大型风机的独立变桨控制方法

为了缓解风力发电机组由于风速扰动所造成的疲劳载荷,给出了一种基于RBF神经网络滑模独立变桨控制策略。通过分析风力机的基本特性,提出将RBF神经网络滑模功率控制单元和独立变桨控制单元相结合的控制方式。RBF神经网络滑模功率控制单元通过对发电机电磁转矩及桨叶桨距角的控制来平衡风力机的气动转矩,使风轮保持额度转速,实现稳定风电机组的输出功率的目的。而RBF神经网络独立变桨滑模控制单元通过实时微调风机桨距角,来优化功率控制单元的统一桨距角信号,实现缓解风机结构疲劳载荷的目的。最后,通过建立基于RBF神经网络滑模独立变桨控制的风力发电机组进行相应的仿真与实验,证明基于RBF神经网络功率控制和独立变桨滑模控制相结合的方法具有良好的控制效果,稳定风机输出功率的同时,极大地缓解风机的结构载荷,降低风力发电机组的维护成本。     

基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨控制研究

针对大型风力发电机变桨控制受外部干扰和参数变化大、造成输出功率不稳定的问题,提出一种智能控制的算法,在RBF神经网络基础上增加模糊算法,利用模糊RBF神经网络实时在线调整PID参数。当实际风速偏离额定风速时,科学调整风机桨距角,使风机所获得的空气动力转矩发生变化,从而在额定功率附近保持风力机输出功率的相对稳定。据此搭建了风电机组各模块的数学模型,并在MATLAB/Simulink上搭建了仿真模块。实验结果表明：基于上述的方法控制效果相比于传统PID控制和常规RBF神经网络PID控制,响应更快、风能利用系数性能超调更小、功率输出更稳定,更有利于风力发电机组的系统稳定性。     

大型风电机组的模糊增益调度PI控制器设计

当风速超出额定风速时,大型风电机组通常采用变桨距的控制方式,通过调整叶片桨距角,改变气流对叶片的攻角,从而改变风电机组获得的空气动力转矩,实现对额定功率的稳定追踪。结合模糊控制与PI（比例-积分）控制,分别设计了模糊PI与模糊增益调度PI 2种变桨距控制器,并在Simulink软件环境下,利用Fast软件提供的5 MW陆基风力发电机模型进行仿真实验。仿真表明,新的控制器能有效缩短调节时间,减小系统超调量,具有较好的控制效果。     

基于改进最小方差法的风电机组变桨距控制

针对额定风速以上风电机组变桨距控制问题,提出了一种基于改进最小方差法的风电机组变桨距控制策略。该方法将延长预测步长思想,时变?琢f0设计和柔化控制作用相结合,能够在突变过程初期,限制控制幅度,在控制后期能够加快收敛速度。同时与递推最小二乘辨识方法结合,用于额定风速以上风电机组变桨距控制系统。通过算例仿真表明,与传统的最小方差控制和PI控制方法相比,该方法能够使得系统响应迅速,在额定风速以上快速改变桨距角,保证了风电机组恒功率输出运行。     

基于模糊RBF神经网络PID算法的无刷直流电机控制

高压断路器永磁无刷直流电机操动机构采用直流电机驱动断路器连杆,推动动触头运动,完成分、合闸操作,具备良好的快速响应能力和控制性能.文章构建了无刷直流电机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了模糊RBF神经网络PID控制算法以及数学模型.分别用传统PID与模糊RBF神经网络PID控制策略,对高压断路器动触头运动特性控制过程进行了仿真.仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制器能够较好地实现动触头的速度跟踪控制,使其按照给定运动速度特性曲线动作,实现对断路器动触头的准确控制,证明了模糊RBF神经网络PID控制策略在配有无刷直流电机的操动机构运动控制系统中是一种行之有效的控制方法.     

基于RBF神经网络的电压外环滑模控制的Vienna整流器

以Vienna整流器为研究对象,针对其传统电压外环滑模变结构控制不变性和对系统参数扰动敏感的问题,分析了以逼近率为基础的滑模变结构控制算法,提出了一种基于RBF神经网络的自适应电压外环滑模控制算法。该控制算法通过将RBF神经网络与滑模控制算法有效结合,同时将中点电位平衡控制加入到RBF神经网络自适应电压外环滑模控制算法的设计中,使用RBF神经网络对电压外环非线性系统进行自适应逼近,能够有效降低切换增益,削弱抖振,增强系统的抗干扰能力。最后,通过仿真分析与实验测试验证所提控制算法的有效性。将所提出的控制算法与传统滑模控制算法、PI控制算法进行比较,结果表明采用这种电压外环控制算法能够对直流输出电压目标值进行快速跟踪,平衡中点电位,改善了系统的动静态性能,提升了其抗干扰能力。     

模糊前馈与模糊PID结合的风力发电机组变桨距控制

大型变桨距风电机组在额定风速以上通常采用PID控制器调节机组桨距角以达到功率恒定的目的,但由于从额定风速到切出风速之间的风速变化范围很大,一组固定的PID参数难以在不同风速下均有好的控制效果。该文在分析PID变桨距控制器缺点的基础上,提出模糊前馈与模糊PID结合的新型变桨距控制方法。模糊PID控制器能够保证在不同风速下均有较好的控制结果,而模糊前馈控制器则能够根据风电机组的桨叶气动特性,在额定风速以上的不同风速段,根据风速给出不同的适当的前馈桨距角,实现动态前馈补偿,提高控制系统的响应速度。对一个300kW的变桨距风电机组的仿真表明,该方法在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量,缩短调节时间,具有较为满意的控制效果。     

基于自适应模糊神经网络的风速软测量

针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题,提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法,在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型,以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入,有效风速作为模型的输出,网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率.仿真结果表明,与传统的神经网络风速软测量模型相比,基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的,风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势,具有较高的准确性.     

变速恒频风电机组预报-校正变桨控制策略

针对现有变桨控制策略在额定风速附近控制效果不甚理想等问题,提出了一种预报—校正变桨控制策略。该策略对风速序列作移动平均处理,并通过插值方法拟合风速—桨距角曲线获取桨距角预报值,在此基础上辅以比例—积分(PI)调节对控制偏差进行校正。通过仿真对比分析了传统变桨控制策略和新型变桨控制策略的特性,结果表明,新型变桨控制策略能够有效降低随机风速波动对变桨控制的影响,在低风速时实现最大风能捕获,在高风速时有效减少变桨动作频率,改善风电机组运行性能。文中给出了该新型变桨控制策略的现场应用运行曲线,验证了策略的实用性。     

基于遗传算法的模糊PI控制在蓄电池智能充电中的应用

蓄电池充电系统是一个变参数系统,但常规模糊控制器所使用的控制参数及规则在使用过程中不能随被控对象参数的改变而改变,导致控制性能不佳。针对传统的模糊控制系统的不足,提出基于遗传算法的模糊PI控制规则优化方法,并利用大时滞对象作为充电系统的被控对象做仿真分析,得出基于遗传算法的模糊PI控制优于常规模糊PI控制。     

基于TS模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制

传统的PID变桨距控制策略存在转速波动较大、变桨的跟随性差等不足。以风速在额定风速以上时,使风力发电机的输出功率稳定在额定功率为研究目标。针对变桨系统的惯性与延迟导致控制过程动态调节时间长、超调量大等问题,提出了基于T-S模糊加权的模糊与PID双模切换优化变桨距控制策略。以Simulink为试验平台,搭建了永磁直驱风力发电机组的变桨控制模型。通过仿真验证表明,所提方法具有模糊控制与PID控制两者的优点,控制输出的桨距角精度更高、响应速度更快、功率更加靠近发电机输出的额定功率。     

基于RBF神经网络整定PID的 风力发电变桨距控制

为了改善变速恒频风力发电系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,在分析系统变桨距控制研究现状的基础上,基于RBF神经网络(RBFNN)整定PID控制理论设计风力发电系统变桨距控制器,建立了风力机及变桨距机构模型,以发电机转速测量值与额定转速相比后误差为输入设计控制器。在随机风作用下对设计的RBFNN整定PID控制器进行仿真,结果表明基于RBFNN整定PID控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,能够有效改善风力发电系统变桨距控制效果     

采用智能控制的DFIG风力发电系统

引入智能控制方法以提高双馈感应发电机(DFIG)在低风速时捕获风能的性能,在高风速时输出功率满足运行要求.在低于额定风速时,采用模糊控制器控制风轮转速,从而获得最大风能利用系数;在高于额定速时,采用神经网络控制器控制桨距角,从而保持输出功率恒定.并利用Matlab/Simulink平台,对引进智能控制的风电系统和采用传统控制策略的风电系统进行了对比仿真研究,验证了智能控制的有效性.     

基于RBF神经网络滑模变结构独立变桨控制研究

为降低大型风电机组由风剪切、风切变和塔影效应在叶片上产生的不平衡载荷,根据风力机气动力学、风剪切、风切变和塔影效应,提出一种基于RBF神经网络滑膜变结构独立变桨控制策略。滑模变结构控制抗干扰强、鲁棒性强和响应速度快,缺点是滑模变结构控制易产生抖动。利用RBF神经网络的在线学习能力,实时调整滑膜变结构控制器增益,使滑模函数趋于切换面,有效降低滑模变结构控制的抖动,提高独立变桨控制系统的动态性能。利用Matlab/Simulink和GH-blade软件搭建了5 MW风电机组的联合仿真模型。仿真实验表明采用所提出的独立变桨控制方案能有效降低桨叶根部不平衡载荷,还能提高风电机组运行在额定风速以下的功率性能。通过试验平台的测试,也验证了所提出的独立变桨控制策略的合理性。     

大型风力发电机组变桨距控制系统设计与仿真

随着风力发电机组单机容量的大型化,变桨距风力发电机已成为风力发电机组的主要研究和发展方向.基于变速恒频风力发电系统,对变桨距控制系统的设计方法进行研究.对风力机的结构和基本工作原理进行了探讨,并分析了风力发电机组的控制过程,分别设计了低于额定转速的PI控制器及高于额定风速的变桨距控制器,通过对控制系统的机理模型仿真,验...     

变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID控制

针对变速风机非线性强、转动惯量大、转轴机械阻尼随转速变化的特点,提出了变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID(nonlinear-PID, NLPID)控制策略,仿真研究表明,非线性PID控制响应快,超调小,受系统参数变化的影响较小,控制精度高,具有一定的适应性和鲁棒性。此外,该文设计了基于模糊规则切换的模糊PID-PID双模变桨距控制器,在此基础上对变速恒频风力发电系统在全风速范围内的运行进行了数字仿真研究。在高于额定风速时,通过变桨距控制器调节桨距角,系统能较好地将功率限制在额定值附近;在低于额定风速时,通过模糊推理,系统能够在免测风速的情况下给出转速参考信号,实现最大风能捕获或恒转速运行。