徐 昆

(北方工業(yè)大學(xué)，北京 100144)

0 引言

風(fēng)電機(jī)組采用的偏航系統(tǒng)是根據(jù)風(fēng)向標(biāo)測得的風(fēng)向信息執(zhí)行偏航動作，但其在偏航過程中往往存在對風(fēng)偏差，這不僅會降低風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)能捕獲能力，還會導(dǎo)致風(fēng)輪受力不均、風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行荷載增大[1]，加速偏航系統(tǒng)機(jī)械疲勞，進(jìn)而引發(fā)偏航系統(tǒng)機(jī)械部件故障。文獻(xiàn)[2]通過1997—2005年期間瑞典風(fēng)電場的風(fēng)電機(jī)組故障原因調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，偏航系統(tǒng)故障率占風(fēng)電機(jī)組總故障率的7%左右。隨著風(fēng)電裝機(jī)容量日益增長，因偏航系統(tǒng)誤差(下文簡稱為“偏航誤差”)導(dǎo)致的偏航系統(tǒng)故障引發(fā)的風(fēng)電機(jī)組停機(jī)事故已嚴(yán)重影響風(fēng)電場經(jīng)濟(jì)效益，減少偏航誤差得到了風(fēng)電場管理者的普遍重視。依據(jù)產(chǎn)生機(jī)理不同，偏航誤差分為偏航靜態(tài)誤差和偏航控制策略誤差。因此分析偏航誤差產(chǎn)生機(jī)理、采取相應(yīng)調(diào)整策略減少偏航誤差對優(yōu)化和提高偏航系統(tǒng)性能、保障風(fēng)電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行意義重大?；诖耍疚膶ζ届o態(tài)誤差和偏航控制策略誤差的產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行了介紹，并針對這2種誤差分別提出了各自的調(diào)整策略。

1 偏航靜態(tài)誤差產(chǎn)生機(jī)理及調(diào)整策略

1.1 偏航靜態(tài)誤差產(chǎn)生機(jī)理

1.1.1 偏航誤差

風(fēng)向標(biāo)測量結(jié)果準(zhǔn)確無誤時，其零刻線與風(fēng)輪軸線處于平行狀態(tài)，即二者的夾角為0°；當(dāng)二者的夾角不為0°時，則此夾角就是偏航誤差，其包含偏航靜態(tài)誤差和偏航控制策略誤差2種。

1.1.2 偏航靜態(tài)誤差及產(chǎn)生機(jī)理

初次安裝調(diào)試風(fēng)向標(biāo)時未對零、風(fēng)向標(biāo)測量精度低、風(fēng)況復(fù)雜、尾流影響等因素，都會導(dǎo)致風(fēng)向標(biāo)測得的風(fēng)向與實際風(fēng)向之間存在一定的角度差，此現(xiàn)象被稱為偏航靜態(tài)誤差，其示意圖如圖1所示。圖中：φ為實際風(fēng)向與風(fēng)輪軸線夾角，即偏航誤差角[3]，(°)；α為風(fēng)向標(biāo)監(jiān)測風(fēng)向與風(fēng)輪軸線夾角，(°)；θ為偏航靜態(tài)誤差角。三者之間的關(guān)系如式(1)所示。

圖1 偏航靜態(tài)誤差示意圖Fig. 1 Schematic diagram of yaw static error

偏航靜態(tài)誤差的本質(zhì)就是風(fēng)向標(biāo)監(jiān)測得到的風(fēng)向偏離實際風(fēng)向的角度。

1.2 偏航靜態(tài)誤差調(diào)整策略

1.2.1 基于激光雷達(dá)的調(diào)整策略

風(fēng)電機(jī)組的輸出功率P可表示為：

式中：ρ為空氣密度，kg/m3；Cp為風(fēng)能利用系數(shù)；λ為葉尖速比；β為槳距角，(° )；A為風(fēng)輪掃掠面積，m2；ν為風(fēng)速，m/s。

由式(2)可知：實際風(fēng)向與風(fēng)輪軸線夾角的絕對值越大，風(fēng)電機(jī)組的輸出功率越小，說明風(fēng)電機(jī)組的輸出功率損失變大，同時也意味著風(fēng)電機(jī)組的性能變差。當(dāng)實際風(fēng)向與風(fēng)輪軸線夾角的絕對值為10°時，風(fēng)電機(jī)組的輸出功率損失為4.48%；當(dāng)實際風(fēng)向與風(fēng)輪軸線夾角的絕對值為15°時，風(fēng)電機(jī)組的輸出功率損失為9.87%[4]。

設(shè)風(fēng)能利用系數(shù)為定值，則風(fēng)電機(jī)組的輸出功率變化量ΔP可表示為：

式中：Δv為風(fēng)速變化量，m/s；Vr為額定風(fēng)速，m/s；Vc為切入風(fēng)速，m/s。

在額定風(fēng)速時，風(fēng)電機(jī)組會達(dá)到額定輸出功率，并保持恒功率運(yùn)行。在切入風(fēng)速與額定風(fēng)速區(qū)間內(nèi)，風(fēng)電機(jī)組的輸出功率與風(fēng)速之間的關(guān)系如圖2所示。

圖2 風(fēng)電機(jī)組輸出功率與風(fēng)速之間的關(guān)系Fig. 2 Relationship between wind turbine output power and wind speed

由圖2可知：在3.0～6.5 m/s低風(fēng)速區(qū)間，隨著風(fēng)速增加，風(fēng)電機(jī)組輸出功率的變化平緩；在6.5～9.5 m/s中風(fēng)速區(qū)間及9.5～12.5 m/s高風(fēng)速區(qū)間，隨著風(fēng)速增加，風(fēng)電機(jī)組輸出功率的變化越來越大。

進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，計及偏航靜態(tài)誤差時的風(fēng)電機(jī)組輸出功率變化量ΔP′可表示為：

風(fēng)電機(jī)組安裝調(diào)試、投入運(yùn)行后，不同機(jī)位風(fēng)電機(jī)組的偏航控制系統(tǒng)對風(fēng)向變化的響應(yīng)性能可能會存在較大差異。再加上機(jī)位分布范圍廣、各機(jī)位地形不一，很難通過建模仿真來全面、精確地描述風(fēng)電機(jī)組偏航靜態(tài)誤差。因此對位于各種地形機(jī)位上的風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行偏航靜態(tài)誤差實測，可以獲得較為精確的偏航靜態(tài)誤差數(shù)據(jù)，對于評估、調(diào)整偏航靜態(tài)誤差具有重要的現(xiàn)實意義?；诖?，提出了基于激光雷達(dá)的偏航靜態(tài)誤差實測分析方法。

激光雷達(dá)測風(fēng)儀是糾正偏航靜態(tài)誤差所采用的一種設(shè)備，其安裝位置如圖3所示。

圖3 激光雷達(dá)測風(fēng)儀的安裝位置Fig. 3 Installation location of lidar wind meter

為提高激光雷達(dá)測風(fēng)儀測量準(zhǔn)確性，設(shè)計如下數(shù)據(jù)采集方案：1)從風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)輪處開始測量，水平方向每隔1個風(fēng)輪半徑設(shè)置1個測試點，共設(shè)置5個測試點；2)從切入風(fēng)速開始每隔0.5 m/s風(fēng)速采集3組數(shù)據(jù)，直到達(dá)到額定風(fēng)速為止；3)每個測試點需采集風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)，采集完成后將數(shù)據(jù)代入式(5)～式(6)。

式中：θi為第i個測試點的偏航靜態(tài)誤差最大值；θi,s為第i個測試點第s次的偏航靜態(tài)誤差；k為總的測試點數(shù)量；θ(i)mean為第i個測試點的偏航靜態(tài)誤差平均值；θstd為偏航靜態(tài)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差。

通過上述初步計算后，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性篩選，以進(jìn)一步提高計算偏航靜態(tài)誤差的精確性。有效數(shù)據(jù)必須是風(fēng)電機(jī)組保持運(yùn)行狀態(tài)時測量得到的、偏航靜態(tài)誤差標(biāo)準(zhǔn)差小于5°的測量數(shù)據(jù)，偏航靜態(tài)誤差的數(shù)據(jù)應(yīng)在[-30°, 30°]范圍內(nèi)。得到有效數(shù)據(jù)后將其代入式(7)。

式中：θ(i)eff,mean為第i個測試點偏航靜態(tài)誤差有效值的平均值。

為驗證激光雷達(dá)測風(fēng)儀所測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性及所提調(diào)整策略的有效性，以從某風(fēng)電場的133臺風(fēng)電機(jī)組采集的SCADA數(shù)據(jù)為例，采集時間長度為2018-02-01～2019-05-01及2019-11-01～2020-05-01，數(shù)據(jù)分辨率為10 min。由于數(shù)據(jù)量巨大，僅以其中的52#風(fēng)電機(jī)組的數(shù)據(jù)進(jìn)行舉例說明。52#風(fēng)電機(jī)組的偏航系統(tǒng)存在偏航靜態(tài)誤差，通過分析52#風(fēng)電機(jī)組的SCADA數(shù)據(jù)，繪制偏航靜態(tài)誤差對其輸出功率的影響聚類圖，如圖4所示。由圖4可知：52#風(fēng)電機(jī)組的偏航靜態(tài)誤差對輸出功率存在影響。

圖4 偏航靜態(tài)誤差對風(fēng)電機(jī)組輸出功率的影響Fig. 4 Influence of yaw static error on output power of wind turbine

利用激光雷達(dá)測風(fēng)儀對52#風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)速、風(fēng)向進(jìn)行實測，然后實施偏航靜態(tài)誤差校正，校正時間為2020-02-01～2020-05-01，并做橫向與縱向發(fā)電量對比分析。橫向分析是指將52#風(fēng)電機(jī)組在2019-11-01～2020-02-01與2020-02-01～2020-05-01這2個時間區(qū)間的發(fā)電量增長率與相鄰未校正的51#、53#風(fēng)電機(jī)組在這2個時間區(qū)間的發(fā)電量增長率作對比分析；縱向分析是指將52#風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行2020-02-01～2020-05-01與2018-02-01～2019-05-01的發(fā)電量對比。橫向分析時將51#、52#、53#風(fēng)電機(jī)組在上述2個時間區(qū)間內(nèi)的平均風(fēng)速折算為同一基準(zhǔn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)電量分別增長了0.36%、1.29%、-0.67%?？v向分析時將52#風(fēng)電機(jī)組在上述2個時間區(qū)間內(nèi)的平均風(fēng)速折算為同一基準(zhǔn)后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過偏航靜態(tài)誤差校正后，52#風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電量增長了2.39%。驗證了激光雷達(dá)測風(fēng)儀所測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性及該調(diào)整策略的有效性。

1.2.2 基于最佳葉尖速比風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正的調(diào)整策略

按以下步驟對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：1)剔除風(fēng)電機(jī)組故障停機(jī)、非正常運(yùn)行狀態(tài)、葉片槳距角不為0°及運(yùn)行在額定風(fēng)速以上時的數(shù)據(jù)；2)剔除控制因素對輸出功率產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)。葉尖速比λ是衡量風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)性能的重要參數(shù)，對輸出功率影響較大[5]。風(fēng)電機(jī)組風(fēng)能利用系數(shù)Cp與葉尖速比之間的關(guān)系可表示為：

式中：ω為葉輪轉(zhuǎn)速；R為葉輪半徑。

繪制風(fēng)電機(jī)組風(fēng)能利用系數(shù)隨風(fēng)速變化趨勢圖，如圖5所示。

圖5 風(fēng)電機(jī)組風(fēng)能利用系數(shù)隨風(fēng)速變化趨勢圖Fig. 5 Trend of wind energy utilization coefficient of wind turbine with wind speed

由圖5可知：風(fēng)能利用系數(shù)在切入風(fēng)速3.0 m/s與額定風(fēng)速12.5 m/s區(qū)間最高，超過額定風(fēng)速會逐漸下降。再結(jié)合式(8)可知：此風(fēng)速區(qū)間內(nèi)葉尖速比變化小，且風(fēng)電機(jī)組的槳距角為0°，風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)對風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量的干擾程度最低，風(fēng)能利用系數(shù)基本是一條水平直線。因此，該區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)可以排除控制系統(tǒng)對輸出功率的影響。

依據(jù)式 (8)繪制槳距角為 0°、2°、5°、10°、15°時，風(fēng)能利用系數(shù)與葉尖速比的關(guān)系曲線，如圖6所示。

由圖6可知：當(dāng)槳距角為定值時，存在唯一與之對應(yīng)的最大風(fēng)能利用系數(shù)Cpmax，此時的葉尖速比為最佳葉尖速比。根據(jù)風(fēng)向標(biāo)受尾流影響時其測風(fēng)向偏差θ′，可得到風(fēng)電機(jī)組總偏航靜態(tài)誤差θS為：

圖6 風(fēng)能利用系數(shù)與葉尖速比的關(guān)系曲線圖Fig. 6 relationship between wind energy utilization coefficient and tip speed ratio

為消除偏航靜態(tài)誤差產(chǎn)生的影響，需進(jìn)行風(fēng)向補(bǔ)償。風(fēng)向補(bǔ)償角θb可表示為：

式中：kb為風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)；ωG為風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速，此處取1500 r/min；θaco為風(fēng)向補(bǔ)償后偏航靜態(tài)誤差。

通過激光雷達(dá)測風(fēng)儀實測得到某風(fēng)電場中4#風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)向為-9.5°，即偏航靜態(tài)誤差為9.5°，而4#風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)初始值為0.0058，由式(10)可知，ωG=1500 r/min時，風(fēng)向補(bǔ)償角為8.7°。

為進(jìn)一步減小偏航靜態(tài)誤差，依據(jù)式(10)將風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正為0.0063。風(fēng)電機(jī)組采用風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正值運(yùn)行一段時間后，重新利用激光雷達(dá)測風(fēng)儀對風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行偏航靜態(tài)誤差實測，并進(jìn)行分析。采用風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正值后實測得到的風(fēng)向柱狀圖及SCADA采集得到的風(fēng)向柱狀圖分別如圖7、圖8所示。

通過圖7可知：測風(fēng)儀所測的4#風(fēng)電機(jī)組偏航靜態(tài)誤差為-9.5，即偏航靜態(tài)誤差沒變。由圖8可知：通過風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正使運(yùn)行狀態(tài)下偏航靜態(tài)誤差趨向于0°。對比圖7、圖8可知：風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)由0.0058修正為0.0063后，實測數(shù)據(jù)與修正前相比進(jìn)一步減小。由此可知，通過多次風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正與實測可以最大程度減小乃至消除偏航靜態(tài)誤差。這表明了基于最佳葉尖速比的風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正的偏航靜態(tài)誤差調(diào)整策略的有效性。

圖7 修正后的測風(fēng)儀風(fēng)向柱狀圖Fig. 7 Wind direction histogram of wind meter after correction

圖8 修正后的SCADA風(fēng)向柱狀圖Fig. 8 Wind direction histogram of SCADA after correction

2 偏航控制策略誤差產(chǎn)生機(jī)理及調(diào)整策略

2.1 偏航控制策略誤差產(chǎn)生機(jī)理

風(fēng)向突然改變時偏航系統(tǒng)很難正確跟蹤風(fēng)向的變化[6]，會出現(xiàn)偏航超前、滯后、對風(fēng)精度低等現(xiàn)象；風(fēng)向變化頻繁時無效偏航次數(shù)增加，會加快偏航系統(tǒng)機(jī)械部件的磨損。

2.2 反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LM算法風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型

2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法不僅對非線性數(shù)據(jù)處理具有先天優(yōu)勢，還可以通過訓(xùn)練根據(jù)之前數(shù)據(jù)完成對之后數(shù)據(jù)的預(yù)測[7]，而不需要建立一個精確的數(shù)學(xué)模型[8]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖9所示。圖中：xm、yn分別為輸入節(jié)點號和輸出節(jié)點號；j、h、l分別為輸入層、隱藏層、輸出層。

圖9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig. 9 Structure diagram of BP neural network

從圖9中可以看出：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是典型的3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。隱藏層節(jié)點數(shù)q經(jīng)驗計算式為：

式中：m、n分別為輸入、輸出節(jié)點數(shù)；a為常數(shù)，取值范圍為[1,10]。

2.2.2 風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型

風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型的建立步驟為：首先建立系統(tǒng)辨識網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程是一個對連接權(quán)值和閾值不斷修正的過程[9]；其次，進(jìn)行模型預(yù)測控制(MPC)，即該系統(tǒng)辨識網(wǎng)絡(luò)模型能夠預(yù)測系統(tǒng)未來的性能，并在預(yù)測過程中找到最優(yōu)算法以優(yōu)化模型性能。

優(yōu)化步驟為：

1)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，從而確定輸入節(jié)點數(shù)和隱藏層節(jié)點數(shù)。

2)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對梯度下降法局部最小值、收斂速度較慢等問題，提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LM算法的風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型。

3)偏航控制策略優(yōu)化及建模與仿真。優(yōu)化后的偏航控制策略原理圖及流程圖分別如圖10、圖 11 所示。圖中：θp、θcon、θpre、θset分別指機(jī)艙位置角、平均風(fēng)向角、風(fēng)向預(yù)測角、偏航誤差設(shè)定閾值。

圖10 優(yōu)化后的偏航控制策略原理圖Fig. 10 Schematic diagram of optimized yaw control strategy

圖11 優(yōu)化后的偏航控制策略流程圖Fig.11 Flow chart of optimized yaw control strategy

①數(shù)據(jù)采集。以某風(fēng)電場中的101#風(fēng)電機(jī)組(1.5 MW)作為數(shù)據(jù)采集樣機(jī)。該風(fēng)電機(jī)組所在地的地形復(fù)雜、風(fēng)況穩(wěn)定性差，其數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的代表性。

②建模與仿真分析。風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型的主要參數(shù)如表1所示，共對應(yīng)4組數(shù)據(jù)。

搭建MATLAB仿真模型，根據(jù)表1中的4組數(shù)據(jù)，進(jìn)行4次仿真，分別為仿真1～仿真4。仿真結(jié)果顯示：仿真1迭代 49次達(dá)到了全局誤差0.0001的要求，相關(guān)系數(shù)為0.99944，表明輸出誤差對期望輸出誤差跟蹤較好，相關(guān)性滿足要求。仿真2迭代17次達(dá)到全局誤差要求，相關(guān)系數(shù)為0.99949，相較于仿真1，迭代次數(shù)下降32次，這說明隱藏層節(jié)點數(shù)的增加提高了模型預(yù)測速度。仿真3得到的相關(guān)系數(shù)進(jìn)一步提高為 0.99999，迭代次數(shù)也進(jìn)一步降低，說明輸入層節(jié)點增加進(jìn)一步提高了預(yù)測模型的預(yù)測性能。對比仿真3和仿真4發(fā)現(xiàn)，仿真4可以更快訓(xùn)練樣本，使其達(dá)到要求的精度。因此采用仿真4的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為風(fēng)電機(jī)組風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)。

表1 風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型的主要參數(shù)Table 1 Wind speed prediction optimization model parameters

對風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并繪制預(yù)測值與實際值的預(yù)測誤差變化圖，如圖12所示。

圖12 預(yù)測值與實際值的預(yù)測誤差變化圖Fig. 12 Variation diagram of prediction error between predicted value and actual value

2.3.2 偏航重啟對風(fēng)優(yōu)化策略

結(jié)合實際測風(fēng)塔的風(fēng)速數(shù)據(jù)，進(jìn)行額定風(fēng)速以下時的偏航重啟對風(fēng)優(yōu)化，具體步驟為：

1)采集上述風(fēng)電場區(qū)域內(nèi)1#、2#測風(fēng)塔65 m高度處的風(fēng)速數(shù)據(jù)。1#測風(fēng)塔測得的風(fēng)速在5 m/s時的頻率最高，為11.16%；風(fēng)能在風(fēng)速12 m/s時的占比最大，為11.0%。2#測風(fēng)塔測得的風(fēng)速在5 m/s時的頻率最高，為10.83%；風(fēng)能在風(fēng)速11 m/s時的占比最大，為10.8%。

2)結(jié)合風(fēng)速頻率、風(fēng)能占比分布情況，進(jìn)行偏航重啟對風(fēng)優(yōu)化，具體方式為：

①將切入風(fēng)速到額定風(fēng)速區(qū)間共分為3個風(fēng)速區(qū)間，分別為：3.0～5.0 m/s、6.0～8.0 m/s、9.0～12.5 m/s。

②根據(jù)風(fēng)速頻率、風(fēng)能占比的不同設(shè)定相應(yīng)的偏航控制參數(shù)。其中，3.0～5.0 m/s風(fēng)速頻率高、風(fēng)能占比低，減少偏航次數(shù)即增大偏航誤差設(shè)定閾值；6.0～8.0 m/s風(fēng)速頻率高、風(fēng)能占比較低，保持偏航次數(shù)穩(wěn)定；9.0～12.5 m/s風(fēng)速頻率較高、風(fēng)能占比高，采取積極的偏航策略、減小偏航誤差設(shè)定閾值，以最大程度捕獲風(fēng)能。具體設(shè)定方法如表2所示。

表2 偏航控制參數(shù)設(shè)定方法Table 2 Yaw control parameter setting method

3)仿真驗證及分析。優(yōu)化后的偏航重啟對風(fēng)策略原理圖及流程圖分別如圖13、圖14所示。

圖13 優(yōu)化后的偏航重啟對風(fēng)策略原理圖Fig.13 Schematic diagram of optimized yaw restart wind control strategy

圖14 優(yōu)化后的偏航重啟對風(fēng)策略流程圖Fig. 14 Flow chart of optimized yaw restart wind control strategy

從表2中選取偏航控制參數(shù)，并進(jìn)行仿真驗證。選取的偏航控制參數(shù)為：風(fēng)速區(qū)間取6.0～8.0 m/s、θset=10°、td=180 s且偏航延時。繪制偏航控制參數(shù)優(yōu)化前、后偏航次數(shù)及風(fēng)電機(jī)組輸出功率對比圖，具體如圖15、圖16所示。

圖15 優(yōu)化前、后偏航次數(shù)對比Fig. 15 Comparison of yaw times before and after optimization

圖16 優(yōu)化前、后風(fēng)電機(jī)組輸出功率曲線對比Fig.16 Comparison of output power curves of wind turbines before and after optimization

由圖15、16可知：偏航控制參數(shù)優(yōu)化后，偏航次數(shù)減少了15次，輸出功率非但沒有減少，還有微量增加。這說明偏航重啟對風(fēng)優(yōu)化策略提高了對風(fēng)精度，減少了無效偏航次數(shù)。

3 結(jié)論

隨著風(fēng)電上網(wǎng)電價逐步取消補(bǔ)貼、維護(hù)成本增加，提高風(fēng)電場經(jīng)濟(jì)效益對風(fēng)電機(jī)組偏航控制系統(tǒng)提出了更高要求。本文針對傳統(tǒng)偏航系統(tǒng)靈活性差、響應(yīng)滯后、對風(fēng)精度低及無效偏航次數(shù)多等問題，對偏航誤差產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行分析，并提出了相應(yīng)調(diào)整策略，得到以下結(jié)論：

1)針對偏航靜態(tài)誤差產(chǎn)生機(jī)理，提出基于激光雷達(dá)的調(diào)整策略和基于最佳葉尖速比風(fēng)向補(bǔ)償因數(shù)修正的調(diào)整策略，并通過試驗驗證了所采取策略可有效減小偏航靜態(tài)誤差。

2) 針對偏航控制策略誤差產(chǎn)生機(jī)理，提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LM算法的風(fēng)向預(yù)測優(yōu)化模型。該模型能夠有效預(yù)測風(fēng)向且訓(xùn)練時間短、收斂速度快，將其應(yīng)用于偏航控制策略優(yōu)化，通過仿真驗證了該優(yōu)化策略的有效性。

3)提出偏航重啟對風(fēng)優(yōu)化策略，通過仿真驗證了在不降低風(fēng)電機(jī)組輸出功率的同時，可有效減少無效偏航次數(shù)，降低偏航機(jī)械部件磨損，延長使用壽命。