我國風(fēng)電發(fā)展迅速,截至2017年,我國已成為世界上累計風(fēng)電裝機容量和新裝機容量均最大的國家。根據(jù)國家氣候中心的調(diào)研結(jié)果,模擬我國離岸50 km范圍內(nèi)近海風(fēng)能資源,得出理論技術(shù)可開發(fā)量為7.58億kW。同時,深海風(fēng)電場既不影響海邊景觀及海上航道的通暢,其運行發(fā)出的噪聲也不影響居民生活,且擁有更強更穩(wěn)定的風(fēng)源。因此,漂浮式風(fēng)機(Floating Offshore Wind Turbine,FOWT)必然成為未來風(fēng)電行業(yè)拓展的方向。
目前,在對海上浮式風(fēng)機進行氣動力分析的過程中,主要借鑒傳統(tǒng)固定式風(fēng)機氣動力分析的理論方法,如葉素動量理論、勢流理論、致動線模型以及計算流體動力學(xué)(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法等。
可見目前大部分針對FOWT的動力學(xué)建模都存在建模不精確的問題,因此,應(yīng)用于FOWT上的變槳控制方法研究也很少。
實際工況中,由于風(fēng)剪切效應(yīng)和塔影效應(yīng),使風(fēng)輪平面所受載荷不平衡,這種不平衡載荷對工作于深海的漂浮式風(fēng)機尤甚。而目前大部分漂浮式風(fēng)機建模的研究均未考慮這一點,且忽略風(fēng)機塔架的柔性,直接將整個風(fēng)機視為剛體,導(dǎo)致系統(tǒng)建模不精確。
本文在已有氣-水動力耦合模型的基礎(chǔ)上,考慮風(fēng)剪切效應(yīng)、塔影效應(yīng)和塔架的剛度特性,建立更精確的氣動載荷模型,并采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radical-Basis Function Neural Network,RBFNN)構(gòu)建獨立變槳控制方法。以NREL-5MW風(fēng)機和Spar式OC3-Hywind基礎(chǔ)組成的FOWT為仿真模型,對比傳統(tǒng)PI控制方法和本文所提控制方法,結(jié)果表明,本文所提控制方法可更有效地穩(wěn)定輸出功率,并在一定程度上減小漂浮基礎(chǔ)的載荷波動和俯仰振蕩。
圖1 FOWT基礎(chǔ)六自由度模型
圖2 基于RBFNN的獨立變槳控制系統(tǒng)原理框圖
本文針對FOWT建模不精確的問題,在已有動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,考慮風(fēng)剪切效應(yīng)、塔影效應(yīng)以及風(fēng)機塔架的剛度,建立了更精確的氣動模型,將改進后的氣動模型與水動模型耦合,建立漂浮式基礎(chǔ)受氣-水動力影響下的時域耦合運動方程,進而求得受波浪擾動和風(fēng)速影響的相對風(fēng)速。在此基礎(chǔ)上,采用RBFNN算法構(gòu)建漂浮式風(fēng)機的獨立變槳控制系統(tǒng)。
在FAST-Matlab/Simulink下進行聯(lián)合仿真,將所提控制方法和傳統(tǒng)PI控制方法進行對比。結(jié)果表明,本文所提控制方法可以有效實現(xiàn)漂浮式風(fēng)機的輸出功率穩(wěn)定,并在一定程度上抑制了風(fēng)機的縱搖運動,減小了基礎(chǔ)俯仰載荷。