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【摘 要】据统计，风力发电机使用固定控制参数，在西部昼夜温差大的区域因空气密度估计偏差，可使风电场发电量损失2%左右，空气密度对海拔尤为敏感，所以实时、实地的估计风力发电机的控制参数，得到准确的数据可以提高风电场的发电量。文章借助共享机制风电场提供的数据共享平台，选用1台具有代表性的风力发电机，安装高精度风速测量传感器，使用具有参数估计功能的反推自适应控制理论控制这台风力发电机，让它工作在最优叶尖速比状态，同时估计出整个风电场内准确的风力发电机控制参数，通过数据共享网络在整个风电场内共享控制参数，提高了风电场的风能利用率。
【关键词】风电机组;自适应控制
1 风轮空气动力特性
额定风速下风力发电机发电效率与叶片的叶尖速比关系密切，以当前广泛应用的一种风力发电机为例，设叶尖速比为λ，最优叶尖速比为λopt，引入变量λe定义为λe=λ-λopt，设风速为8 m/s，桨距角为0°，可以看出在叶尖速比为λopt时，风轮吸收的风能最大。
在最优叶尖速比对应的风轮转速附近，风轮所受到的风力矩T随风轮转速的增加是递减的，即：
式中：T（λe）是叶尖速比与最优叶尖速比之差为λe时的风力矩;T（Ω）为风轮转速为Ω时风轮接收的风力矩;Topt是T（Ωopt）的值，因为R与v都是正数，所以式（2）中θ<0。
当风轮运行在最优叶尖速比状态时，传动链对风轮产生的制动力矩Ts和风对风轮产生的驱动力矩Topt需相等。如果传动链对风轮的作用力矩Ts 1>Topt，风轮会稳定在位置1（λe 1，Ts 1）;当传动链对风轮的作用力矩Ts 2<Topt时，风轮会稳定在位置2（λe 2，Ts 2）。所以如果傳动链对风轮的作用力矩不等于Topt，风轮不会稳定在最优叶尖速比位置，则风轮不会以最大效率利用风能。
当风轮工作在最优叶尖速比状态时，作用在风轮上的驱动力矩为：
式中：Ω是风轮转速;Ωopt是最优叶尖速比对应的风轮转速;R是风轮平面半径;ρ是空气密度;S是风轮扫风面积;Copt是风能最大利用系数;v是穿过风轮平面的风速。
所以参数K的偏差会导致风轮最优驱动力矩Topt的计算误差。为了让风轮以最大效率利用风能，有必要提高参数K的准确性。且由式（3）知K与空气密度、风轮的几何尺寸R，S及风轮空气动力参数Copt都有关系。
2 风电机组自适应控制算法
2.1 风电机组自适应控制原理及稳定性分析
为了使风轮以最大效率利用风能，需要让风轮转速稳定在最优叶尖速比位置。设风轮转速为Ω，当前风速下最优叶尖速比对应的风轮转速为Ωopt，引入变量x，使x=Ω-Ωopt，则风轮工作在最优叶尖速比时x=0。风轮模型为
2.2 风电机组自适应算法性质
2.2.1 算法的优点
使用这种自适应控制算法，不需要测量风速，风力发电机可以自适应风速波动，当风速存在波动时，风轮转速会自动跟随风速变化，最后稳定在最优叶尖速比状态。其次，控制算法简单且只有一个控制参数K，便于工程用。
2.2.2 算法存在的问题
当参数K存在偏差时，由式（3）知，在风轮转速Ω=Ωopt时KΩ2opt≠Topt。由第一节得到的结论知风力发电机会偏离最优叶尖速比状态。所以，为了提高风力发电机的风能利用率，需要准确估计出参数K的值。反推自适应控制算法因为具有良好的控制特性，已被成功应用于多个领域，该文引入了基于参数估计的反推自适应控制算法完成参数估计和优化风力发电机自适应控制性能的目的。
3 基于参数估计的反推自适应控制算法
结语
鉴于共享机制风电场内，风力发电机存在的共性，在风电场内选择1台风力发电机，采用基于参数估计的反推自适应算法控制此风力发电机，在控制它高效运行的同时，辨识出其他风力发电机自适应控制所需的控制参数，通过场站数据共享平台让自适应控制参数在整个风电场内共享，为建设高效风电场提供了一种技术手段。
参考文献：
[1]吴晨曦，沈洋，娄尧林.风力机空气动力学[M]：北京：机械工业出版社.2016.
[2]SCHAFFARCZYK A P.风力机空气动力学[M].北京：机械工业出版社，2016.
[3]程启明，程尹曼，汪明媚，等.风力发电系统中最大功率点跟踪方法的综述[J].华东电力，2010，38（09）：1393-1399.
（作者单位：北京金风慧能技术有限公司）
【关键词】风电机组;自适应控制
1 风轮空气动力特性
额定风速下风力发电机发电效率与叶片的叶尖速比关系密切，以当前广泛应用的一种风力发电机为例，设叶尖速比为λ，最优叶尖速比为λopt，引入变量λe定义为λe=λ-λopt，设风速为8 m/s，桨距角为0°，可以看出在叶尖速比为λopt时，风轮吸收的风能最大。
在最优叶尖速比对应的风轮转速附近，风轮所受到的风力矩T随风轮转速的增加是递减的，即：
式中：T（λe）是叶尖速比与最优叶尖速比之差为λe时的风力矩;T（Ω）为风轮转速为Ω时风轮接收的风力矩;Topt是T（Ωopt）的值，因为R与v都是正数，所以式（2）中θ<0。
当风轮运行在最优叶尖速比状态时，传动链对风轮产生的制动力矩Ts和风对风轮产生的驱动力矩Topt需相等。如果传动链对风轮的作用力矩Ts 1>Topt，风轮会稳定在位置1（λe 1，Ts 1）;当传动链对风轮的作用力矩Ts 2<Topt时，风轮会稳定在位置2（λe 2，Ts 2）。所以如果傳动链对风轮的作用力矩不等于Topt，风轮不会稳定在最优叶尖速比位置，则风轮不会以最大效率利用风能。
当风轮工作在最优叶尖速比状态时，作用在风轮上的驱动力矩为：
式中：Ω是风轮转速;Ωopt是最优叶尖速比对应的风轮转速;R是风轮平面半径;ρ是空气密度;S是风轮扫风面积;Copt是风能最大利用系数;v是穿过风轮平面的风速。
所以参数K的偏差会导致风轮最优驱动力矩Topt的计算误差。为了让风轮以最大效率利用风能，有必要提高参数K的准确性。且由式（3）知K与空气密度、风轮的几何尺寸R，S及风轮空气动力参数Copt都有关系。
2 风电机组自适应控制算法
2.1 风电机组自适应控制原理及稳定性分析
为了使风轮以最大效率利用风能，需要让风轮转速稳定在最优叶尖速比位置。设风轮转速为Ω，当前风速下最优叶尖速比对应的风轮转速为Ωopt，引入变量x，使x=Ω-Ωopt，则风轮工作在最优叶尖速比时x=0。风轮模型为
2.2 风电机组自适应算法性质
2.2.1 算法的优点
使用这种自适应控制算法，不需要测量风速，风力发电机可以自适应风速波动，当风速存在波动时，风轮转速会自动跟随风速变化，最后稳定在最优叶尖速比状态。其次，控制算法简单且只有一个控制参数K，便于工程用。
2.2.2 算法存在的问题
当参数K存在偏差时，由式（3）知，在风轮转速Ω=Ωopt时KΩ2opt≠Topt。由第一节得到的结论知风力发电机会偏离最优叶尖速比状态。所以，为了提高风力发电机的风能利用率，需要准确估计出参数K的值。反推自适应控制算法因为具有良好的控制特性，已被成功应用于多个领域，该文引入了基于参数估计的反推自适应控制算法完成参数估计和优化风力发电机自适应控制性能的目的。
3 基于参数估计的反推自适应控制算法
结语
鉴于共享机制风电场内，风力发电机存在的共性，在风电场内选择1台风力发电机，采用基于参数估计的反推自适应算法控制此风力发电机，在控制它高效运行的同时，辨识出其他风力发电机自适应控制所需的控制参数，通过场站数据共享平台让自适应控制参数在整个风电场内共享，为建设高效风电场提供了一种技术手段。
参考文献：
[1]吴晨曦，沈洋，娄尧林.风力机空气动力学[M]：北京：机械工业出版社.2016.
[2]SCHAFFARCZYK A P.风力机空气动力学[M].北京：机械工业出版社，2016.
[3]程启明，程尹曼，汪明媚，等.风力发电系统中最大功率点跟踪方法的综述[J].华东电力，2010，38（09）：1393-1399.
（作者单位：北京金风慧能技术有限公司）