摘要：针对当前风电机组在低电压穿越(LVRT)过程中存在功率波动的问题，本研究提出一种基于遗传算法的自寻优协同控制方法优化传动链转矩动态控制。首先机组理论耦合模型，阐述电网电压跌落过程中传动系统扭振特性；针对当前LVRT 过程中功率波动的问题，提出基于AGA 算法传动链加阻自寻优。构建Simulink 机电暂态模型，对比传统PID 控制策略与所提出的传动链动态优化策略的仿真特性。结合挂机实测，在0.2puLVRT 工况下，本研究所提出控制机制使机组功率波动降低 15% ，有效验证了该优化方案在提升机组故障穿越功率稳定性的技术优势。

关键词：风力发电机组；自寻优控制；联合仿真；低电压穿越；功率波动

引言

随着风电机组长叶片、高功率的发展，结构柔性与机械耦合效应显著增强[1]。风电机组在 LVRT 过程会中转矩快速变化极易通过激发传动链共振，导致功率指标波动增大。因此，如何提升机组在 LVRT 过程中运行稳定性，减小其功率波动，则成为当前风力发电机组控制系统亟待攻克的难题。

各学者针对 LVRT 过程也进行了一系列研究。文献[2-4]研究表明，10MW 级机组在LVRT 工况下波动远超正常运行。现有PID 控制策略抗扰动能力有限，难以适应LVRT 工况下多因素耦合的动态过程[5]。

当前风电机组主控系统控制参数整定大致可以分为两类：1、工程整定法；2、含有极点配置法等理论算法[6]。随着现代控制理论的进步，模糊算法[7]、神经网络算法[8]等优势更加明显。

为此，本研究借助遗传算法理论基础，提出双馈风电机组 LVRT 过程自寻优协同控制方案，结合联合仿真和挂机测试进行验证。

1 风力发电机组LVRT 运行机理

风电机组是一种多维度、强耦合系统，各个系统关联紧密，同时耦合了外部扰动和内部控制的相互作用。根据整机设计机理，相关部件加速度即可代表该部件承受的载荷状况[9]。

其机械结构动力学特性如式（1）所示：

式中： i 为桨叶编号； t 为塔筒前后模态； s 为塔筒左右模态； r 为风轮； q_i 为叶片挥舞模态位移， 为低速轴方位角位移， m：q_t 为塔筒前后位移， m;M_it 为塔筒前后模态质量， kg ； K_it 为塔筒前后模态刚度系数， N/m：M_ir 为桨叶模态耦合质量， kgM_sr 为风轮旋转方向耦合质量， kg;K_sr 为风轮旋转方向刚度系数， N/m：F_aeroi 为第 i 个桨叶气动升力， N：F_thrust 为风轮气动方向推力， N：T_es 为转矩变化扭矩， N⋅m 。

通过上式可从基本原理得出，LVRT 过程中传动链转矩变化会对整机运行稳定性产生影响。

2 LVRT 过程风力发电机组自寻优控制策略

2.1 遗传算法概述

遗传算法（GA）作为模拟进化的重要算法之一，通过将实际问题视作种群个体，模拟遗传和淘汰机制，能够无视目标的基础特征。

基础的遗传算法极易在遗传迭代过程中陷入早熟困境，为有效应对该类问题，Srinivas 等[8]在开展过程中设计自寻优遗传算法（AGA），可以在运算环节中对选择、交叉、变异参数进行自寻优，显著强化算法的收敛精度。

由于风电机组控制系统参数维度高、难度大，本文选择AGA 算法作为参数寻优基本框架。

2.2 传动链转矩动态优化

经典的传动链加阻器结构较为简单，其基本结构为一个带通滤波器。但随着整机大型化发展，风轮、塔筒与传动链模态耦合日渐严重。为了抑制传动链在负荷突变工况下的扭振特性，本文将加阻器优化为带通串联带阻的高阶滤波结构。

相较于单个带通滤波器，带通滤波器与带阻滤波器高阶串联结构能够提供更高维度的参数设计和更丰富的幅频表达特性。基于AGA 算法的传动链加阻参数自寻优包括初始种群设计、寻优约束设计以及适应度函数设计三部分。

1）初始种群设计

结合大兆瓦风电的设计经验及物理内涵，滤波器频率限定于 5～25 ，滤波器阻尼比限定于0.05～0.95 ；时间常数限定于0.01～0.07 ，增益系数限定于 300～5000 。其中随机初始种群数量设定为300，精英数设定是 2

2）算法约束设计

本节中AGA 算法约束包括系统开环幅值裕度 G_M 和相角裕度 P_⋅M 约束的设计。

根据调参基本经验与 G_⋅M 、 P_⋅M 物理含义，其设计如式（2）所示：

其中 W 为加阻器参数设计风速点， m/s 。

3）适应度函数设计

AGA 算法中，适应度函数直接决定着种群进化的方向。针对传动链加阻参数设定及优化目标，选取低速轴转矩对发电机转矩指令阶跃响应作为优化对象，提出适应度函数如式（3）所示：

其中 f_funess 为适应度值，无单位； Y_m 为 λ_m 阶跃时刻响应值，无单位；Y₁ 为响应初始值，无单位； n 为离散化阶跃响应采样点数； T_m 为采样时间间隔， s 。

自寻优算法追求适应度函数最小值，上文中提到的幅值裕度 G_u 、相角裕度 P_⋅M 约束条件作用在于计算过程中累加计算过程中的惩罚值。当加阻器 G_⋅M 、 P_⋅M 不满足约束条件时，算法叠加惩罚值并加以筛除，具体形式如式（4）所示：

f=f+p （4）

其中 f 为在上述计算式中用于定义适应度函数值（也称适应度值或适应值），无单位； p 为设定的惩罚值。

为验证传动链加阻优化效果，依托张北10MW 机型，将常规方法与自寻优调参结果进行对比，结果如下。

a）常规方法的加阻器调参结果

其中 K 为加阻器增益系数； QV_w 为带通滤波器频率，rad /s：QV_d 为带通滤波器阻尼系数， N⋅s/m：QV_t 为带通滤波器时间常数， s：ω₁ 、ω₂ 为带阻滤波器频率，rad 、 d₂ 为带阻滤波器阻尼， N⋅s/m 。

b）自寻优加阻器的调参结果

{ω₁=33.3821，d₁=0.5757，ω₂=18.7098，d₂=0.791268 ⌊ω₃=44.49702，d₃=0.79518，ω₄=26.64235，d₄=0.603759

其中 ω₃ 、 ω₄ 为新增带阻滤波器频率，rad 、 d₄ 为新增带阻滤波器阻尼， N⋅s/m 。

传统方法和自寻优的调参方法下加阻器时域、频域响应如图1 所示。

图1 传统方法（左）和自寻优方法（右）加阻器响应

综上结果，自寻优方案下传动链能快速收敛，与 LVRT 工况转矩突变快速响应要求相符。

3 联合仿真对比与样机测试分析

本项目依托于张北10MW 样机，对比优化前后仿真和实测LVRT 工况功率波动的差异。

3.1 优化前后LVRT 工况联合仿真对比

基于上文10MW 样机优化前后的参数，其仿真结果如图2 所示。

图 2 LVRT 工况有功功率

综上结果，仿真LVRT 工况下，优化后功率波动降低约 15‰

3.2 优化前后LVRT 工况实测对比

以张北10MW 样机为测试对象，在相似工况条件下，采集LVRT 时机组高频数据，对比优化前后运行特性，结果如图3 所示。

图3 优化前（左）后（右）LVRT 工况有功功率

表1 优化前后LVRT 工况指标对比

测试结果如图 5 所示，将相关指标汇总为表 1，相较于优化前，优化后功率波动降低约 38.7% 。本文提出的策略对低电压穿越工况功率波动有明显的优化作用。

4 结论

基于遗传算法的风力发电机组 LVRT 工况的自寻优控制技术，能够有效优化风力发电机组在 LVRT 过程中功率波动现象，具有较高实用价值，优化前后联合仿真对比及样机实测对比结果，可以得出如下结论：

1） 相较于常规方法参数整定，以 AGA 算法为基础的参数自寻优算法能够得出更好的控制参数，在联合仿真和样机实测对比中均能有明显的体现；

2） 采用LVRT 自寻优控制技术后，LVRT 恢复后仿真功率波动降低约15% ，提升了机组运行稳定性，具有显著的优化效果；

3） 本方案采用基于AGA 算法的参数自寻优方案，可将高维参数整定，复杂调节环节转变成自动算法，显著提升了参数整定效率与质量，不仅适用于LVRT 过程定制化参数优化，也适用于其他工况整机控制参数的整定，具有很好的推广意义。

参考文献

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[8]国家市场监督管理总局. 风力发电机组 电网适应性测试规程：GB/T36994-2018[S].

[9]梁瑞利，王志林，肖进. 新版IEC 61400-12《风能发电系统 风力发电机组功率特性测试》和IEC 61400-50《风能发电系统 风速测量》系列国际标准解读[J]. 中国标准化，2024（S1）：174-178.

基金项目：国家电网有限公司总部管理科技项目资助"考虑安全约束的电网故障过程风电机组机电耦合机理及控制方法研究"（4000-202355454A-3-2-ZN）。

作者简介：常晟（1996.8—），男，硕士研究生，中级工程师，主要研究方向：双馈风力发电机组载荷控制与暂态工况优化。E-mail ∵ changsheng1@csrzic.com