風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制技術(shù)綜述一、引言在全球能源轉(zhuǎn)型與“雙碳”目標(biāo)驅(qū)動下，風(fēng)力發(fā)電作為清潔低碳的可再生能源技術(shù)，已成為電力系統(tǒng)綠色發(fā)展的核心支撐之一。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的高效、安全運行高度依賴控制技術(shù)的創(chuàng)新與優(yōu)化——其不僅決定風(fēng)能到電能的轉(zhuǎn)化效率，更關(guān)乎機組壽命、電網(wǎng)兼容性及極端工況下的可靠性。從早期定速恒頻機組的簡單控制，到現(xiàn)代變速恒頻機組的多目標(biāo)協(xié)同控制，控制技術(shù)的演進推動著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)從“量的增長”向“質(zhì)的躍升”轉(zhuǎn)型。本文系統(tǒng)梳理風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)、關(guān)鍵技術(shù)路徑及未來挑戰(zhàn)，為行業(yè)技術(shù)研發(fā)與工程實踐提供參考。二、風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)的發(fā)展演進風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)的發(fā)展與機組拓撲、電網(wǎng)需求深度耦合，大致經(jīng)歷三個階段：（一）定速恒頻時代：基于機械與簡單電氣控制早期風(fēng)力機多采用“失速調(diào)節(jié)+異步發(fā)電機”的定速恒頻拓撲，控制目標(biāo)聚焦于機械保護與并網(wǎng)穩(wěn)定性。通過葉片氣動失速特性限制功率（風(fēng)速過高時，氣流分離導(dǎo)致升力下降），配合軟啟動裝置（如串電阻、自耦變壓器）降低并網(wǎng)沖擊。此階段控制策略簡單，但風(fēng)能利用率低（葉尖速比固定）、機械載荷波動大，僅適用于低風(fēng)速、小容量機組。（二）變速恒頻過渡：變槳與雙饋技術(shù)的突破20世紀(jì)90年代后，變槳距控制與雙饋感應(yīng)發(fā)電機（DFIG）技術(shù)推動風(fēng)電進入變速時代。變槳系統(tǒng)通過調(diào)整葉片槳距角，實現(xiàn)“風(fēng)速跟蹤—功率限制—停機保護”的多場景適配；雙饋發(fā)電機則通過轉(zhuǎn)子側(cè)變流器調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速，使風(fēng)力機可在寬風(fēng)速范圍內(nèi)（如切入風(fēng)速至切出風(fēng)速）維持最佳葉尖速比，風(fēng)能利用率提升至40%以上。此階段控制邏輯從“被動適應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動調(diào)節(jié)”，但變流器容量有限（通常為機組容量的30%），電網(wǎng)故障下的低電壓穿越（LVRT）能力成為技術(shù)瓶頸。（三）全功率變換與多目標(biāo)協(xié)同：現(xiàn)代控制的智能化轉(zhuǎn)向近年，直驅(qū)永磁同步發(fā)電機（PMSG）+全功率變流器拓撲成為主流，控制技術(shù)向“多目標(biāo)、高精度、智能化”升級。全功率變流器（容量100%機組功率）賦予機組更強的電網(wǎng)支撐能力（如LVRT、無功調(diào)節(jié)）；控制目標(biāo)從單一的“功率最大化”拓展至“功率-載荷-電網(wǎng)”的多目標(biāo)協(xié)同——通過主動變槳、個體變槳、扭矩前饋等策略，同時優(yōu)化風(fēng)能捕獲、降低機械疲勞、提升并網(wǎng)質(zhì)量。人工智能算法（如強化學(xué)習(xí)、模糊控制）的引入，進一步提升了復(fù)雜風(fēng)況下的控制精度與自適應(yīng)能力。三、關(guān)鍵控制技術(shù)路徑解析（一）運行狀態(tài)控制：從啟動到停機的全流程適配風(fēng)力機的運行狀態(tài)分為啟動、并網(wǎng)發(fā)電、停機三類，控制策略需匹配不同階段的物理約束：啟動控制：低風(fēng)速時（如3~4m/s），變槳系統(tǒng)將槳距角調(diào)整至“最優(yōu)啟動角”（通常0°~5°），使氣動轉(zhuǎn)矩克服靜摩擦；轉(zhuǎn)速達到并網(wǎng)閾值后，變流器同步發(fā)電機與電網(wǎng)頻率，實現(xiàn)平滑并網(wǎng)。并網(wǎng)發(fā)電控制：核心是功率-轉(zhuǎn)速-槳距的動態(tài)耦合控制。雙饋機組通過轉(zhuǎn)子側(cè)變流器調(diào)節(jié)電磁轉(zhuǎn)矩，配合變槳系統(tǒng)維持轉(zhuǎn)速在最優(yōu)區(qū)間；直驅(qū)機組則通過全功率變流器獨立控制電磁轉(zhuǎn)矩與定子功率，響應(yīng)速度更快。停機控制：分為正常停機（風(fēng)速低于切入或高于切出）與緊急停機（故障或極端風(fēng)況）。正常停機時，變槳系統(tǒng)將槳距角調(diào)至90°（順槳），氣動轉(zhuǎn)矩迅速衰減；緊急停機需觸發(fā)機械剎車，同時變流器快速卸荷，避免機組超速或電網(wǎng)沖擊。（二）功率控制：最大化風(fēng)能捕獲與電網(wǎng)友好輸出功率控制是風(fēng)電控制的核心，分為最大功率跟蹤（MPPT）與功率限制/平滑兩個維度：MPPT策略：目標(biāo)是在額定風(fēng)速以下（如3~12m/s）使風(fēng)能利用系數(shù)$C_p$最大化。經(jīng)典方法包括：葉尖速比法（TSR）：通過風(fēng)速傳感器與轉(zhuǎn)速反饋，實時調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速使TSR=最優(yōu)值（如10~12），但風(fēng)速測量易受湍流干擾。功率信號反饋法（PSF）：直接以發(fā)電機功率為反饋量，通過功率-轉(zhuǎn)速曲線查表或擬合，輸出最優(yōu)轉(zhuǎn)矩指令，避免風(fēng)速測量誤差。爬山搜索法（HCS）：無模型自適應(yīng)算法，通過小步長擾動轉(zhuǎn)速，比較功率變化方向調(diào)整控制量，適用于復(fù)雜風(fēng)況，但動態(tài)響應(yīng)稍慢。智能算法優(yōu)化：如模糊邏輯（根據(jù)風(fēng)速、轉(zhuǎn)速偏差模糊推理槳距角）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（訓(xùn)練功率-轉(zhuǎn)速-槳距的映射關(guān)系），提升非穩(wěn)態(tài)風(fēng)況下的跟蹤精度。功率限制與平滑：額定風(fēng)速以上（如12~25m/s），通過變槳控制限制氣動功率（將$C_p$降至0.1~0.2），使發(fā)電機輸出功率穩(wěn)定在額定值；同時，結(jié)合儲能或風(fēng)電場級協(xié)調(diào)，平滑功率波動（如通過超前-滯后補償、低通濾波算法），滿足電網(wǎng)對功率波動的要求（通?！?0%額定功率/分鐘）。（三）載荷控制：降低機械應(yīng)力與延長機組壽命風(fēng)力機的機械載荷（如葉片疲勞、塔架振動）是制約機組壽命的關(guān)鍵因素?，F(xiàn)代載荷控制技術(shù)通過主動調(diào)節(jié)氣動載荷實現(xiàn)：主動變槳控制：傳統(tǒng)統(tǒng)一變槳（三個葉片同步變槳）可抑制整體載荷，但無法消除葉片間的載荷差（如湍流導(dǎo)致的不對稱來流）。個體變槳控制（每個葉片獨立變槳，基于激光雷達或應(yīng)變傳感器反饋的載荷信號）可降低葉片根部彎矩達20%~30%，但需更高的控制帶寬與硬件成本。主動失速控制：通過葉片表面的微型氣動裝置（如渦流發(fā)生器、主動襟翼），主動誘導(dǎo)氣流分離，局部調(diào)整升力分布，抑制載荷波動。該技術(shù)尚處于試驗階段，但在極端風(fēng)況下的載荷管理潛力顯著。塔架振動抑制：通過轉(zhuǎn)矩前饋（在變流器控制中引入塔架振動模態(tài)的補償量）或主動質(zhì)量阻尼器，抑制塔架的前后/左右振動，降低結(jié)構(gòu)疲勞。（四）并網(wǎng)控制：提升電網(wǎng)兼容性與支撐能力風(fēng)電并網(wǎng)控制的核心是滿足電網(wǎng)導(dǎo)則（如LVRT、無功支撐、諧波抑制），并參與電網(wǎng)調(diào)頻調(diào)壓：低電壓穿越（LVRT）：電網(wǎng)故障導(dǎo)致電壓跌落時，機組需保持并網(wǎng)并提供無功支撐（如DFIG通過撬棒電路短接轉(zhuǎn)子、全功率變流器注入無功），待電壓恢復(fù)后快速恢復(fù)有功輸出?，F(xiàn)代控制策略結(jié)合虛擬慣量控制（模擬同步機慣量特性，通過電磁轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速的動態(tài)耦合提供短時調(diào)頻能力），提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。無功與電壓控制：通過變流器的無功電流注入，參與電網(wǎng)電壓調(diào)節(jié)。風(fēng)電場級控制可協(xié)調(diào)多機無功輸出，使并網(wǎng)點電壓偏差≤±5%額定電壓。諧波抑制：全功率變流器采用模型預(yù)測控制（MPC）或重復(fù)控制，降低輸出電流的諧波畸變率（通?！?%），滿足IEEE519等標(biāo)準(zhǔn)。四、技術(shù)挑戰(zhàn)與未來展望（一）當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)1.復(fù)雜風(fēng)況下的控制精度：湍流、風(fēng)切變、尾流效應(yīng)導(dǎo)致風(fēng)況時變且空間分布不均，現(xiàn)有MPPT與載荷控制算法在極端風(fēng)況下（如臺風(fēng)、雷暴）的魯棒性不足。2.極端工況的可靠性：極端風(fēng)速（如≥50m/s）、電網(wǎng)故障（如三相短路）下，機組的“安全-效率”平衡難度大，變槳系統(tǒng)、變流器的硬件冗余與控制策略的容錯性需進一步優(yōu)化。3.風(fēng)電場級協(xié)同控制：大規(guī)模風(fēng)電場內(nèi)，機組間的尾流干擾導(dǎo)致整體風(fēng)能利用率下降（可達10%~15%），現(xiàn)有控制多聚焦單機優(yōu)化，缺乏多機協(xié)同的全局最優(yōu)策略。4.智能化轉(zhuǎn)型的技術(shù)壁壘：人工智能算法（如強化學(xué)習(xí)）的訓(xùn)練成本高、實時性差，數(shù)字孿生模型的精度與計算效率難以滿足在線控制需求。（二）未來發(fā)展方向1.多物理場耦合的精準(zhǔn)控制：融合計算流體力學(xué)（CFD）、結(jié)構(gòu)力學(xué)與電磁學(xué)模型，構(gòu)建“風(fēng)-機-電”耦合的數(shù)字孿生系統(tǒng)，實現(xiàn)風(fēng)況預(yù)測、載荷優(yōu)化、功率控制的一體化決策。2.風(fēng)電場級協(xié)同優(yōu)化：基于分布式優(yōu)化算法（如一致性算法），協(xié)調(diào)風(fēng)電場內(nèi)機組的槳距角、轉(zhuǎn)速與無功輸出，減少尾流損失，提升整體風(fēng)能利用率。3.人工智能與邊緣計算的深度融合：采用輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如Transformer、MobileNet）與邊緣計算單元，實現(xiàn)風(fēng)況實時感知、控制策略在線學(xué)習(xí)與故障快速診斷，提升系統(tǒng)自適應(yīng)能力。4.新型電力系統(tǒng)下的友好并網(wǎng)：結(jié)合虛擬同步機技術(shù)、多能互補（風(fēng)電-光伏-儲能協(xié)同），使風(fēng)電具備“源-荷-儲”友好互動能力，支撐新型電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。五、結(jié)語風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)的演進始終圍繞“效率、安全、兼容”三大目標(biāo)展開，從機械控制到智能協(xié)同，從單機優(yōu)化到系統(tǒng)級調(diào)控