一种基于滑模自抗扰控制器的风电机组变桨距控制策略

为了改善风力发电系统在恒功率区的性能,提出了一种基于滑模自抗扰控制器的变桨距控制策略.在高于额定风速的风况下,通过变桨控制器改变桨距角,保证风力发电机输出功率稳定在额定功率附近.通过MATLAB仿真软件对所提变桨距控制策略与PID控制策略对比,仿真结果表明:基于滑模自抗扰控制器的变桨距控制策略下的风力发电机组能够使输出...     

一种基于改进自抗扰控制器的风电机组变桨距控制策略

为了改善风电机组的恒功率输出区域的动态性能,提出了一种基于改进自抗扰控制器的变桨控制策略。当风速高于额定风速时,通过调节桨距角改变风机气动转矩,保证风机输出功率的稳定性。设计了一个改进的连续光滑的非线性函数,可有效提高系统的抗扰动能力。基于该非线性函数对传统自抗扰控制器做出了改进。仿真结果证明,改进自抗扰控制器的变桨距控制系统能够对桨距角进行精确调整并将输出功率快速稳定到额定值附近,具有较快的响应速度及较好的抗扰动能力。     

基于权系数法的功率和载荷协同控制策略

针对大型风机在高风速区由风剪切效应引起的输出功率波动和叶轮不平衡载荷，从功率和载荷两个维度出发，以NREL公司的5MW陆基风机为对象，提出一种基于权系数法的功率和载荷双目标协同的独立变桨控制策略。首先，以遗传算法优化的PID作为主控制器，通过风轮转速反馈得到统一变桨距角；其次，根据方位角反馈得到各桨叶的动态权系数，以此调整各桨叶的桨距角；最后，将叶根挥舞力矩反馈给模糊PID控制器得到载荷影响下的桨距角微调量，并对桨距角进行修正。通过FAST和Matlab/Simulink平台联合仿真，将所提控制策略与统一变桨距控制和独立变桨PI控制对比分析。结果表明，所提控制策略能有效地将输出功率稳定在额定功率附近，并且对于降低风轮不平衡载荷具有显著效果。     

数据驱动的变速变桨风能转换系统恒功率控制

为了实现风能转换系统在额定风速以上的恒功率控制,必须同时控制桨距角和电磁转矩。针对变速变桨风能转换系统具有强非线性和不确定性难于建立精确模型的问题,将数据驱动的最优控制理论和多变量控制策略相结合,根据变速变桨风能转换系统的输入输出数据得出系统的马尔可夫参数,据此构造一个基于数据的状态观测控制器,并通过差分Riccati方程的闭合解来设计多变量最优反馈控制器。在MATLAB/Simulink的仿真结果表明:在不建立模型的基础上设计的数据驱动的多变量最优控制器能够有效地实现系统的恒功率输出控制。     

双馈风力发电机组协调多目标非线性控制

为平抑双馈风力发电机组额定风速以上的转速和功率波动,基于协调无源性方法,提出一种同时考虑桨距角和转子励磁控制的协调控制策略。首先,在分析风力机特性和双馈感应发电机基本电磁关系的基础上,给出风力发电机组桨距角调节、转子励磁控制的四阶系统非线性模型。特别对风能利用系数进行了关于桨距角的多项式拟合,并对拟合的不确定性建模,确保了模型的准确性。其次,由Lyapunov方法设计前两阶鲁棒控制器,得到桨距角控制输入,再用协调无源性方法设计励磁控制部分,使得整个系统达到反馈无源,既保证了系统的鲁棒性,又保证了整个系统的渐近稳定性。最后,通过仿真验证了控制策略的控制效果,并与其他控制策略进行了比较,验证了该控制策略的有效性。     

风速波动时基于UKF-DFNN的变桨距控制

针对风速大于额定风速时风速波动引起风电机组的功率波动及变桨距系统频繁启停的问题,提出基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,简称UKF)与动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neural network,简称DFNN)相结合的变桨距控制策略.为了消除传统变桨距控制中风速作为输入信号时产生的时延,将风电机组转速及输出功率作为反馈输入量.利用UKF对反馈输入量进行实时滤波处理,且将滤波后的数据用DFNN动态调整其权重,得到精确的桨距角指令值.采用Matlab/Simulink构建仿真模型,将UKF-DFNN控制与模糊PID、径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络控制进行对比分析.仿真结果表明:所提策略能提高风速波动时系统的鲁棒性、抑制桨距角的波动范围、输出稳定的功率.     

模糊控制在变桨距恒速恒频风力发电机中的应用

根据变桨距恒速恒频风力发电机的桨距控制原理,采用模糊推理策略,提出了对风力机的桨叶节距角进行控制,使其在高风速时始终保持额定转速,从而获得稳定的输出功率的方法.     

兆瓦级风力发电机组变桨系统模糊控制研究

根据变桨距控制系统模糊节距器的设计思路和模糊控制器的结构,设计了在高于额定风速时的模糊节距控制器,阐述了其基本原理和技术特点。     

变速变桨距风力发电机组控制方法研究

由于风能的能量密度低、随即性和不稳定性等特点,给大型风力发电机组的控制技术问题带来困难。在风力机空气动力学特性分析的基础上,讨论了变速变桨距风力机组在低于额定风速和高于额定风速阶段的不同控制策略。并在对变速变桨距风力机进行建模的基础上,结合提出的控制规律,利用Matlab/Simulink分别进行仿真,最终结果表明,控制曲线与预期要求一致。     

并网风力机中基于变桨距角的神经网络控制方法

针对并网风力机的运行特性,在其传动系统和发电机的动态模型基础上设计控制器.当外界风速较大,提出采用基于神经网络的风力机叶片桨距角控制器抑制多余的风能进入发电系统,维持风力发电机馈送到电网的功率稳定;当风速较低时,风力机转速需要跟随风速变化,调整叶片桨距角处于捕捉最大风能位置处,保证风力机的风能转换效率最优,提高其运行效率.仿真结果验证了该控制方法的有效性.