电机的功率输出。因此独立变桨距控制 同样也分两个阶段：当风速低于额定风速时，桨叶节距角保持最优捕获风能的位置 （一般为３度左右），控制发电机转子转速，使风能利用系数Ｃ。保持最大值，使发电 机尽可能地输出最大功率；当风速高于额定风速时，调节桨叶节距角，使发电机输 出稳定在额定功率左右。

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第三章变桨距风力发电机组的数学模型

３．１概述
风机将风能转化为电能的过程可以简要描述为：风以一定的速度和攻角作用在 风轮桨叶上，使桨叶产生旋转力矩而转动，将风能转换为轮毂上的机械转矩，进而 通过增速器驱动发电机产生电能。根据风机叶片的空气特性，风能利用系数Ｃ。是叶 尖速比Ａ和桨距角∥的函数，即： Ｃｐ＝，（Ａ，／３） 风力发电机捕捉风能实际的有用功率输出是：
１

式（３－１）

Ｐ＝去ｐ∞，Ｑ，∥）＇，３
二

式（３—２）

其中：只一风轮吸收的功率，单位为Ｗ； Ｐ一空气密度，单位为姆／ｍ３；

Ｓ一风轮扫掠面积，单位为ｍ２；
Ｃ。一风力机的风能利用系数，即功率系数； Ａ一叶尖速比； ｐ一桨叶节距角，单位为度；

＇，一风速，单位为ｍ／ｓ。
风力发电机组的理想功率曲线如下图所示：

１５００

１２００

９００

６００

每琶湃督丑辚
３００

０

８

１６

２４

３己

罔嘲ⅣⅣ曲
图３．１风力发电机组的理想功率曲线

由式（３－２）可知，对某一风机而言，吸收的风能取决于风能利用系数ｑ和风速１，?
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所以控制策略应该是：在额定风速以下时，追求该风速下的最大功率利用系数以获 得最大风能；在额定风速以上时，要保证功率输出恒定，即理想的功率输出的特性 应如图３．１所示。 ３．１．１风速低于额定风速情况 在风速较低，发电机输出功率未达到额定功率时，应尽可能将风能转化为输出 的电能。从图３．２上看，在桨叶节距角卢＝０。时Ｃ。相对最大。（由于桨叶形状设计，

真实变桨距风力机一般节距角卢＝３。时，ｃ，最大。）当尖速比ＴＳＲ为ｋ时，风能
利用率Ｃ，为最大ＣＰ一。由公式（３－３）、式（３－４）ｎ－Ｉ＂得：

厶一０．ＳｐＡＣ，，眦【÷】３矿一肼

Ｄ

式（３－３）

Ｋ＝ｏ．ｓｐａｃ，．麟ｐ】３ ～

式（３－４）

其中‰为最优输出功率，也是控制的目标功率；Ｋ为最优输出功率常数。图 ３．２给出了不同风速下的发电机功率和最佳功率之间的关系，其中乙曲线由公式
（３．３）所得。从图上可看出Ａ点和Ｂ点是功率控制的最佳点，而Ａ’点和召‘点由于转 子转速和风速的比不是最佳尖速比，因此不是最佳工作点。由此可见利用变速恒频 技术根据风速相应控制转子转速，这样可以使发电机工作在最佳功率状态。在这个

控制过程中，不断追踪最佳功率曲线实际上就是要求风能利用率ｃＰ恒定为ｑ一，
也可称此过程为恒Ｃ删瞩控制过程。

和嘲 孵
鼬

锻 搬 钠
婀
曲啦 ２∞Ｄ ∞∞

一嚣－拍神

图３－２风力机功率与最佳功率曲线

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３．１．２风速高于额定风速情况 当风速增加使发电机的输出功率也随之增加到额定功率附近时，由于风力发电 机组的机械和电气极限要求转速和输出功率维持在额定值左右。从图３．２可以看出， 增大桨叶节距角，风能的利用率明显减小，发电机的输出功率也相应减小。因此当 发电机输出功率大于额定功率时，通过调节桨叶节距角减小发电机的输出功率使之 维持在额定功率附近：当输出功率降到小于额定功率时，调节桨叶节距角增大输出 功率。因此在高风阶段一般都采用变桨距控制【２４１。 通过能量传递可以得到进一步分析，把风轮扫及面内的全部风能层。，分为发电 机输出电能最，转子转动的动能ＥＭ和变桨距桨叶的能量损失睇（忽略其他机械和 电路能量损失）。
‘

监溉；衄Ｅ＋龃Ｍ＋娅Ｐ

式（３－５）

由（３．４）式可知，当风能增加，而发电机要保持原来的额定功率，则必需使转子 转动的动能增加，相应的转速也要增加，这样发电机的输出功率也会相应增加，因 此仅依靠变速恒频控制不能解决高于额定风速时的能量平衡问题。如果增大桨叶的

节距角，使桨叶上的能量损失增大到皈一缸Ｐ时，就可保证发电机工作在额定功
率下；当发电机输出功率降低到额定功率以下时，则通过减小桨叶的节距角，使桨 叶上的能量损失减小，转子转速上升，发电机的输出功率也增加。这样通过变桨距 控制，使功率始终维持在额定功率。

３．２风力发电机组的模型
变桨距风力机组模型的搭建对于系统的动态特性以及控制规律的研究都有重 要的意义。由于建模仿真是研究节距角的变化对风力机输出功率的影响，因此在建 模中忽略了增速箱的模型，设定风力机与发电机采用直接驱动方式。

图３—３风力发电机组结构图

风力发电机组从控制系统角度来看可以分为三个子系统：风轮气动特性模型、

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传动系统动态特性模型和发电机模型。 ３．２．１风轮气动特性模型 在系统中，我们假定可变距的桨叶是刚性的，系统的转矩平衡公式如下：

‘警一互一易嵋
其中：Ｊ，一为风轮转动惯量，单位为ｋｇｍ２； ∞一为风轮转动角速度，单位为ｒａｄ／ｓ； Ｚ一为风轮所吸收的动力矩，单位为Ｎｍ； 瓦一为能量传递装置的全部阻力矩（假定集中在风轮处），单位为Ｎｍ； ｙ一为齿轮传动比； Ｌ一为从次传动轴传递给刚性齿轮的扭矩，单位为Ｎｍ。

式（３—６）

Ｉ：立；ｃＰ（Ａ）昙肛尺２蔓
Ⅳ
二

Ⅳ

式（３—７）

其中：只一为风轮所吸收的功率，单位为跏；
ｐ一为空气密度，单位为培／ｍ３； 尺一为风轮半径，单位为ｍ；

Ｃ。Ｑ）一为风轮的功率系数；
Ａ一为叶尖速度与上风向速度之比；

＇，一为上风向风速，单位为ｍ／ｓ。

乙；ｃｌ＋生＋ｃ３ｗ Ｗ 其中ｃｌ，ｃ２，ｃ３是常数。 ３．２．２传动系统动态特性模型
１．增速齿轮箱及其传动轴

式（３．８）

假定主动轴及增速齿轮对均为绝对刚性的，所有柔性均集中在次传动轴上。亭代 表增速齿轮箱次传动轴两端的相对位移角（见图３－４）

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图３－４次传动轴上的转动及变形

有下述运动方程： 亭一Ⅵ咋一％
式（３－９）

２扭矩Ｉ和亭的关系式

毛一１０４（１００亭３—２０宇２＋２孝）一（ｉｏｏ雪２—２０亭＋２）１０４
３．２．３发电机模型

式（３—１０）

１．异步发电机

，墨丝ｅｆｔ一乙一乙
其中：Ｊｓ一为异步发电机的转动惯量，单位为ｋｇｍ２： ％一为异步发电机转动角速度，单位为ｒａｄ／ｓ； 乙一为作用在次传动轴上的扭矩，单位为Ｎｍ； ‘‘瓦一为发电机反扭矩。单位为Ｎｍ；

式（３－１１）

（ｗＧ—ｗ１）【瓴一三立÷）２＋＠．＋％’）２】 ≯忑ｉｇ蓦ｍｌＵｌ２ｒ２百＇磊
其中：ｇ一为发电机极对数；
弧一为相数；

邢．１２）

阢一为电网电压，单位为Ｖ； 嵋一为发电机同步转速，单位为ｒａｄ／ｓ； ％一为发电机的当量转速，单位为ｔａｄ／ｓ；

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ｃ＇一为修正系数； ‘，Ｘ一分别为定子绕组的电阻和漏抗，单位为Ｑ； ，，，，易，一为发电机归算后转子绕组的电阻和漏抗，单位为Ｑ。 又有 ％一ｇｗｌ
２异步发电机的测速装置

式（３－１３）

由于存在滞后，用一个惯性环节表示：

如一丢（％一％）
其中：‰一为速度传感器测得的发电机的角速度，单位为ｒａｄ／ｓ；
Ｌ一为时间常数。
３桨距角∥变化的执行机构
假定为一惯性环节，

式（３－１４）

方。ｉ１（屏一卢）
其中：弓为时间常数。 ４．风轮转速与发电机转速的关系式 嵋一（亭＋ｗｓ）／ｖ

式（３－１５）

式（３．１６）

３．３系统模型
Ｓｉｍｕｌｉｋ是ＭＡＴＬＡＢ众多工具包中的一员，它现在已经成为仿真领域的主流工 具。它是一种图形化的仿真工具包，能够进行动态系统建模、仿真和综合分析，可 以处理线性系统、离散、连续和混合系统，以及单任务和多任务系统，并在同一系 统中支持不同的变化速率。 根据式（３—５）至式（３—１５）建模，整个系统的子模块包含Ｃ。仿真模块，能量传动 装置的全部阻力矩模块（假定集中在风轮处）和风轮模块。以下通过Ｃ。仿真模块和 能量传动装置全部阻力矩模块的搭建说明系统建模过程。
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ｑ仿真模块
由式（２－１５）

ｃ，－（０．４４－０．０１６７ｆ１）ｓｉｎ【端】－０．００１８协那
建立ｑ的ｓｉｍｕｌｉｎｋ模块图如下：

图３－５ ＣＰ仿真模块图

２．能量传动装置的全部阻力矩模块（假定集中在风轮处）

图３＿６全部阻力矩仿真模块图

３．风力发电机组模型

参照ｑ、弓模块的搭建方法对整个风力发电机组进行建模，仿真模块图如下：

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图３－７风力发电机组仿真模块图

此模型从左至右主要包含风机、传动装置和电动机三部分。
３．４ Ｐｌ

Ｄ控制器设计及仿真结果分析

在工业控制中，ＰＩＤ控制是基本且最常用的方法。ＰＩＤ控制器形式比较简单， 它由比例、积分和微分（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）构成，其传递函数为：

比）一一∽＋琦∽舢屯知）Ｉ
式中：ｋｐ为比例系数，毛为积分时间常数，％为微分时间常数 控制输出参数由三部分组成：

式（３．１７）

比例环节——根据偏差大小与偏差量成比例的调节系统控制量，以此产生控制
作用，减小偏差。比例系数的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。 比例系数越大，系统的响应速度越快，调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致 系统不稳定。比例系数取值过小，则会降低调节精度，使响应速度变慢，从而延长 调节时间，使系统静态、动态特性变坏。

积分环节——用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分
时间常数的大小，麓越小积分作用越强，但是积分作用过强在响应过程的初期会产

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生积分饱和的现象，从而引起响应过程的较大超调。

微分环节——根据偏差的变化趋势调节系统控制量，改善系统的动态性能。在
响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但是屯过大， 会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性能。 封装后的ＰＩＤ控制器图

图３－８ ＰＩＤ控制器封装图

加入ＰＩＤ控制器后的系统模块图：

图３－９采用ＰＩＤ控制器时系统模块图

在ＭＡＴＬＡＢ中搭建的系统模型如上图。采用的风力发电机组的额定风速是 １２ｍ／ｓ，额定输出功率是３００ｋｗ。在低于额定风速时，控制的目标是寻求最大功率
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系数以捕获最大风能。从风电场实验数据可知，桨距角为０。，叶尖速比为９时， 功率系数的值最大（约为０．４６２３）。因此，在低于额定风速时将桨叶节距角置于０。， 而只要调节风轮转速，使之与风速的比保持不变（Ａ－当竺＝９），即可获得最佳功率
＇，

系数Ｃ。。。。；在高于额定风速时，控制的目标是保持输出功率稳定在最大允许值。因 此在风速较高时，通常通过调整桨叶节距角来调节功率利用系数Ｃ，的值，以此保持 输出功率为最大允许值。 低于额定风速时，采用ＰＩＤ控制器改变发电机定子电压，以此调节发电机反力 矩来改变转速，桨叶节距角置于０一；高于额定风速时，采用ＰＩＤ控制器调节桨叶 节距角来改变Ｃ。值，仿真结果如下所示： 低于额定风速：’，＝８ｍ／ｓ时系统功率输出曲线：

功率．

时间．Ｊ

风速＇，＝ｌｌｍ／ｓ时系统功率输出曲线：

时间ｐ
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高于额定风速：ｖ＝ｌＳｍ／ｓ时系统功率输出曲线：

功率．

时间．

由以上系统仿真输出的功率曲线可得出：在单一风速的简单风况下，传统ＰＩＤ 控制器具有较好的响应速度和调节特性。

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第四章模糊控制基本理论及模糊控制器的设计

无论是经典控制原理还是现代控制原理，他们的共同特点是：控制器的设计都 必须建立在被控对象的精确模型基础上，没有精确的数学模型，控制器的控制效果 及精度都将受到很大的制约。但是在现实生活中，大多数系统都具有非线性、时变、 大延迟等特性，很难建立精确的数学模型。因此，为了满足现实的需要，人们开始 将模糊控制理论应用于控制系统，这就是模糊控制产生的背景。 模糊控制系统是以模糊集合化、模糊语言变量及模糊推理为基础的一种计算机 数学控制系统。从线性控制系统和非线性控制系统的角度分类，模糊控制系统是一 种非线性控制系统；从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴，而且它 已经成为目前实现智能控制的一种重要而有效的形式。

因此，当系统数学模型未知或不确定时，特别是对于风力发电机组控制系统一
一一线性、多变量系统，模糊控制能达到令人满意的效果。模糊控制系统框图如下：

图４－１模糊控制系统框图

模糊控制系统一般可分为五个组成部分： （１）模糊控制器。他是各类模糊控制系统的核心部分。由于被控对象的不同， 以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的控制规则各异，可以构成各类型的控 制器。在模糊控制理论中，采用基于模糊控制的知识表示和规则推理的语言型“模 糊控制器＂，这也是模糊控制系统区别与其他控制系统的特点所在。模糊控制器的 主要功能有三个：模糊化处理，模糊推理（决策），非模糊化处理（精确化处理）。 （２）输入一输出接口。模糊控制器通过输入一输出接口从被控对象获得数字信号 量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模转换，转变为模拟信号，然后送 给被控对象。在Ｉ／Ｏ接口装置中，除了Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ转换外，还包括必要的电平转换。 （３）执行机构。包括各种交、直流电动机，步进电动机等。 （４）对象。被控对象可以是一种设备或装置以及他们的群体，也可以是一个生 产的、自然的、社会的、生物的或其他各种的对象或过程。对于那些难以建立精确 数学模型的复杂对象，更适宜采用模糊控制。 （５）检测装置。传感器是较常用的检测装置，传感器是将被控对象或各种过程
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的被控制量转化为电信号（模拟或数字）的一类装置。被控量往往是非电量，如速 度、加速度、压力等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，他的精度往 往直接影响整个模糊控制系统的精度。因此，在选择传感器时，应十分注意选择精
度高且稳定性好的传感器。

４．１模糊控制的基本概念及原理
４．１．１模糊控制的基本概念 在控制过程中，许多情况下由于被控对象（或过程）的复杂性或其机理的不明确 性，缺乏必要的检测手段或测试装置不能进入被测试区等等各种原因，致使无法建 立被控对象或过程的精确数学模型。这类过程一般为多变量、非线性、强耦合的系 统，各种参数也往往存在时变性，因此用经典控制理论和现代控制理论往往难以解 决，得不到满意的控制效果。而对于这种常规方法难以控制的对象，采用有经验的 操作人员对其进行手动控制却可以收到较为满意的控制效果。 人的控制经验或策略一般是用语言来描述的，这些语言表达的控制规则又带有 相当的模糊性。如在经验规则中，“较小＂、“较大＂、“接近’’、“偏大’，“偏小’’等 表示控制动作的词语都具有一定的模糊性。这些规则的形式正是模糊条件语句的形 式，用模糊数学的方法来描述过程变量和控制作用的这些模糊概念及它们之间的关 系，又可以根据这种模糊关系及某时刻过程变量的检测值（需化成模糊量）用模糊逻 辑推理的方法得出此时刻的控制量。模糊控制的基本思想就是利用计算机来实现人 的控制经验。 ４．１．２模糊控制的基本原理 模糊控制器是模糊控制系统的核心环节，模糊控制器通常由输入输出量的规范 化、输入量的模糊化、模糊语言控制规则、逻辑推理、输出量的清晰化几个环节组 成。模糊控制器框图如下所示，

图４－２模糊控制器框图

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输入输出量的规范化是指将规范化的控制器的输入、输出限制在规定的范围 内，以便于控制器的设计和实现。 模糊化运算是将输入空间的观测量映射为输入论域上的模糊集合。模糊化在处 理信息方面具有重要的作用。在模糊控制中，观测到的数据常常是清晰量。由于模 糊控制器对数据进行处理是基于模糊集合的方法，因此对输入数据进行模糊化是必 不可少的一步。
，

语言规则和逻辑推理是模糊控制器的核心环节。规则库由一系列“ＩＦ．ＴＨＥＮ” 型的模糊条件旬构成。条件句的前件为输入变量，后件为控制变量。对于多输入多 输出的（ＭＩＭＯ）模糊系统，则有多个输入和前提条件以及多个结论。根据模糊输 入量和语言控制规则，模糊逻辑推理决定输出量的一个分布函数。 清晰化运算是将输出量的分布函数转化为规范化的输出量，最后控制器将规范 化的输出量转换为实际的输出值（即控制量）去控制系统。 模糊控制器的控制规则由计算机的程序实现，计算机通过采样获取被控制量的 精确值，然后将此值与给定值比较得到误差信号ｅ（在此取误差反馈），再将误差信 号作为模糊控制器的输入量，把误差信号ｅ的精确量进行模糊化变成模糊量，误差 ｅ的模糊量可用相应的模糊语言表示，至此得到了误差Ｅ的模糊语言集合的一个子 集 ￡（Ｅ实际上是一个模糊向量），再由Ｅ和模糊控制规则尺（模糊关系）根据推理合成规 则进行决策，得到模糊控制量

Ｕ＝ＥｏＲ

式（４—１）

式中Ｕ为一个模糊量。为了对被控对象实施精确的控制，还需要将模糊量Ｕ转 换为精确量ｕ，这一步骤在图４．２中为清晰化处理，得到精确的数字控制量后经过 数模转换，变为精确的模拟量后送给执行机构，对被控对象进行控制。 综上所述，模糊控制算法可概括为下述四个步骤： （１）根据本次采样得到的系统输出值，计算系统所选择的系统输入变量。 （２）将输入变量的精确值变为模糊量。 （３）根据输入的模糊量及模糊控制规则，按模糊推理合成规则计算控制量。 （４）由上述得到的控制量是模糊量，通过清晰化，计算精确的控制量。

４．２模糊控制器的设计
模糊控制器的设计分以下几个步骤来实现：
３１

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（１）精确量的模糊化。确定输入／输出量的上下限，作为论域，选择合适的量
化因子、比例因子（Ｓｃａｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ）等参数，将语言变量的语言值化为某适当论

域上的模糊子集；其次要给出输入／输出量的模糊化等级，并确定语言变量的模糊
子集的隶属函数（Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）；

（２）模糊控制算法的设计，通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则，并计算 模糊控制器的语言控制规则（Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ
ｃｏｎｔｒｏｌ

ｒｕｌｅｓ）所决定的模糊关系；

（３）输出信息的模糊判决，并完成由模糊量到精确量的转化； （４）编制模糊控制算法的应用程序并用Ｍａｔｌａｂ的模糊工具箱进行仿真。 ４．２．１确定控制量、被控制量并决定控制器的形式 确定模糊控制器的控制量、被控制量并决定控制器的形式的过程也就是确定模 糊控制器结构的过程。模糊控制系统往往把一个被控制量（通常是系统的输入量）的 偏差、偏差变化以及偏差变化的变化率作为模糊控制器的输入。虽然从形式上看， 这时输入量应该是三个，但是由于输入量都与偏差有直接关系，人们也习惯称它为 单变量模糊控制系统。 通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制器的维数，图４．３所示的是模 糊控制器的几种结构形式。从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细，但 是维数过高，模糊控制规则也就变得越复杂，’控制算法的实现也就越困难。所以目 前广泛应用的是二维的模糊控制器。本论文也采用二维的模糊控制器。

糗期控制器 《ｌｌ。维嫫溯纷秘器

呼
乏

狡糊控制凝

ｔ２｝。一缝壤湖霾雠潺

乏Ｉ

一ｋ阿Ｈ出墓每
（３）三雒搂溯羚糕貉

Ｆ－

艇朔挺剃器

图４－３模糊控制器结构

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４．２．２将精确量模糊化并建立模糊控制规则 控制规则的设计是设计模糊控制器的关键，一般包括三部分设计内容：选择描 述输入．输出变量的词集、定义模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的模糊控制
规则。

１．选择描述输入一输出变量的词集 模糊控制器的控制规则表现为一组模糊条件语句，在条件语句中描述输入．输 出变量状态的一些词汇（如“正大＂、“负小’’等）的集合，称为这些变量的词集（也称 为变量的模糊状态）。 一般来说，人们总是按照习惯，常将相比的同类事物分为“大’’、“中＂、“小’’ 或“高’’、“中＂、“低＂３个等级。因此，一般都选用３个等级的模糊概念来描述模 糊控制器的输入、输出变量的状态。考虑到正、负两个方向及零状态，共有七个词
汇，即

｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝
用英文缩写表示为： ｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，０，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝ 一对偏差来说，有时还将零值分成“正零＂（ｅｏ）与“负零＂（Ｎｏ）两个值。这样，就在 原７个值基础上构成８个语言变量值的模式。 描述输入、输出变量的词汇都具有模糊特性，可用模糊集合来表示。因此，模 糊概念的确定问题就直接转化为求取模糊集合隶属函数的问题。 ２．定义模糊变量的模糊子集 定义一个模糊子集，实际上就是要确定模糊子集隶属函数曲线的形状。将确定 的隶属函数曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个相应的模糊 变量的模糊子集。如图４．４所示的隶属函数曲线表示论域ｘ中的元素ｘ对模糊集合 ４的隶属程度，设定
一．…．Ｘ
．．

ｔ｛一６，一５，—４，一３，—２，一１＇ｏ，１，２，３，４，５，６｝

Ａ隶属函数曲线如图４．４所示，

３３

图４－４ Ａ的隶属函

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有心（２）＝心（６）一Ｏ．２，心（３）ａ心（５）＝０．７，儿（４）．－１ 论域Ｘ内除ｘ＝２，３，４，５，６外各点的隶属函数均为零，则模糊变量Ａ的模糊子集为：
．０．２ ０．７ １ ０．７ ０．２

Ａ一一＋一＋一＋一＋一 ２ ３ ４ ５ ６
一

不难看出确定了隶属函数曲线后，就很容易定义出一个模糊变量的模糊子集。 试验研究结果表明，用正态型隶属函数曲线来描述人进行控制活动时的模糊概念是 适宜的，因此我们可以用正态分布函数来表示误差Ｅ、误差变化率ＥＣ及控制量Ｕ的

七个语言值｛胭，ＮＭ，船，０，ＰＳ，ＰＭ，船｝的隶属函数。其正态函数为：

Ｆ（ｘ）＝ｅｘｐ［一仁≥２】
（７

式（４．２）

其中，参数仃的大小直接影响隶属函数曲线的形状，而隶属函数曲线的形状不 同导致不同的控制特性。隶属函数曲线形状较尖的模糊子集其分辨率较高，控制灵 敏度较高；相反，隶属函数曲线形状较缓，控制特性也较平缓，系统稳定性较好。 因此，在选择模糊变量的模糊集的隶属函数时，在误差较大的区域采用低分辨率的 模糊集，在误差较小或接近零的区域采用高分辨率的模糊集。 在选择描述某一模糊变量的各个模糊子集时，要注意使论域中的任一点对这些 模糊子集的隶属度的最大值不能太小，否则会在这样的点附近出现不灵敏区，造成 失控，使模糊控制系统控制性能变坏。适当的增加各模糊变量的模糊子集论域中的 元素的个数，如一般论域中的元素的个数的选择均不低于１３个，而模糊子集总数 通常选７个，当论域中元素的总数为模糊子集总数的２～３倍时，模糊子集对论域 的覆盖程度较好。可用口大小来描述两个模糊子集之间的相互影响程度，当口较小 时，控制灵敏度较高，当乜较大时，模糊控制器鲁棒性较好。口取得过小或过大都 不好，一般口取０．４＂－＇０．８。 ３．建立模糊控制器的模糊控制规则 模糊控制器的控制规则基于手动控制策略，而手动控制策略又是人们通过学 习、试验以及长期经验积累而逐渐形成的，存储在操作者头脑中的一种技术知识集 合。手动控制作用同自动控制系统中的控制器的作用是基本相同的，所不同的是手 动控制决策是基于操作经验和技术知识，而控制器的控制决策是基于某种控制算法 的数值运算。利用模糊集合理论和语言变量的概念，可以把利用语言归纳的手动控 制策略上升为数值运算，于是可以利用计算机完成这个任务以代替手动控制，从而 实现模糊自动控制。 常见的模糊控制语句以及其相对应的模糊关系Ｒ概述如下： （１）ｉｆＡｔｈｅｎＢ
Ｒ＝ＡｘＢ

３４

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（２）／／，Ａｔｈｅｎ

ＢｅｌｓｅＣ

Ｒ一，婵×旱）Ｕｇ×ｇ）
（３）矿．４ａｎｄＢｔｈｅｎＣ
Ｒ ｔ（ＡｘＢ）ｒ。Ｃ

（４）／／ＡｏｒＢａｎｄＣｏｒＤｔｈｅｎＥ Ｒ＝【似＋Ｂ）ｘＥ］ｏ［（Ｃ＋Ｄ）ｘＥ】 （５＞ｉｆＡｔｈｅｎＢａｎｄｉｆＡｔｈｅｎＣ 尺，（Ａｘ口）ｏ似×Ｃ） （６）／ｆＡ，ｔｈｅｎＢ，ｏｒｉｆＡ，ｔｈｅｎＢ，
一ｌ 一１ 一‘ 一Ｚ

璺。婵，×孕。）Ｕ ａ２ｘ旱：）
下面说明建立模糊控制规则表的基本思想。首先考虑误差为负的情况： 当误差为负大（正大）时候，而误差变化为负（正），这时误差有增大的趋势，为 尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大，所以控制量的变化取正大。 当误差为负（正）而误差变化为ｉＥ（负）时，系统本身已有减少误差的趋势，所以 为尽快消除误差且又不超调，应取较小的控制量。若误差变化为正大或正中（负大 或负中）时，控制量不宜增大，否则造成超调会产生正误差，因此这时控制量变化
取为０。

当误差为负小（正小）时，系统接近稳态，若误差变化为负（正），选取控制量变 化为正中或ｉＥｄ，以抑制误差往负ＯＥ）方向变化；若误差变化为正（负），系统本身有 趋势消除负小的误差，选取控制量变化为正小或Ｏ即可。 上述选取控制量变化的原则：当误差大或较大时，选择控制量以尽快消除误差

为主；当误差较小时，选择控带惶要注意防止超调，以系统稳定性为主要出发点。
４．２．３精确量和模糊量的相互转换 精确量的模糊化方法 将精确量转化为模糊量的过程称为模糊化，模糊化常用的两种方法：

１．

（１）把精确量离散化，如把在【．６，＋６】变化的连续量分为七个档次，每一个档次
对应一个模糊集，这样处理使模糊化过程简单。根据人们对事物的判断对应模糊子
，工一４、＇

集的隶属函数采用正态分布函数表示，即肛Ｏ）－ｅ １’，如下表４．１所示：

３５

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表４．１
、 、
Ｅ

《＼ 语言值＼∑
ＰＢ

、

．６

．５

．４

．３

．２

．１

Ｏ

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

Ｏ Ｏ ０ ０ ０ ０．２ １．Ｏ

Ｏ ０ Ｏ Ｏ ０ Ｏ．７ Ｏ．８

Ｏ Ｏ ０ Ｏ Ｏ．２ １．０ ０．４

０ ０ ０ Ｏ ０．７ ０．７ Ｏ．１

０ Ｏ ０ Ｏ １．Ｏ ０．２ ０

０ Ｏ ０

０ Ｏ ０ １．０ ０ ０ ０

Ｏ Ｏ ０．９ ０．５ Ｏ Ｏ Ｏ

Ｏ ０．２ １．０ ０ ０ Ｏ ０

０．１ Ｏ．７ Ｏ．７ ０ Ｏ ０ ０

０．４ １．０ Ｏ．２ Ｏ ０ ０
●

０．８ ０．７ ０ ０ ０ ０ ０

１．Ｏ Ｏ。２ Ｏ ０ ０ ０ ０

ＰＭ
ＰＳ ＺＯ ＮＳ

Ｏ．５
０．９ ０ ０

ＮＭ
ＮＢ

０

在这种模糊化方法中，语言值ＮＢ的模糊化集合

瑚，坐＋堕＋坠＋些
一 一６ —５—４—３ ０．８ ０．４ ０．１ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０

＝（１．０

０）

精确量ｘ的实际变化范围为【ａ，ｂ】，应先将【ａ，ｂ］Ｎ刚Ｊ精确量转化为【一６，＋６１１灭
间变化的变量Ｙ，采用的公式为

１２Ｉｘ一坐】 Ｙ一—＿上
口一口

式（４—３）

由于计算出的Ｙ值不一定是整数，可以采用四舍五入法把它归入最接近ｙ的整 数。 （２）第二种方法更为简单，它是将在某区间的精确量Ｘ模糊化成这样的一个模 糊子集，它在点ｘ处的隶属度为ｌ，除点ｘ外其余各点的隶属度均为０，例如．６所对 应的模糊量为

ＮＢ。坐＝（１．０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ｏ）
２模糊决策

～６。

。

模糊控制器的输出是一个模糊集，它包含控制量的各种信息，当被控对象仅能 接受一个精确的控制量时就要进行模糊决策（模糊判决），，把模糊量转化为精确量。 把模糊量转化为精确量的过程称为清晰化，又称为去模糊化或称为模糊决策。 模糊决策主要有以下三种方法： （１）最大隶属度法。

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对于模糊控制器的输出模糊集４，其对应的论域：Ｕ＝｛Ｈ。，“：，．．．，“。）。模糊决策的
最大隶属度原则就是选择模糊集Ａ中隶属度最大的那个元素吩，作为观测结果且％ 满足：
“一（“ｆ）芑“Ａ（砧ｊ），ＵＪ ＥＵ，ｉ≠＿，

如果在输出的模糊子集Ａ中，具有最大隶属度的那些元素是连续的（即隶属函数 出现一个平顶，有多个连续的最大值１，则取其平顶的重心所对的论域元素作为决
策输出，即对这些元素取平均值。

这种决策方法的优点是简单易行，缺点是它概括的信息量较少。 （２）中位数判决法。 为了充分利用控制器输出模糊集彳所有的信息，我们可以采用中位数判决法即 将隶属函数曲线与横坐标所围成的面积平分为两部分，所对应论域元素Ｈ‘作为决策 输出，即Ｈ。满足

艺心＠）＝笺丝＠）
例如，设【，；一０．１＋堕＋盟＋坠＋旦＋坐＋堕＋坠＋丝，由式４－４有 一４ －２ ０ １ ３ ４ —３ —１ ２
一

式（４．４）

０．１＋０．５＋０．１＋０．１＋０＋０．４＝０．４＋０．５＋０．１＋０．２

则取中位数球‘＝ｌ作为输出。 （３）加权平均判决法。 加权平均判决法的关键在于权系数的选择。一般来讲，权系数的确定与系统响 应特性有关，因此可以根据系统设计要求或经验来选取适当的加权系数，为简单起 见，通常选用隶属函数作为加权系数，则决策输出表述为

Ｈ。．翠竖
∑钧＠）
４．２．４论域、量化因子、比例因子的选择 论域及其基本理论

如，

１．

我们把模糊控制器的输入变量误差、误差变化的实际范围称为这些变量的基本 论域，被控对象实际要求的控制量的变化范围称为模糊控制器的输出变量的基本论 域。显然基本论域内的量为精确量。
３７

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设误差的基本论域为【一‘。＋ｔ】，误差变化的基本论域为卜ｋ，＋ｋ】，模糊控制 器的输出变量的基本论域为卜兄．＋咒】。 误差变量所取的模糊子集的论域为

｛一刀，一以＋１’…，０，，Ｉ－１，ｎ｝
误差变化变量所取的模糊子集的论域为

｛一所，嘲＋Ｌ…，０，ｍ－１，ｍ｝
控制量所取的模糊子集的论域为

｛ｏ，一ｚ＋１’…，ｏ，ｚ－１，１｝
有关论域选择的问题，一般选择误差论域ｎ苫６，选择误差变化论域ｍ
２

６，控

制量的论域Ｚ≥７，这样能满足模糊集论域中所含元素个数为模糊语言词集总数的两 倍以上，确保模糊集能较好的覆盖论域，避免失控现象。
２．

量化因子和比例因子

为了进行模糊化处理，必须将输入变量从基本论域转换到相应的模糊集论域， 这中间需将输入变化量乘以相应的量化因子。误差的量化因子疋和误差变化的量化 因子Ｋ，由下述公式表示 Ｋ＝旦
气

式（４．６）

ｋ。旦
ｋ
３．

量化因子及其比例因子的选择 设计一个控制器除了要有一个较好的模糊控制规则外，合理的选择模糊控制器

的输入变量的量化因子和输出控制量的比例因子也是非常重要的。选择量化因子和 比例因子要充分考虑与Ｄ／Ａ，Ａ／Ｄ转换的精度相协调，使接口板的转换精度充分发

挥，并使其变换范围充分被利用。量化因子Ｋ、如的大小对控制系统的动态特性
影响很大：Ｋ选得较大时，系统超调较大，过渡时间较长；＆选择越大系统超调

越小，但系统的相应速度变慢，ｋ对超调的抑制作用十分明显。 量化因子Ｋ、疋的大小意味着对输入变量误差和误差变化的不同的加权程度， Ｋ、Ｋ两者之间也相互影响。输出比例因子瓦作为模糊控制器的总的增益，它的
大小影响着控制器的输出，也影响着模糊控制系统的特性。Ｋ选择过小会使系统 动态响应过程变长，而蚝选择过大会导致系统振荡加剧。通过调整Ｋ可以改变对 被控对象输入的大小。

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４．３风力发电系统中的模糊控制器设计
近年来，以Ｖｃｓｔａｓ为代表的新型变桨距风力发电机组，为了改善低风速时桨叶 的气动特性，采用了所谓Ｏｐｔｉｔｉｐ技术，即根据风速的大小，调整发电机的转差率， 使其尽量运行在最佳叶尖速比上，以优化功率输出，这种优化弥补了变桨距风力发 电机组在低风速时的不足之处。额定风速以上状态时，控制器切换到功率控制，变 桨距系统开始根据发电机的功率信号进行控制。控制信号的给定是恒定的，即额定 功率。功率反馈信号与给定值进行比较，当功率超过额定值时，桨叶节距角就向迎 风面积减小的方向转动一个角度，反之则向迎风面积增大的方向转动一个角度。

图４．５变桨距风力发电机组的控制框图

对于非线性、多变量系统，特别是当系统数学模型未知或不确定时，如风力发 电机组控制系统，能产生令人满意的效果，设计模糊控制器来实现调节桨距角大小
的功能。

４．３．１模糊控制器论域、量化因子的选择 设误一差ｃ的基本论域为【一３０Ｗ，＋３０Ｗ】，
ｘ

若选定Ｅ的论域

ｚ｛一６，一５，－．４，一３，一２，一１，０’＋１＇＋２＇＋３，＋４’＋５，＋６）则得误差ｃ的量化因子Ｋ＝６／３０＝１／５。

为语言变量Ｅ选取７个语言值，根据经验可确定出在论域ｘ上用以描述模糊子集的 隶属函数Ｊｃｌ（石），并据此建立语言变量Ｅ的赋值襄如表４．２：

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表４－２语言变量Ｅ的赋值表

《＼ 语言ｈ∑
ＰＢ

＼、

点

．６

．５

．４

．３

．２

－１

０

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

Ｏ ０ ０ Ｏ ０ ０．２ １．０

Ｏ Ｏ ０ ０ Ｏ Ｏ．７ ０．７

Ｏ Ｏ ０ Ｏ ０．１ １．Ｏ Ｏ．２

Ｏ ０ ０ ０ Ｏ．７ Ｏ．７ Ｏ

Ｏ Ｏ ０ Ｏ．１ １．０ ０．２ Ｏ

０ ０ ０ ０．７ Ｏ．７ Ｏ ０

０ Ｏ ０．１ １．Ｏ ０．１ ０ Ｏ

０ ０ Ｏ．７ ０．７ ０ ０ Ｏ

Ｏ Ｏ．２ １．Ｏ ０．１ ０ Ｏ ０

０ ０．７ ０．７ ０ Ｏ ０ ０

０．２ １．０ Ｏ．１ Ｏ Ｏ ０ ０

０．７ Ｏ．７ ０ ０ ０ ０ Ｏ

１．Ｏ ０．２ ０ ０ ０ Ｏ ０

ＰＭ
ＰＳ ＺＯ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ

设误差变化率ｅｃ的基本论域为【－６０Ｗ／Ｓ，＋６０Ｗ／Ｓ】，若选定ＥＣ的论域

ｙ＝｛一６＇－５，一４，＿３＇－２，一Ｌ ｏ＇＋１，＋２，＋３，＾＋５’＋６），则得误差变化率ＥＣ的量化因子 ＆＝６／６０＝１／１０，为语言变量ＥＣ选定７个语言值，根据经验可确定出在论域Ｙ上用
以描述模糊子集的隶属函数ｕ（ｘ），并据此建立语言变量ＥＣ的赋值表如表４?３：

表钙语言变量ＥＣ的赋值表
、

、

ＥＣ

《＼ 语言趴∑
ＰＢ

、

．６

－５

．４

．３

．２

．１

０

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

０ ０ ０ ０ ０ ０．２ １．０

０ Ｏ ０ Ｏ ０ ０．７ ０．８

０ ０ ０ ０ Ｏ．２ １．０ Ｏ．４

０ ０ ０ Ｏ ０．７ Ｏ．７ ０．１

０ ０ ０ Ｏ １．０ ０．２ ０

０ ０ ０ ０．５ ０．９ ０ ０

０ Ｏ ０ １．０ ０ ０ ０

０ ０ Ｏ．９ ０．５ ０ ０ Ｏ

Ｏ ０．２ １．Ｏ ０ ０ ０ ０

Ｏ．１ ０．７ ０．７ ０ Ｏ ０ ０

０．４ １．０ ０．２ Ｏ ０ ０ ０

０．８ Ｏ．７ ０ ０ ０ ０ ０

１．０ ０．２ ０ ０ Ｏ ０ Ｏ

ＰＭ
ＰＳ ＺＯ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ

设控制量

Ｕ

的基本论域为【?６０，＋６０】，

若选定

Ｕ

的论域

ｕ一｛一６，一５，－４，一３＇一２，一Ｌｏ，＋１，＋２，＋３，＋４＇＋５，＋６），则得误差变化率１．Ｊ的量化因子
瓦＝６／６０＝１／１０，为语言变量Ｕ选定７个语言值，根据经验可确定出在论域Ｚ上用以描 述模糊子集的隶属函数∥Ｏ），并据此建立语言变量Ｕ的赋值表如表４—４：

４０

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表４４语言变量Ｕ的赋值表

≮＼ 语言雷＼心
ＰＢ

＼ｃ，

．６

．５

．４

．３

．２

．１

Ｏ

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

０ ０ ０ ０ ０ ０．２ １．０

Ｏ ０ Ｏ Ｏ ０ ０．７ Ｏ．７

０ ０ Ｏ Ｏ Ｏ．３ １．０ ０．４

Ｏ Ｏ ０ Ｏ Ｏ．８ Ｏ．７ ０．２

０ Ｏ Ｏ ０ １．０ Ｏ．２ ０

Ｏ Ｏ ０ Ｏ．５ ０．８ ０ ０

０ Ｏ Ｏ．１ １．０ ０．１ Ｏ ０

０ ０ Ｏ．８ ０．５ ０ Ｏ ０

０ ０．２ １．０ ０ ０ ０ ０

Ｏ ０．７ ０．８ Ｏ Ｏ ０ ０

Ｏ．２ １．Ｏ Ｏ．３ ０ ０ Ｏ ０

Ｏ．７ ０．７ Ｏ ０ ０ ０ ０

１．Ｏ Ｏ．２ Ｏ ０ ０ ０ ０

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ

４．３．２控制规则的设计 利用语言归纳手动控制策略的过程，实际上就是建立模糊控制器的控制规则的 过程，手动控制策略一般都可以用条件语句加以描述。选取控制量变化的原则是： 当误差大或较大时，选择控制量以尽快消除误差为主，而当误差小或较小时，选择 控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。 风力发电机的模糊控制规则的设计中设输出功率的误差为Ｅ，误差的变化为 ＥＣ，桨距角的变化为Ｕ，假定选取Ｅ、ＥＣ、Ｕ的语言变量的词集均为

｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ｏ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，风力发电机的控制规则可提取为以下几条模糊条件语
句： （１）输出功率偏差负大（正大）或负中（正中），偏差变化为负（正）或０，则增加桨 叶节距角正大（负大）； （２）输出功率偏差负大（正大）或负中（正中），偏差变化为正小（负小），则增加桨 叶节距角正中（负中）； （３）输出功率偏差负大（正大）或负中（正中），偏差变化为正中（负中）或正大（负 大．》，则桨叶节距角保持不变； （４）输出功率偏差负小（正小），偏差变化为负（正）或０，则增大桨叶节距角正中 （负中）； （５）输出功率偏差负小（正小），偏差变化为正小（负小），则桨叶节距角保持不变； （６）输出功率偏差负小（正小），偏差变化为正中（负中）或正大（负大），则增加桨 叶节距角正小（负小）；
。 ．

‘（７）输出功率偏差为０，偏差变化为负大或负中，则增加桨叶节距角正中； （８）输出功率偏差为Ｏ，偏差变化为负小，则增加桨叶节距角正小；
４１

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（９）输出功率偏差为０，偏差变化也为０，则桨叶节距角保持不变； （１０）输出功率偏差为０，偏差变化为正小，则增加桨叶节距角负小； （１１）输出功率偏差为０，偏差变化为正中或正大，则增加桨叶节距角正中。 控制规则表如下图所示：
表４－５高于额定风速时的模糊控制规则表
、

‘心Ｕ．．
ＰＢ ＺＲ ＺＲ ＰＳ

＼Ｅｃ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢ

ＺＲ ＺＲ ＰＳ

ＮＭ ＮＭ
ＺＲ ＰＳ

ＮＢ ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＰＭ．
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ
ＺＲ

ＮＭ
ＮＳ ＺＲ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＺＲ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＺＲ

ＰＭ ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＮＭ
ＮＢ

ＰＭ ＰＭ

４．３．３

ＭＡＴＬＡＢ仿真及运行结果

通过ＭＡＴＡＢ中的ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具箱对模糊控制器进行建模。 封装前的模糊控制器：

图４－６封装前模糊控制器

封装后的模糊控制器：

Ｌ ｒ

Ｌ ｒ ｅｐ

ｅｂ

■Ｌ‘

ｒ。

ｆｕｚｚｙｏｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

图４－７封装后的模糊控制器
４２

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控制器与系统的连接图如下图所示：

图４．８系统与模糊控制器连接

模糊控制器的工作流程图如下：

４３

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ｌＮ

图４－９模糊控制器工作流程图

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不同风速情况下系统功率输出曲线： 风速由ｖ－ｌＯｍ／ｓ变化到ｖ＝ｌ ｌｍ／ｓ情况下系统功率输出曲线：

额定风速ｖ：１２ｍ／ｓ时系统功率输出曲线：

风速由ｖ＝１２ｍ］ｓ变化到ｖ＝１３ｍ／ｓ后系统功率输出曲线：

由上述系统仿真输出的功率曲线可以得出：在存在风速突变的复杂风况下模糊 控制器在风力发电系统中具有良好的响应速度、动态特性和稳定性。
４５

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第五章模糊自适应整定Ｐ Ｉ Ｄ控制及控制器设计

５．１模糊自适应整定ＰＩＤ控制原理
在实际生产现场中，由于常规ＰＩＤ参数整定方法繁杂，其参数往往不易整定、 性能欠佳，对运行工况的适应性差。针对ＰＩＤ控制器参数整定不易的局限，我们运 用模糊数学的基木理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊 控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实 际响应情况，运用模糊推理，自动实现对ＰＩＤ参数的最佳整定，这就是模糊自适应 整定ＰＩＤ控制。其结构原理图如下：
。

图５－１模糊自适应整定结构图

模糊自适应整定ＰＩＤ控制是在ＰＩＤ算法的基础上通过计算当前系统误差ｅ、误 差变化率ｅｃ利用模糊规则进行模糊推理，再查询模糊矩阵表进行参数调整的过程。 其设计核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则

表。我们按以上方法进行了对Ｋ。，Ｋ，蜀三个参数的自适应校正。
控制器的工作流程如下图所示：

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模糊自适应整定ＰＩＤ控制器工作流程图：

厂 ＼

入口

、 ／

Ｊｒ
取当前采样值

上
ｅ（ｋ）＝ｒ（ｋ）一ｙ（ｋ）

上
ｅｃ（ｋ）＝ｅ（ｋ）?ｅ（ｋ－１）

上
ｅ（ｋ一１）＝ｅ（ｋ）

上
ｅ（ｋ），ｃｏ（ｋ）模糊化

上
奠糊整定ｚｘＫｐ，ｚｘＫｆ，△Ｋｄ

．上
计算当前 Ｋｐ，Ｋｆ，Ｋ４

上
ＰＩＤ控制器输出
．

◆

Ｉ

（＼

／，

、＼

返回

／

）

图５－２模糊自适应整定ＰＩＤ控制器工作流程图

４７

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５．２风力发电机组的模糊自适应整定ＰＩＤ控制器设计
５．２．１建立模糊控制规则 根据ＰＩＤ控制原理和模糊控制原理，建立ＰＩＤ控制参数的控制规则表５－１、表
５．２和表５．３。

（１）Ｋ的模糊控制规则表（见表５—１）
表５－１ Ｋｐ的模糊控制规则表
Ｉ

Ｉ

ＥＣ

焱
ＰＢ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢ

ＺＲ ＰＳ ＰＳ

ＺＲ ＺＲ ＰＳ

ＮＭ
ＺＳ ＺＲ ＰＳ

ＮＭ
ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＰＳ ＰＳ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＮＳ ＺＲ ＰＳ ＰＳ

ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＺＲ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＮＳ ＺＲ

ＰＭ ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＭ
ＰＢ， ＰＢ

ＰＭ ＰＭ ＰＭ

ＮＭ
ＮＢ

ＰＭ

（２）Ｋ的模糊控制规则表 （见表５．２）
表５?２Ｋ的模糊控制规则表
Ｉ

炎
ＰＢ

＼Ｅｃ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

‘ＰＢ

ＺＲ ＺＥ

ＺＲ ＺＥ ＰＳ

ＰＳ ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＭ
ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＭ
ＰＭ ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＢ ＰＢ ＰＢ

ＰＢ ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ ＮＭ
ＮＢ ＮＢ ＮＢ

ＮＭ ＮＭ
ＮＢ ＮＢ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＺＲ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＺＲ

ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ ＮＭ

ＮＭ

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（３）Ｋ的模糊控制规则表（见表５－３）

表５－３畅的模糊控制规则表
ｌ

ｌ Ｉ

ＥＣ

炎
ＰＢ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢ

ＰＢ ＰＢ ＺＲ ＺＲ ＺＥ ＰＳ ＰＳ

ＰＭ
ＮＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＰＳ ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＳ ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ ＮＳ

ＰＢ ＰＢ ＺＲ ＺＥ ＺＥ ＺＥ ＰＳ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ ＮＢ

ＮＭ ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ

５．２．２隶属度函数的选择

Ｋ，，Ｋ，／ｑ的模糊规则表建好后，可根据如下方法进行Ｋｐ，Ｋ，Ｋ的自适应校 正。给定输入为阶跃信号，由此选择以下论域及相关隶属函数，取输入Ｅ和ＥＣ的

模糊集为｛ＮＢ，ＮＭ，鹏，Ｏ，ＰＳ，ＰＭ，朋ｌ，论域为ｅ一｛一３０，３０｝，ｅｃ一｛一６０，６０ｌ，隶属函
数如图５．３所示。

同理，取输出Ｋ。的论域为｛＿ｏ．３，０．３｝，则其隶属函数如图５．５所示。

取输出Ｋ的论域为｛一０．０６，０．０６｝，则其隶属函数如图５．６所示。
取输出疋的论域为｛一３，３｝，则其隶属函数如图５．７所示。

图５－３输入Ｅ的隶属函数曲线

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ｉｎｌ３ｕｔ ｖａｒｉａｂｌｅ“ｅｅ＂

图５—４输入Ｅ的隶属函数曲线

图５－５输出巧的隶属函数

图５石输出Ｋ的隶属函数

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Ｉ瞻ｍｌｔｍｒｓ！＇ｌｉｐ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｐｌｏｔｓ

ｐＩａＩ吲瞅圈

图５－７输出Ｋｄ的隶属函数

设ｅ，ｅｃ和Ｋ，，Ｋ，瓦均服从正态分布，因此可以得出各模糊子集的隶属度赋值 表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计ＰＩＤ参数的模糊矩阵表，查出修正参 数代入下式计算

巧＝Ｋ‘＋ｋ，％｝ｐ

Ｋ＝Ｋ。＋ｋ，ｅｑ｝Ｐ Ｋｄ＝Ｋｔ＋０ｉ，ｅｑ｝，
ＰＩＤ参数的在线自校正，其工作流程图如图５．２所示。，

式（５—１）

在线运行过程中，控制系统通过对模型逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成对

５．２．３

ＭＡＴＬＡＢ仿真及运行结果

封装前控制器模块图：

图５－８模糊ＰＩＤ控制器模块图
５１

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封装后控制器模块图：

ｆｕｚｚｙ ｏｌｄ

图５－９封装后的模糊ＰＩＥ）控制器

将模糊自适应整定ＰＩＤ控制器接入系统中（系统接入框图略），并根据已确立的 模糊控制规则和隶属函数，采用Ｍａｍｄａｎｉ推理方法，面积重心法解模糊方法，可得 到以下控制效果。

风速由ｖ＝１０ｍ／ｓ变化到＇，＝１２ｍ／ｓ情况下系统功率输出曲线：

额定风莉＝１２ｍ／ｓ时系统功率输出曲线：

５２

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风速由ｌ，＝１２ｍ／ｓ到ｖ＝１３．５ｍ／ｓ情况下系统功率输出曲线ｇ

由以上系统仿真输出的功率曲线可以得出：在简单风况和存在风速突变的复杂 风况下模糊自适应整定ＰＩＤ控制器都具有较好的静、动态特性和较好的自适应能力。

５３

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第六章结

论

目前风力发电机组的桨距控制方法主要可以分为定桨距控制和变桨距控制。定
桨距控制时桨叶固定在轮毂上，风力机只能通过风机叶片本身的气动特性来调节输

出功率的大小；然而变桨距控制时由于桨叶是通过轴承安装在轮毂上的，桨叶可以
轴向转动，因此可以借助先进控制技术调节桨距角实现目标功率输出。

本论文完成的主要工作有对变桨距风力发电机组工作原理和数学模型的分析， 利用ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具对其建立仿真模型；针对变桨距控制环节设计了传统ＰＩＤ控制 器、模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器，并在不同的风况进行仿真；对三种
控制器的仿真结果进行分析、总结。

仿真试验表明尽管ＰＩＤ控制器具有结构简单、稳定性好、可靠性高的优点，但 这种控制器过分依赖于控制对象的模型参数，鲁棒性差。对于模型参数大范围变化
且含有较强非线性环节的系统，ＰＩＤ调节器难以达到控制要求。仿真曲线表明，在

单一风速的简单风况下采用ＰＩＤ控制器系统可以得到较好的响应速度和调节特性。 模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器在复杂非线性系统和系统数学模型未
知情况下却能得到较好的控制效果。模糊自适应整定ＰＩＤ控制器在控制回路上仍保 留ＰＩＤ调节器，采用Ｆｕｚｚｙ推理方法作为常规ＰＩＤ控制器的调整机制，它将操作人

员长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，运用模糊推理对ＰＩＤ参数实现了最
佳调整，是传统ＰＩＤ控制器和Ｆｕｚｚｙ控制器相结合的产物。仿真曲线表明在存在风

速突变的复杂风况下模糊控制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器具有较好的动态特
性和稳定性。

对风力发电机组这样复杂的非线性系统而言，模糊控制器及模糊自适应整定

ＰＩＩ）控制器不仅克服了传统控制中依靠系统精确数学模型、耗费大量时间等缺点，
而且实现了保证可靠运行和提供良好的发电质量的控制目标，和传统的ＰＩＤ控制器
相比较具有动态性能好、跟踪能力强、自适应能力优的特点

本文虽然在理论上得到不错的仿真效果，但系统本身与实际风力发电系统相比 还比较简单，有许多未知的因素未考虑进去，如控制环节和执行环节间的协调问题， 塔影效应闻题等。所以如何建立更为准确的系统模型，并将模糊控制器和模糊自适 应整定控制器等智能控制器应用到实际生产中，发挥其优点，还需要进一步的研究。

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致

谢

衷心感谢徐大平教授、吕跃刚教授和高峰师兄的悉心指导。三年来，徐老师和 吕老师以严谨的治学态度对我进行了耐心细致的教导和培养，在学习和科研方面给 我提供了良好的环境以及学习和锻炼的机会；高峰师兄对科研精益求精、对工作认 真负责的精神深深的感染了我，相信这种严肃认真的精神也必将对我今后的人生产
生深远的影响。

在撰写论文期间，我还得到了实验室里其他老师和同学尤其是范晓旭师兄的大 力帮助，在此向各位师长、同学、亲人和朋友们一并表示感谢！谢谢大家１

５５

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参考文献

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ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ．Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｕｎｉｏｎ

Ｗｉｎｄ

Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｇｏｅｔｅｂｏｒｇ，Ｓｗｅｄｅｎ，

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ａｎｄ Ｅ、Ａ．Ｂｏｓｓａｎｙｉ．Ｓｔａｌｌ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｐｅｅｄ

ＨＡＷＴＳ．

Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｕｎｉｏｎ

Ｗｉｎｄ

Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｇｏｅｔｅｂｏｒｇ，Ｓｗｅｄｅｎ，１９９６：８２５－８２８．

Ｖｉｌｓｂｏｅｌｌ，Ａｎｄｒｅｉ

Ｌ Ｐｉｎｅｇｉｎ，Ｔｈｏｒｓｔｅｎ Ｆｉｓｃｈｅｒ，ｅｔ

ａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓ

ｏｆ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ

ｏｆ ｔｈｅ ｄｏｕｂｌｅ ｓｕｐｐｌｙ ｍａｃｈｉｎｅ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｒｏｔａｔｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｗｉｎｄ ｅｎｅｒｇｙ

ｃｏｎｖｅｒｔｅｒｓ．ＤＥＷＩ Ｍａｇａｚｉｎ，１９９７，（１１）：５０－６５．
ｏｆ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｓｐｅｅｄ

【１９】Ｌｅｉｔｈｅａｄ，Ｗ．Ｅ．，Ｃｏｎｎｏｒ＇Ｂ．Ｃｏｎｔｒｏｌ
Ｉｎｔ

Ｗｉｎｄ

Ｔｕｒｂｉｎｅｓ：Ｄｅｓｉｇｎ Ｔａｓｋ．

Ｊ．Ｃｏｎｔｒ．，２０００，７３（１３）：１１８９－１２１２．
Ｓ．Ｚｉｎｇｅｒ ａｎｄ Ｅｄｕａｒｄ ｓｐｅｅｄｓ． ＩＥＥＥ

【２０】Ｄｏｎａｌｄ

Ｍｕｌｊａｄｉ．Ａｎｎｕａｌｉｚｅｄ ｗｉｎｄ ｅｎｅｒｇｙ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
ｏｎ

ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ
１９９７，

ｖａｒｉａｂｌｅ

Ｉｎｄｕｓｔｒｙ

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，

３３（６）：１４４４—１４４７。
５６

华北电力大学硕士学位论文

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【２３】Ｊ—Ｐ．Ｍｏｌｌｙ，张世惠译。风能理论。应用与测试． 【２４】 Ｅ．Ｍｕｌｊａｄｉ，Ｃ．Ｐ．Ｂｕｔｔｅｒｆｉｅｌｄ．Ｐｉｔｃｈ－ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ
ＩＡ，２００１，１（３７）：２４０．２４６．
ｖａｒｉａｂｌｅ．ｓｐｅｅｄ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ

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【２５】吴学光，张学成等。异步风力发电系统动态稳定性分析的数学模型及其应用。 电网技术，１９９８，２２（６）：６８．７２． 【２６】吴学光，张学成等。异步风力发电系统动态稳定性分析的数学模型及其应用。 电网技术，１９９８，２２（６）：６８．７２． 【２７】张新房，徐大平。风力发电机组的变论域自适应模糊控制。控制工程，２００３， （１０）４：ｐｐ３４２—３４５． 【２８】陈严，欧阳高飞，叶枝全。大型水平轴风力机传动系统的动力学研究。太阳能 学报。２００３，２４（５）：７２９．７３４． 【２９】王介龙，陈彦，薛克宗。风力发电机耦合转子、机舱、塔架的气弹响应。清华 大学学报（自然科学版）。００２，４２ Ｃ２）：２１１．２１５． 【３０】高景德，祥衍，李发海。《交流电机及其系统分析》北京：清华大学出版社。 １３１】徐大平，吕跃刚，柳亦兵。大变速风力发电机组的自适应模糊控制。系仿真学
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Ｖ Ｎ．Ｔｈｅ ｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ， １９９９．Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ．

电子工业出版社。２００３．

电子工业出版社。２００６．

【３９】Ｓｕｙｋｅｎｓ Ｊ．Ａ．Ｋ
Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ

Ｖａｎｄｅｗａｌｌｅ Ｊ．Ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．

Ｌｅｔｔｅｒｓ，１９９９，１９（３）：２９３?３００．
Ｙｉｋａｎｇ，Ｚｈａｎｇ ｄｏｕｂｌｙ－ｆｅｄ

【４０】Ｂｉａｎ Ｓｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｈｅ
ｃａｓｃａｄｅ ｂｒｕｓｈｌｅｓｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
Ｏｉｌ

Ｈｕｉ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ

ａｎｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｆｔｈ

ｍａｃｈｉｎｅ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ
ａｎｄ

Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

ｌｅｃｔｄｃａｌ

Ｍａｃｈｉｎｅｓ

Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００１，ｖｏｌ（２）９４２－９４５．
ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｄｏｕｂｌｙ ｆｅｄ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ２００３

【４１】Ｅｋａｎａｙａｋｅ，Ｊ．Ｂ．Ｈｏｌｄｓｗｏｒｔｈ，Ｌ．ｅｔｃ．Ｄｙｎａｍｉｃ
ｇｅｎｅｒａｔｏｒ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
５７
ｏｎ

１８（２）：８０３．８０９．

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在学期间发表论文和参加科研情况

１．韩春荣，徐大平，高峰，吕跃刚。变桨距风力发电机组的建模与仿真研究。２００７ 年中国电机工程学会年会。 ２．韩春荣，徐大平，吕跃刚，高峰。变速风力发电机组的建模与控制器设计研究。 华北电力大学第五届研究生学术交流年会，三等奖。

参与国家自然科学基金项目（５０６７７０２１）和教育部重点项目（１０５０４９）

５８



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