浙江运达股份有限公司技术中心控制系统主管娄尧林

浙江运达风电股份有限公司（Windey），前身是浙江省机电研究院风电研究所，从事风力发电机组技术研究、产品研发已有近40年的历史。目前，运达风电依托企业的风力发电国家重点实验室，在风电整机控制技术、风电分散式接入技术及风电场集群控制技术都进行了深入研究与产品开发，在技术方面继续走在国内整机厂家前列。

《中华人民共和国可再生能源法》及一系列配套政策的实施，促进了我国风电快速发展，2013年，风电累计装机容量已突破9000万kW，风电已经成为我国第三大电源。在党“十八大”中，国家提出建设“美丽中国”的伟大构想以及2013年以来全国主要城市面临持续的“雾霾”天气，为此以风电为代表的清洁能源技术的未来发展潜力将非常巨大。

随着风电产业的深度发展，我国风电正呈现从平原地区往山地高原地区、从高风速区域往低风速区域、从陆上风电往海上风电的发展趋势。因此，今后开发风场的风资源、环境、电网接入条件的差异越来越大，地形条件也越来越复杂，这就需要对现有风电机组与风电场进行更高的个性化设计，尤其是控制技术方面需要有所突破。

将现代先进的传感测量技术、通信技术、信息技术、计算机技术与先进控制技术融合，开发新一代风电智能控制技术是风电控制发展的重要方向。它以确保风电的安全性、可靠性和高效性、满足环境约束、保证电能质量、适应智能电网发展等为目的。

风电机组整机控制技术研究

智能风机控制系统的目的就是：个性化地满足各种特殊要求通过提供定制化解决方案实现用户投资收益的最大化。

●风电机组智能控制系统设计

风力发电系统的参数是时变的、非线性的，难以建立精确的数学模型。而智能控制不依赖于系统的精确数学模型，能较好地克服系统的非线性因素，具有较强的鲁棒性，因此智能控制非常适用于风力发电系统的控制。近些年来，智能控制受到了风电研究人员的高度重视。简单的智能控制器容易形成稳态误差，复杂的智能控制器如模糊 PID 复合控制、自适应模糊控制、模糊神经网络控制及遗传算法模糊控制能提高系统的稳定性、发电效率和改善系统的性能，因此是风力发电控制技术领域的重要课题。智能控制在最大风能捕获、自适应偏航与解缆控制、智能自检功能、最优桨角跟踪及尾流增益自动补偿方面做了具体应用。

●风电机组多目标优化控制技术（图1）

传统的风机控制在某一特定时刻，只能实现对单一目标进行控制。如在低风速时，为了获得最大风能捕获，风电机组以变速定桨运行；高风速时，需要调节桨角把捕获的风能限制在额定值内，而发电机转矩不变。而在风力发电系统的实际运行中，在保证输出功率有效控制的基础上，如何兼顾机械载荷的最小，电能质量最优是一个需要进一步研究的问题，多目标优化控制技术可以很好地解决这个问题。

风电分散式接入控制技术研究

风电呈现从大规模开发向集中和分散开发并举的发展趋势，风电产业以往“建设大基地，融入大电网”的战略，将被“集中式+分散式”并重的发展战略所取代。分散式接入是风力发电与需求的合理匹配。在电力市场经济的推动下，分散式发电系统不仅可作为传统供电模式的有力补充和有效支撑，与当前我国快速发展的智能电网相互促进和配合，还将在能源综合利用上占有十分重要的地位，是未来能源领域的一个重要发展方向。

●风电机组能量综合管理与无功优化控制技术

分散式风电接入地点分散且单机发电功率较小，而且风电资源的随机性导致了输出功率的波动，配网负荷变化规律也有长期变化与短期变化规律，使得电网形成多功率源、随机潮流的情况。为保持局部电网中的有功和无功维持实时平衡，风电机组需要根据局部电网的需求来随时、迅速地调整发电能力，除满足调度的要求以外，机组应根据电网和负荷特点，设定自主调整的能力以提高实时响应。

另外，在配电网中单一地点的功率控制已难以满足区域电网电压控制的要求，因此在风电渗透率高的地区，风电机组应该协调配合共同完成电压调节。风电多目标协调控制，结合多代理系统技术，构建智慧风电场与电网友好型风电场。

为适应分散式接入后频繁调节的需要，以及考虑到配电网电能品质较差可能对机组运行造成的不利影响，机组疲劳载荷可能大大增加，一方面需要设计加强，另一方面也可以从控制角度进行缓解，传动链控制阻尼的作用将更为重要。

●分散式风电虚拟同步控制技术（图2）

将分散式接入的风电等效为虚拟同步发电机（Virtual Synchronous Generator-VSG），使风电场或风机向电网输送的功率平滑，并对大电网体现同步发电机的特性。根据负荷的波动，调节自身输出功率，维持系统频率与电压稳定，有效提高了大规模风电场并网性能。风电场或风电机组采用虚拟同步控制技术，使风电机组的动态特性可以接近甚至超过常规电源，将有效提升电网对风电的接纳能力，保证电网的安全稳定运行。风电场或风电机组虚拟同步控制需解决如下问题：有功、无功可调；增大机组惯性相应（风电机组惯性比较小，而同步机组惯性很大）；短路电流问题（电力电子设备短路电流比同步机组小得多）。

风电场集群控制技术

随着现代计算机和通信技术的高速发展以及未来智能电网对新能源的标准化、互动化的要求，风电场的管理与集控系统（图3）也将向通用化、智能化方向发展。

●风电场数据分析与评估

虽然我国拥有的装机容量居世界前列，同时随着近几年风电行业的蓬勃发展，积累了大量的风电场运营的第一手数据，但是我们并没有好好利用这一宝贵的资源，数据的利用率不到10%。而在欧美风电强国，这些数据将会视作重要财富，由专门的研究机构进行分析，并将其应用到其风电机组的设计和改进上。

开发风电场数据分析与评估系统，通过对机组运行数据进行在线监测，准确预判机组关键部件的健康状况，预估机组的失效时间和预期寿命，从而实现提前维修准备，实现风电场运行控制中基于机组运行寿命预估和发电性能判断合理安排维护时间，并在整场能量管理控制中确定能量分配的原则，提高整个风电场在运行生命周期内的发电效率。

开发风电场数据分析与评估系统，来优化风电机组性能、对风电场风电机组选型、风场选址进行评估，从而提高风电行业整体水平。

●风电机组故障智能辅助分析系统

采用人工智能的方法构建该系统，该辅助分析系统不仅能根据故障描述，模糊查询相关的故障处理的推荐方法，辅助风场维护人员进行故障排除，而且可以针对风电机组疑难故障，自动调用相关的故障录波数据与正常运行曲线比较，分析出相应的故障，并推荐解决故障的方法。通过该系统的投运，可以解决偏远风电场专业技术人员的短缺问题，提高风场运维水平。该系统基于人工智能，对于复杂的技术问题能够快速有效地指导用户制定解决方案。该系统可以自我优化，还可以在收集数据的基础上随着时间的推移改善本身。

风电控制技术随着风电行业的发展而发展，与其相辅形成，智能化是风电机组适应未来智能电网要求的技术趋势。

隶属于科技部的企业风力发电系统国家重点实验室，结合国家能源的长远战略与现实需要，开展了开拓性的研究工作，在这两年中承担了风电控制的相关课题有：国家973计划课题《风力发电系统辨识与自适应控制机理研究》、浙江省重大项目《风场场智能管理与集控系统开发》和正在申请的 2015年国家科技支撑计划项目《风电机组智能控制技术与分散式风电关键技术研究》，通过这些项目的研究与实施，使运达风电在风力发电控制技术等多个研究领域上达到国际领先，国内一流的水平。