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摘要：在可再生能源利用技术中，风力发电技术是一种具有发展前景且相当成熟的技术。经过多年快速发展，全球风电行业进入平稳增长阶段，而海上风电场规模不断扩大。随着我国风电并网规模扩大及海上风电场的发展，对风力发电技术的可靠性有了更高的要求。本文首先分析了风力发电系统的故障类型，继而对风力发电系统多故障诊断与容错控制进行了理论概述，最后介绍了基于多模型预测控制的风力发电系统容错控制策略。
关键词：风力发电；多故障诊断；容错控制
引言
随着世界范围内能源与环境问题的突出，可再生能源的需求日益增多，风力发电技术也得到了迅猛的发展。同时，为了保证发电的可靠性，风力发电系统的故障诊断与容错控制方面的研究得到了越来越多的重视。
一、风力发电系统的故障类型
1、电网电压不平衡故障
在正常情况下，电网电压的幅值、频率和相位均可以看作是固定的，但风电系统是一个非线性很强的系统，所以通常定子侧的电压存在波动，尤其是并网运行的风力发电机组会经常受到电压波动的影响，进而影响控制器的调节效果，如果可以及时的诊断出电网侧电压波动并做出相应的调整，就能够大大提高风电机组控制系统运行的稳定性和可靠性。
2、齿轮箱、发电机等部件内部故障
由于风电机组长时间运行在不稳定工况下的原因，所以它的主要部件都非常容易随坏，包括传动机构、变桨距系统和发电机系统等，尤其是齿轮箱的故障，现在己经有了很多相关的研究成果。
3、传感器和执行器故障
传感器和执行器是信息获取和执行控制的主要装置，如果出现性能故障或失效时，将给后续的监测、控制等带来严重影响，产生误诊、误报等严重后果，甚至可能造成不可估量的损失。
二、风力发电系统多故障诊断与容错控制
1、力发电系统多故障诊断
故障诊断技术是通过采集设备在运行过程中的状态，确定系统是否正常工作的技术。诊断出故障及其原因，就能预报故障，避免造成更大的损失。近年来，许多学者研究故障诊断技术，发展至今已经成为一门综合信息处理技术的独立学科，它可简单的划分为如下三种类型：
（1）传统诊断方法：振动检测技术、汕液分析技术、噪声检测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；
（2）数学诊断方法：基于贝叶斯决策判据的模式识别方法、基于概率统计的时序模型诊断法、基于距离判据的故障诊断法、故障树分析法、小波分析法，以及分形几何法等；
（3）智能诊断方法：模糊逻辑、专家系统、神经网络等
很多前沿学科的成果在近些年不断引入故障诊断领域，使故障诊断技术有了很大的发展。硬件设备和计算机技术的应用，更使故障诊断技术得到了前所未有的推广。目前故障诊断技术在石油、化工、电力、汽车等行业都己经得到了广泛的应用，同时故障诊断在风电领域的应用也在继续深入探索阶段。因此，对风电机组的故障诊断有着较大的现实意义。通过对风电机组控制系统的运行特性的研究发现，风电机组控制系统中的电压电流传感器、传动系统和风机等各部件均易出现故障。
2、风力发电系统多故障容错控制
（1）被动容错控制
被动容错控制，就是在不改变控制器参数和结构的情况下，用鲁棒控制等技术使整个闭环系统对某些确定的故障不敏感，从而使故障后的系统能够继续运行并达到原有性能指标。早期的容错控制系统设计中大多采用这种控制策略，这是因为鲁棒控制技术可以解决系统中的参数摄动问题。如果将系统中的故障归类为模型中的参数摄动问题，自然就可以利用鲁棒控制技术进行容错控制器设计。但是这种策略的容错能力是有限的，它主要是靠原始正常系统的鲁棒性来达到效果的。被动容错控制器设计相对简单，不需要故障信息和重构控制器，因此控制器参数一般为常数。被动容错控制大致可以分成可靠镇定、完整性、联立镇定三种类型。
（2）主动容错控制
主动容错控制，是指在故障发生后通过对控制器的参数或结构的重新调整，使系统恢复原有性能。大多数主动容错控制需要故障诊断系统，通过这一系统获取各种故障信息。主动容错控制这一概念正是来自对所发生的故障进行主动处理这一事实。主动容错控制主要可以分为三种：控制律重新调度、控制律重构和模型跟随重组三大类。
三、基于多模型预测控制的风力发电系统容错控制策略
1、基于多模型预测控制的风电系统容错控制结构
当风力发电系统发生故障时，也就意味着风电系统的内部模型发生了明显的变化，己经导致了对系统动态性能的影响，需要更换现有的控制率以达到容错控制的目的。所以根据不同故障情况下的风电模型，将多模型预测控制方法作为容错控制策略运用到风力发电系统当中，针对不同模型分别设计不同的控制器。
本部分，主要结合风力发电系统的6种状态进行分析，包括正常运行状态F0，发电机转速恒偏差故障F1，输出功率恒增益故障F2，桨距角恒偏差故障F3发电机转矩恒增益故障时F4，发电机转矩与输出转速同时发生故障F5通过分析建立对应的多个模型，并设计其控制器。
正常状态下，风电系统采用模型F0，并选择相应的主控制器来跟踪系统设定值。当系统检测到故障，那么根据故障检测到的信息，将系统模型切换到后备的故障模型（F1~F5），并选择对应的控制器，以达到容错控制的目的。容错控制策略集合了多模型预测控制，故障检测，故障分类和切换机制。
2、多模型预测控制的基本原理
多模型控制的基本思想是通过多个模型来逼近被控对象的动态特性，然后再分别设计每个模型对应的控制器来控制不同工况下的被控对象，多模型预测控制主要可由以下三部分组成。
（1）被控对象的模型在不同工况下的结构也不相同，通过分析建立不同工况下的多个模型，从构成多模型集合
Ω={Mi|i=1,2,...,m}
其中Ω表示以模型Mi为元素的多模型集合，Mi表示系统在特定工况下的模型。
（2）建立模型集合。中的各个模型对应的预测控制器，每个控制器都能保证各自的控制效果，构成控制器集合
C={Ui|i=1,2,...,m}
其中C为基于Ω设计的控制器集合，Ui为基于模型从设计的相应控制器。
（3）创建合适的切换函数，当工况变化时，根据相关信息选择当前工况对应的被控对象模型，同时切换到对应的预测控制器。
预测控制是一种最优控制算法，已经有很多种预测控制算法，无论算法形式如何不同，但基础都建立在以下三项基本原理的基础上:模型预测、滚动优化、反馈校正。预测控制是通过采取过去及现在的系统信息，再通过预测模型预测未来的输出变化，以有限时域滚动优化的方式使受控量和目标值的偏差尽可能小，从而实现系统的优化控制。
当系统发生执行器故障和传感器故障时，由于影响系统的正常运行，所以会改变系统的动态特性，也就是预测模型发生了变化。根据故障诊断的相关信息，可以得到故障参数的大小，那么也就可以将故障后的预测模型进行描述。
结语
目前对风力发电系统的研究越来越多，其中也包括故障诊断与容错控制的相关内容。通过阅读大量的国内外相关文献，并对这些资料进行整理，阐述了风力发电的发展现状及相关技术背景，在此基础上分别介绍了故障诊断和容错控制的发展及相关方法在风电系统中的应用。
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