激光雷达（LightDetection andRanging，简称LiDAR），是利用激光来进行探测的遥感设备。测风激光雷达，是利用气溶胶的多普勒效应进行风场测量的激光雷达。测风激光雷达采用可见光或近红外波段进行主动遥感测量，具有下列优点：高时空分辨率、强抗干扰能力、准确的测量精度、可全天不间断工作。

测风激光雷达，可分为多个种类：地面风廓线激光雷达、地面扫描激光雷达、长距式机舱雷达、控制式机舱雷达^[1]。激光雷达前馈控制技术(LiDAR-assistedTurbine-Control)，是利用控制式激光雷达，对风机控制策略进行优化，以降低载荷、提高风机的适用性、提高风电量、延长风机寿命。图1是激光雷达前馈控制技术的示意图：在经典的风机控制策略中，风机根据不同的风况和风机运行状态被动地调整风机控制策略，已达到控制系统的预订目标；激光雷达前馈控制技术，是在经典的风机控制策略中，通过激光雷达的实际测量来提前调整风机运行状态，以适应复杂的风况。

图1：激光雷达前馈控制技术的示意图

激光雷达前馈控制技术，被证明是风能行业中有发展前景的技术。在风电机组的功率验证、载荷测试、偏航修正、变桨控制等方面，均可为风电机组前馈控制提供可靠的输入参数^[2]。激光雷达测量的风速信号，可作为前馈控制器的输入参数，在激光雷达信号的帮助下，前馈控制的桨距角控制器能够抑制风速变化引起的扰动并减少风机叶片和塔架的载荷^[3]。在阵风工况下，整套方法能够有效减小风机重要部件的载荷，并有效降低风机发生超速、过功率重大故障的风险^[4]。在气流到达叶轮之前，控制器就已经接收到超前信号，提前准备变桨动作，避免或减少风力发电机组的超速故障，降低机组载荷，提高了风力发电机组在极端风况下的安全性，进而有助于提高发电量，改善风力发电机组的运行效率^[5]。

1.1 激光雷达的实际测量

激光雷达的测量性能，该项技术的基础，测量的精度决定了算法对风速状况的识别能力，进而决定了最终风机的控制效果。研究结果表明，40米到200米是前馈控制的关键区域，对该区域的精确测量是最为重要的。如果仅采用一个测量距离的激光雷达，塔底的损耗等效载荷（DEL）仅可降低8.9%，叶片根部的损耗等效载荷降低3.8%；如果采用多个测量距离的激光雷达（从50米到160米），塔底的损耗等效载荷（DEL）可以降低13.7%，叶片根部的损耗等效载荷可以降低5.4%^[6]。多个测量距离对于分析风场特征，有非常重要的作用。

图2：激光雷达在风场中测量的示意图

1.2 风机前的风场预测

激光雷达前馈控制的目标是保护风机机组，减少极限载荷和疲劳载荷。为达到这一目标，需要向控制器提供可靠和准确的风数据，从复杂风场中提取关键的风参量，IFPEnergies nouvelles(IFPEN)和Leosphere合作开发了相关的风场算法，并通过一系列现场测量优化了算法，最后用风场预测作为主控的主要控制参量。

算法开发时考虑了空间和时间上风场的相关性，基于多光束、多距离、较高时间采样频率的测量数据。气流在向风机移动的过程中，风速会发生变化，同时由于风机的阻挡效应，气流的风速会存在一定减弱效应，算法要同时考虑风速的演变过程和风机的阻挡效应。现代风机的直径越来越大，需要考虑叶轮空间平面上的整体风速状况，因此引入叶轮平均风速作为主要参数。同时，为了区分风场的特征，还要考虑垂直和水平风切变、湍流强度等一系列风参数。

1.3 控制策略优化

风电机组结构单元控制的研究主要有桨距控制、偏航控制、发电机与变流器控制三类，经典的控制算法，可以采用PID控制，现代的控制算法主要有最优控制、鲁棒控制、滑模变结构控制、非线性自适应控制和智能算法控制^[7]。风场预测的引入，可以提高控制策略的能力，使得风机变得智能。

图3是将激光雷达集成到风机后的实际测量结果，图中RAWS为叶轮等效风速，黄色线是通过风机功率计算的叶轮等效风速，蓝色线为0秒风速预测，红色线是5秒后的风速预测。

风机功率计算的叶轮等效风速是较为客观的参考值，由于叶轮具有较大的惯性，叶轮对于风能的吸收具有一定的时间尺度，可以验证RAWS风速预测的代表性。0秒风速预测与叶轮等效风速有很好的一致性，表明激光雷达前馈控制技术对于风场的识别是准确的。同时，从图中可以看出，5秒后的风速预测提前另外两条曲线，表明了激光雷达前馈控制技术的可行性，风速预测是风机控制策略很好的指示参数。

图3：叶轮等效风速RAWS的时间序列图（黄色线是风机功率计算的叶轮等效风速，蓝色线为0秒风速预测，红色线是5秒后的风速预测）

风场预测，常常采用湍流冻结假设^[8]。冻结假设对于风速场的随时间的演变不能很好的估计。图4对比了新算法与传统算法的区别，新算法提高了风速预测的准确性。该算法已经嵌入到激光雷达中，并用SmartEole项目进行了测试（SMARTEOLE，2015-2019，https://smarteole2018.sciencesconf.org/）。同时其他类型的风机上进行了广泛测试，现有结果表明，激光雷达前馈控制技术是有广泛应用前景的技术。

图4：相关性随频率的变化

表1总结了激光雷达前馈控制技术的应用方向及潜在收益。行业现有资料显示，激光雷达前馈控制技术可以显著降低风机载荷。载荷的降低是激光雷达前馈控制技术最为重要的效果，载荷降低后，会带来一系列的收益，并可提升风机的适用性。同时，激光雷达可以监测风机运行的风况，客观评估风机性能。

表1：激光雷达前馈控制技术的应用方向及潜在收益

激光雷达前馈控制技术(LiDAR-assistedTurbine-Control)，是利用控制式激光雷达，对风机控制策略进行优化，以降低载荷、提高风机的适用性、提高风电量、延长风机寿命。激光雷达前馈控制技术，被证明是风能行业中有发展前景的技术。

激光雷达前馈控制技术的实现，需要三方面的条件：激光雷达的测量性能、风速预测、风速预测对控制策略的优化。激光雷达的测量性能是技术基础，测量精度决定了算法对风速状况的识别能力，进而决定了最终风机的控制效果。风速预测，可以向控制器提供可靠和准确的风数据，从复杂风场中提取关键的风参量。可靠的风速预测是控制策略的参考标准，可以优化控制策略，使得风机变得智能。

行业现有资料显示，激光雷达前馈控制技术可以显著降低风机载荷。载荷的降低是激光雷达前馈控制技术最为重要的效果，载荷降低后，会带来一系列的收益，并可提升风机的适用性。同时，激光雷达可以监测风机运行的风况，客观评估风机性能。

图5：激光雷达集成在风机后的照片

参考文献：

[1]梁志，“机舱式激光雷达在风电后市场领域的应用方向与案例分析，”《风能产业》，2019.

[2]张超越，董晔弘，and莫蕊瑜，“基于激光雷达测风在距离加权下的风速重构算法，”能源与节能，2019,doi: 10.16643/j.cnki.14-1360/td.2019.12.018.

[3]王梦玲，“基于激光雷达的大型风机前馈控制技术，”电子世界，vol.6, no. V, 2016, doi: 10.19353/j.cnki.dzsj.2016.24.075.

[4]卢晓光，李凤格，and许明，“基于激光测风的阵风控制研究，”机械与电子，pp.68–70, 2016.

[5]林淑，兰杰，莫尔兵，林志明，and王其君，“基于激光测风雷达的风速前馈控制算法设计，”东方汽轮机，no.2, pp. 51–56, 2017, doi: 10.13808/j.cnki.issn1674-9987.201.

[6]D. Schlipf and F. Haizmann,“Evaluation of the Wind Iris TC Measurement Capabilities forLidar-Assisted Control sowento Project Report,” pp. 1–12, 2018.

[7]杜彬，“高低风速下大规模风电场功率爬坡有限度控制策略研究_杜彬，”上海电机学院，2017.

[8]S. Davoust and D. Von Terzi,“Analysis of wind coherence in the longitudinal direction usingturbine mounted lidar,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 753, no.7, 2016, doi: 10.1088/1742-6596/753/7/072005.

作者：LeosphereSAS 梁志、RobinCOTE、MatthieuBOQUET

IFPEnergies nouvelles FabriceGUILLEMIN