文摘

本文解决了发电控制系统的新刮板式和几个可伸缩的垂直轴涡轮机叶片。返回的叶片可以完全隐藏在鼓,和消极的扭矩可以大大减少鼓盾牌叶片。因此,功率效率增加。关于控制,跟踪(LQT)线性二次最优控制算法提出了最大功率点跟踪翻译(MPPT)确保波能量转换系统能有效运作高度波动的条件下,随着时间的推移,跟踪过程加速。二维计算流体动力学(CFD)模拟执行获得涡轮机的输出的最大功率点。剧情提示速度比曲线,采用最小二乘方法。的疗效的稳定和动态性能控制策略验证了使用Matlab / Simulink仿真软件。这些验证结果表明,该系统可以补偿功率波动和有效功率调节。

1。介绍

随着经济和社会的发展,能源需求不断增加。作为一种海洋能源,海流能量是一个丰富的和可再生能源。例如,在英国,政府已经从可再生能源电力需求的目标,在2020年到2015年的15%和20%。在苏格兰,2020年的目标是50%1]。海洋覆盖了世界上75%的表面,因此,海洋能源是一个全球性的资源。利用海洋能源发电领域的研究兴趣,,目前,我们大部分的工作重点是经济有效的利用这种能量,以确保质量和可靠性的电力输送。在过去二十年中,增加品种的波能量系统设计,和不同的概念开发和测试(2- - - - - -4]。

以他们的转动轴取向对水流方向,水涡轮机可分为水平轴涡轮机(帽子)和垂直轴涡轮机(槽)。此外,根据不同的类型的动力旋转转子,大桶可以分为两类:升降式和刮板式。Darrieus涡轮机是升降式涡轮机的最有效的类型;这些涡轮机使用翼型创建电梯需要维护旋转。Darrieus涡轮机已经被广泛的研究,利用CFD和实验方法来优化他们的表现(5,6]。升降式涡轮机相比,刮板式涡轮机具有更好的通用性和包括Savonius涡轮机,西风涡轮机,和河岸涡轮机。Savonius涡轮机有许多优点和实验和数值研究了各种设计参数的影响,如转子长宽比、重叠,桶的数量,转子侧,桶堆积的影响(7,8]。

刮板式增值税,如Savonius涡轮机叶片将经历负转矩在返回一半周期,这限制了他们的功率效率9- - - - - -11]。本文描述了一种新的刮板式增值税由一系列的可伸缩的叶片安装在一个鼓。每个叶片的轴向位置控制实现高输出性能。返回一半周期中减少负扭矩,最终增加净驱动转矩,我们采用叶片控制机制包括鼓、同步带,和几个链接和轴减少返回叶片上的负扭矩。叶片安装在鼓和独立控制的叶片控制机制。推进半周,叶片被鼓,产生积极的转矩驱动转子,而在返回一半周期,叶片被拉到鼓,减少负转矩(12]。

控制部分,系统的主要控制目标是最大化功率效率,这就需要涡轮叶尖速度比率维持在其最优值不管波变化。然而,控制并不总是目标捕捉尽可能多的能量。事实上,最优涡轮速度不同的波速度到另一个地方。本文的贡献在于其就业翻译有效的MPPT控制和最优LQT控制不同的操作条件。最优LQT控制是最成功的控制算法之一,广泛用于处理多变量和约束(13- - - - - -17]。设计控制纪律是基于数学模型的控制对象与规定的限制获得最优性能指标(18- - - - - -20.]。根据先前的研究在PID控制,传统的控制算法在无限的稳态给好的结果;唯一的困难时的参考轨迹是波动的21,22]。本文基于提出的想法(23]。控制器的性能使用最优LQT控制和PID将在模拟部分的分析和讨论。

2。海洋能量转换系统

水涡轮机可以通过转动轴取向特征对水流方向。大桶,也称为错流水涡轮机,绕一个轴垂直于电流。比水平同行大桶效率较低,但他们可以不管流的方向,更适合小型分布式发电。大桶的水能量转换系统是由一个中心,叶片,发动机舱,变速箱,发电机,和一个功率调节器控制器(见图1)。设备的工作原理类似于风力涡轮机。每一波在流线型叶片洗一些速度和角度,导致轴的转动。然后水动力动能转换成机械能。齿轮箱将低速高扭矩,机械能并将其传递到发电机,同时调节功率和输出负载。因此,这些涡轮机也称为“水下风车。”

2.1。增值税的描述

增值税的旋转周期可分为推进半周期和返回的半周期,因为叶片产生积极的前和负扭矩扭矩后者。本文描述的增值税是完全不同于以前的设计。在这里,我们采用了一种叶片控制机制组成的鼓,同步带,一些链接和轴,减少负转矩的返回刀片(见图2)。叶片安装在鼓和独立控制的叶片控制机制。推进半周,叶片被鼓,产生积极的转矩驱动转子,而在返回一半周期,叶片被拉到鼓,减少负扭矩。

汽轮机的工作原理如下:首先将刀片推鼓的链接作为涡轮旋转,产生积极的转矩驱动转子。完全扩展之后,刀片收回鼓的内部,使水流过去涡轮用最小的阻力。合成转矩驱动涡轮机产生力量。

3提出了一种二维示意图涡轮机的机制,说明了一些重要的参数: 事件流的速度是水, 鼓的直径, 权力之间的偏心轴,偏心轴, 偏心盘的半径, 是链接的长度, 叶片的长度, 转动的角度,这是用来描述叶片的旋转相对于事件流。 叶片的外边缘之间的距离和滚筒轴,可以作为计算 在推进半周( ), 是最大化 水影响垂直叶片,叶片达到一个相对高的驱动转矩。在返回一半周期( ), 仍然是 (常数)。这一发现证实了叶片完全隐藏在鼓,只有在动力轴旋转。负力矩从而可以大大减少因为鼓盾牌叶片。

1显示了增值税的主要几何特征。

2.2。系统的动力学特征

根据贝茨理论(24),水动力电源 水轮机是捕获 在这个函数中, 表示功率转换效率,它取决于尖端速度比率 和叶片螺距角 pitch-controlled水轮机。这是一个非线性函数代表水能量转换系统的能力最大化能量捕获。 的比例是涡轮叶片的尖端速度波速度和定义是

捕获的力量从海(水动力电源)也可以被定义为 此外, 从函数(2),(3),(4)和(5),我们得到

当螺旋角 是固定的,水能量转换系统只能在一些特殊操作吗 捕捉最大功率额定转速。这个特殊的 被称为最佳技巧速度比率:

最优转矩可以描述的 在转矩常数 是恒定的。

摘要结构模型,水轮机的音高是使用机械操纵系统。因此,修改后的模型认为这里是一个定螺距涡轮机

所以我们有

研究生成系统的动力学特性,功率系数的功能必须与变速比。转子旋转得到相对准确的结果,我们首先考虑使用CFD的水动力性能的方法。因此,进行了二维数值模拟使用商业代码流利的13.0。在本文中,我们引入一个标准two-equation 在瞬态预测模型来预测湍流效应(25),这是广泛使用,能够模拟许多流政权。的模型是基于传输方程湍流动能 和耗散率 。扭矩和功率的系数

在这些功能, 叶片扭矩, 横截面积, 刀片的高度。对于二维模拟,单位高度 使用m。

获得的特定的输出性能涡轮,几个病例调查转子角速度之间的0.4 m / s, 1.2 m / s。收敛是由残差的数量级。下面的所有扩展剩余工资的下降 采用收敛性判据。

4显示了轮廓的绝对速度流场的流量系数 和一个旋转角 = 60°。图5表明速度下降发生在水通过涡轮,主要推进引起的叶片,一直延伸向外鼓和扰乱的流。因为屏蔽的鼓,鼓内流有一个相对较小的速度和湍流不如外鼓。流速下降显著时,通过延长叶片的一部分,建议的扩展部分叶片明显有助于总转矩输出,而在叶片的一部分几乎没有做出任何贡献的总扭矩。

并给出了CFD模拟表2,列出了不同功率系数的值( ), 各不相同。

表中的值2利用获得的功率系数( 曲线)与变速比使用最小二乘估计方法(见图6)。二次拟合函数如下:

为一个特定的水流速度,流量系数的平均功率系数增加,直到达到最大值点;随后,流量系数的进一步增加导致减少平均功率系数。获得的最大平均功率系数 一个值为0.1963,与当前竞争刮板式涡轮机。

2.3。系统的水动力模型

增值税传动系动态图7。在图7,水动力扭矩 将增值税运行速度 。低速扭矩 在转子施加制动力矩。发电机是由高速扭矩 由发电机电磁转矩和制动 。变速箱变速箱增加转子速度的比率 发电机的速度 和增强低速扭矩。

转子动力学方程如下: 变速箱比 被定义为 结合后(11)和(12),我们得到 在上面的方程中,合并后的惯性转子和发电机占主导地位,和外部刚度 低到可以忽略。我们代表了传动系使用单一集中质量控制的目的,并提出了简化模型如下: 我们终于获得生成的权力

方程(10)表明该系统是高度非线性的方波和速度 函数。根据描述的线性模型(26,27),我们进行建模来确定表单用于表示最优控制如下: 附近的最佳点,我们定义的水动力扭矩变化 转矩参数 被定义为

波速度模型 在哪里 滤波器的时间常数和湍流分量波的速度从低通滤波白噪声的结果吗

(线性化后的19),我们有 和机械时间常数 最后,我们可以定义为状态空间模型 在哪里 输出 被定义为

在这篇文章中,输出是简化为转子转速的变化,和矩阵 给出当 通过 控制器策略呈现在图8

2.4。最优LQT控制描述

最优控制是一种控制的概念已被广泛用于20多年,尤其是在流程工业(28- - - - - -31日]。随着优化算法的发展,研究人员现在更感兴趣的其他领域应用。最优LQT控制是一个过程模型。任何流程模型能够预测未来输出信号基于初始值可以用来预测未来预测在地平线的时间内输入长度。预测的输出信号是用来最小化代价函数基于控制目的和应用程序。给出了动态方程和测量方程

下标 显示每个矩阵的维数。另一个输出是

需要跟踪指示矩阵 。最受欢迎的成本函数使用二次形式跟踪参考如下: 在哪里

我们假设指示矩阵 是由一个已知的系统,所描述的是哪一个

在上面的函数中, 是白噪声。跟踪最优输出,我们引入增广状态向量 和增强噪声向量

的动态方程 就变成了 在哪里

更新后的输出方程 在哪里

指数函数表示的增广向量和增广矩阵

是一个矩阵组成的吗 ,构成反馈回路。图9是构造示意图。

3所示。仿真结果和讨论

因为波的波动速度、水动力扭矩的变化成比例的快速波动波速度。因此,波浪发电转换系统是一个时变参数系统。正式,波速测量是准确地在这个系统;然而,当前的仿真可以测量误差小于10%。最广泛使用的方法是基于使用卡尔曼滤波器估计涡轮机轴转速。在我们的模拟中,我们描述了波速度与过滤随机信号,如图10,没有考虑大型涡轮的影响。波速变化从0.5 m / s, 3.0 m / s, 2.0的平均波保持速度为50米/秒;这个时间间隔足以模拟海洋的轻微运动,观察控制器的响应。

海洋能源转换系统的目的是实现两个简单的目标。我们的主要目标是获取最大的波浪发电可能翻译使用MPPT算法。此外,我们旨在确定公差可以增加系统的负载。为了实现第二个目标,我们最小的变化率发电机转矩控制输入通过整合成本函数(38)。我们在模型建造的控制部分是呈现在图11

在本文中,我们采用了两个controllers-a PID控制器和最优控制器和他们相比,验证最优LQT控制器能够更好的跟踪精度。PID增益 , , 。根据函数(24),下标维度的最佳LQT控制器 。通过比较实际和最优转矩之间的错误,发现了以下结果。正如所料,波的变化大大改变最优步参考;实际发电机转矩响应的PID(蓝色)和最优控制(红色)密切跟踪最优曲线(黑)在图12(一个)。因此,最优LQT控制器提供了更好的跟踪稳定性和更精确的性能。我们还策划之间的绝对误差力矩曲线和最优曲线在图12 (b)为了增添清晰;显然,最优控制器匹配的理想曲线。此外,最优LQT控制器产生更精确的速度比的最佳值,如图12 (c)

最优LQT控制器计算每个采样时间的控制输入而不是简单地生产反馈增益为每个波速。图13提供了输出功率和最大的捕获能力。图13 (b)展示了实际和最优曲线之间的小错误和最优的效率高LQT最大化功率捕获控制算法。

4所示。结论

在这篇文章中,我们介绍一个发电控制系统的新刮板式增值税和几个可伸缩的叶片和描述涡轮工作在重复波扰动模型。权力最大化捕获,我们开发了使用线性化的模型预测控制器系统跟踪速度最优小费比例。不同的波速度类型的翻译,研究解决MPPT问题更有效。仿真结果表明,轴遵循最优曲线完美,和,因此,最大功率捕获优化发生在收敛。

在未来,我们将调查其他控制算法和应用额外的数学计算来优化性能。

命名法

: 水流的速度
: 水的密度
: 提示速度比
: 功率系数
: 转矩系数
: 转子转速
: 发电机的速度
: 发电机电磁转矩
: 低速转矩
: 高速扭矩
: 发电机外部阻尼
: 转子外阻尼
: 涡轮总外部阻尼
: 转子惯性
: 发电机的惯性
: 涡轮总惯性
: 外部转子刚度
: 发电机外部刚度
: 涡轮总外部刚度。

相互竞争的利益

作者声明不存在利益冲突。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(赠款。51179159也没有。61572404)。