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摘要：针对风力发电机组偏航系统难于建立精确系统模型，以及应用传统PID算法难于取得满意控制效果的现状，本文通过在PD型模糊控制器上并联一个积分环节，构成风力发电机组偏航系统简化模糊PID控制器。仿真结果表明，该控制系统具有较好的动静态性能及风速扰动的鲁棒性。
关键词：风力发电系统;偏航控制;模糊PID控制;鲁棒性
中图分类号：TM6 文献标识码：A 文章编号：
1引言
由于风能具有能量密度低、随机性和不确定性等特点，风力发电系统成为一个非线性、多变量、强耦合、不稳定的动态系统，系统模型建立非常困难。由于模糊控制不需要建立精确的数学模型，具有控制机理和策略易于接受和理解，设计简单，应用方便等特点，使得模糊控制非常适合于风力发电系统的建模和控制。本文通过风力发电系统简化模糊PID控制器设计，对偏航系统进行有效的控制。
2风力发电偏航系统功能概述
偏航控制系统是风力发电机组电控系统的重要组成部分。它是一个随动系统，当风向与风轮轴线偏离一个角度时，控制系统根据风向传感器的信号，按照一定的逻辑控制规律（风向随动逻辑控制）控制偏航电机将风轮调整到与风向一致的方位。由于偏航概念的模糊性，无法用精确的数学模型描述具体状态，故需要采取传统控制方法与智能控制方法相结合的方法，对其进行综合控制，偏航控制系统的组成如图1所示。
图1 风机偏航系统控制图
工作过程为：风力发电机组的风向传感器实时检测风向，经采集卡输送到控制系统，控制系统根据预先确定的控制策略对数据进行处理，并将处理结果传送给PLC。PLC对传送过来的信号进行解读后把对应的控制信号发送给偏航电机，进行航向的控制和调整，调整后风向传感器继续采集风向。
3模糊PID控制器的设计
3.1模糊控制的基本原理
模糊控制系统的核心部分是模糊控制器，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。实现模糊控制算法的过程如下：获取被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差，一般选误差和误差变化率作为模糊控制器的输入量。把误差和误差变化率的精确量进行模糊化得到它们的模糊量，并用相应的模糊语言表示，得到误差和误差变化率的模糊子集；再由模糊子集与模糊规则根据模糊推理算法进行模糊决策得到模糊控制量；再进行清晰化，最终输出控制作用的精确量。
3.2模糊PID控制器的设计
通過对PD型和PI型模糊控制器的分析，设计出一种简化的PID型模糊控制器，如图2所示。该控制器在误差变量之后引入一个积分环节，直接与PD型模糊控制器的输出并联，并且引入两个权重系数Kd和Ks。不仅具有三维PID型模糊控制器的品质，而且只需两个输入变量和建立一个模糊规则库，大大地减少了模糊控制规则数。
图2简化PID型模糊控制器
⑴输入、输出变量隶属度函数及论域选择模糊控制器的输入变量E、EC及输出变量U的模糊论域均为：[-6，6]，采用常规的三角形隶属函数。
⑵模糊控制规则的设计：功率偏差E、偏差变化率EC及控制量U的语言变量的词集均设为{NB,NM,NS,ZR,PS,PM,PB}。基于专家经验控制理论建立的模糊控制规则如表1所示。
表1模糊控制规则表
描述整个系统的控制规则的总模糊关系R为
（1）
模糊控制算法的设计，通过总模糊关系R的设计来实现。
4仿真结果
仿真结果如图4所示，当风向与风轮直径偏离时，通过偏航电机的控制作用，使风力发电机输出功率能够在额定功率附近平滑变化，保持恒功率输出。
图3风力发电机输出功率
5结束语
本文通过对风力发电组偏航系统进行了PID型模糊控制器的设计和仿真分析，证明了该控制算法使偏航控制可较好的克服风向离散性等扰动的影响，调向平稳，工作可靠，能够准确跟踪风向变化，可满足风力发电机组的工作要求。
参考文献：
[1]孙增圻。智能控制理论与技术[M]。北京：清华大学出版社.1992.
[2]刘峰，王辉，许铮等。模糊控制器在最优风能捕捉系统中的应用[J].微计算机信息，2008，8-1：18-19。
[3]叶杭冶.风力发电机组的控制技术[M].北京：机械工业出版社，2006.
[4]Han-Xiong Li,H.G.Gatland.Conventional fuzzy control and its
enhancement[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cyber－netics-part B,1996,26-5:791-796.
[5]李国勇。智能控制及其MATLAB实现[M]。北京：电子工业出版社，2005.建筑科技学院学报，2005，22（1）：91-95.
关键词：风力发电系统;偏航控制;模糊PID控制;鲁棒性
中图分类号：TM6 文献标识码：A 文章编号：
1引言
由于风能具有能量密度低、随机性和不确定性等特点，风力发电系统成为一个非线性、多变量、强耦合、不稳定的动态系统，系统模型建立非常困难。由于模糊控制不需要建立精确的数学模型，具有控制机理和策略易于接受和理解，设计简单，应用方便等特点，使得模糊控制非常适合于风力发电系统的建模和控制。本文通过风力发电系统简化模糊PID控制器设计，对偏航系统进行有效的控制。
2风力发电偏航系统功能概述
偏航控制系统是风力发电机组电控系统的重要组成部分。它是一个随动系统，当风向与风轮轴线偏离一个角度时，控制系统根据风向传感器的信号，按照一定的逻辑控制规律（风向随动逻辑控制）控制偏航电机将风轮调整到与风向一致的方位。由于偏航概念的模糊性，无法用精确的数学模型描述具体状态，故需要采取传统控制方法与智能控制方法相结合的方法，对其进行综合控制，偏航控制系统的组成如图1所示。
图1 风机偏航系统控制图
工作过程为：风力发电机组的风向传感器实时检测风向，经采集卡输送到控制系统，控制系统根据预先确定的控制策略对数据进行处理，并将处理结果传送给PLC。PLC对传送过来的信号进行解读后把对应的控制信号发送给偏航电机，进行航向的控制和调整，调整后风向传感器继续采集风向。
3模糊PID控制器的设计
3.1模糊控制的基本原理
模糊控制系统的核心部分是模糊控制器，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。实现模糊控制算法的过程如下：获取被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差，一般选误差和误差变化率作为模糊控制器的输入量。把误差和误差变化率的精确量进行模糊化得到它们的模糊量，并用相应的模糊语言表示，得到误差和误差变化率的模糊子集；再由模糊子集与模糊规则根据模糊推理算法进行模糊决策得到模糊控制量；再进行清晰化，最终输出控制作用的精确量。
3.2模糊PID控制器的设计
通過对PD型和PI型模糊控制器的分析，设计出一种简化的PID型模糊控制器，如图2所示。该控制器在误差变量之后引入一个积分环节，直接与PD型模糊控制器的输出并联，并且引入两个权重系数Kd和Ks。不仅具有三维PID型模糊控制器的品质，而且只需两个输入变量和建立一个模糊规则库，大大地减少了模糊控制规则数。
图2简化PID型模糊控制器
⑴输入、输出变量隶属度函数及论域选择模糊控制器的输入变量E、EC及输出变量U的模糊论域均为：[-6，6]，采用常规的三角形隶属函数。
⑵模糊控制规则的设计：功率偏差E、偏差变化率EC及控制量U的语言变量的词集均设为{NB,NM,NS,ZR,PS,PM,PB}。基于专家经验控制理论建立的模糊控制规则如表1所示。
表1模糊控制规则表
描述整个系统的控制规则的总模糊关系R为
（1）
模糊控制算法的设计，通过总模糊关系R的设计来实现。
4仿真结果
仿真结果如图4所示，当风向与风轮直径偏离时，通过偏航电机的控制作用，使风力发电机输出功率能够在额定功率附近平滑变化，保持恒功率输出。
图3风力发电机输出功率
5结束语
本文通过对风力发电组偏航系统进行了PID型模糊控制器的设计和仿真分析，证明了该控制算法使偏航控制可较好的克服风向离散性等扰动的影响，调向平稳，工作可靠，能够准确跟踪风向变化，可满足风力发电机组的工作要求。
参考文献：
[1]孙增圻。智能控制理论与技术[M]。北京：清华大学出版社.1992.
[2]刘峰，王辉，许铮等。模糊控制器在最优风能捕捉系统中的应用[J].微计算机信息，2008，8-1：18-19。
[3]叶杭冶.风力发电机组的控制技术[M].北京：机械工业出版社，2006.
[4]Han-Xiong Li,H.G.Gatland.Conventional fuzzy control and its
enhancement[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cyber－netics-part B,1996,26-5:791-796.
[5]李国勇。智能控制及其MATLAB实现[M]。北京：电子工业出版社，2005.建筑科技学院学报，2005，22（1）：91-95.