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...     

基于逆系统方法的变速变桨距风机的桨距角控制

为优化变速变桨距风电系统的高风速区风电系统的风能捕获,基于奇异摄动理论和逆系统方法提出一种非线性的桨距角控制器.该方法将风电系统模型简化为一阶动态系统,并设计其逆系统与之级联.由于级联系统呈"伪线性",可由线性系统理论的相关方法设计其动态性能.理论分析和仿真实验证明了系统的稳定性.与传统的比例积分(PI)控制器相比,该非线性控制器可以减小风速波动所引起的风机机械转矩、转速和系统输出功率的脉动;与其他非线性控制器相比,该控制器更易实现和移植.     

基于永磁同步风力发电系统的自抗扰控制

以额定风速以下风能的最大捕获为目标,针对基于永磁同步风力发电系统反馈线性化模型设计了一种自抗扰控制器。所设计的自抗扰转速控制器包括扩张状态观测器和非线性状态反馈控制律,前者将扰动作为扩展状态,后者将估计转速与给定转速之差通过非线性函数变换推导出控制律,并在Matlab/Simulink下搭建仿真模型。仿真结果表明,风速在额定风速以下时,自抗扰控制方法能有效实现风力发电机组的最大风能捕获。     

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。     

海上浮式风电机组变桨距自抗扰控制策略研究

为有效抑制由随机风、浪载荷引起的海上浮式风电机组发电功率波动,提出了变桨距线性自抗扰控制(LADRC)策略。综合考虑气动力、水动力、结构弹性和变桨距控制等影响因素,建立5 MW级海上浮式风电机组气弹水控耦合系统动力学模型,基于恒转矩控制目标设计变桨距线性自抗扰控制器,分别采用带宽整定法和BP神经网络整定法对控制器参数进行整定,对比分析变桨距线性自抗扰控制对发电功率波动的抑制效果。研究结果表明:采用带宽整定和BP神经网络整定的变桨距线性自抗扰控制可以有效地改善海上浮式风电机组变桨距灵敏度,抑制发电功率波动。     

风电机组电动变桨距控制系统的研究

文章针对风力机的强非线性设计了模糊PID电动变桨距控制器,以此实现风电机组在不同风速段下的功率控制策略,即在低于额定风速阶段,系统能跟踪最大功率点;在高于额定风速阶段,通过变桨距控制器调节桨距角,将功率限制在额定功率附近。理论分析和仿真结果表明,该电动变桨距控制系统的桨距角控制策略达到了设计的预期目标,为其在实际风场中的应用奠定了基础。     

深海船舶动力定位的动态面复合自抗扰控制

以自抗扰控制为基础,针对其非线性状态误差反馈控制律和扩张状态观测器分别引入动态面控制及线性自抗扰控制思想进行适应性改造,设计出一种运用于船舶动力定位的动态面复合自抗扰控制器。改进的非线性状态误差反馈控制律是为了提高系统对扰动的估计能力,线性扩张状态观测器是为了在估计扰动的同时对参数的选取进行简化。仿真结果表明,改进后的动态面复合自抗扰控制器有更好的抗干扰能力,对目标值的调节时间更快,鲁棒性更强,提升了船舶动力定位的精准度。     

基于广义反向学习的改进鲨鱼算法自抗扰参数整定

针对非线性自抗扰控制器参数难以整定、很大程度影响控制精度的问题,提出一种改进鲨鱼优化算法的在线整定方式。首先,针对传统鲨鱼算法易早熟收敛陷入局部最优,且算法全局搜索精度低的问题,通过广义反向学习对鲨鱼种群进行初始化,并在鲨鱼位置更新过程中加入非线性控制因子,平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,最后在迭代过程中加入Levy变异机制,提高算法跳出局部最优的能力。其次,将改进后的鲨鱼优化算法对自抗扰控制器参数在线整定,并将优化后的自抗扰控制器用于工程实例中,进行仿真实验。实验结果表明,整定后的自抗扰控制器很大程度提高了控制精度和抗扰动能力。     

异步电机的新型非线性自抗扰控制器的研究

为提高控制系统的鲁棒性,抑制电机参数波动及负载扰动的影响,基于自抗扰控制器(ADRC)原理,提出了适用于异步电机控制系统的自抗扰控制器方案.自抗扰控制器由3部分构成:跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律.自抗扰控制器不依赖于被控系统的具体数学模型并对内外扰有较强的抗扰能力,而且在整个系统工作区间内都会有良好的鲁棒性与适应性.仿真结果表明自抗扰控制器对模型的不确定性以及测量噪声的鲁棒性较好,而且它还具有较优的动态性能.     

全向移动机器人自抗扰解耦控制

针对全向移动机器人系统存在的模型复杂、强耦合以及内外随机扰动造成控制困难的问题,提出自抗扰控制方法.以八轮全向移动机器人为例,通过分析运动学、动力学模型,设计自抗扰解耦方法.以非线性函数作为自抗扰控制器各部分的状态反馈,采用扩张状态观测器估计内外随机未知扰动并给予主动扰动补偿.仿真试验表明:与传统PID控制器相比,经过解耦的自抗扰控制器对全向移动机器人具有较好的控制效果,能够抑制未知扰动,提高系统性能.     

基于遗传粒子群算法风电机组变速与变桨系统PI控制器设计

为了提升风电机组的控制精度并降低关键承载部件的载荷情况，通过遗传粒子群方法研究了变速与变桨系统PI控制器的设计。首先，采用泰勒级数将风电机组线性化展开为状态空间方程。然后通过提取输入、输出和平衡点分别构建变速与变桨系统的数学模型。其次，分别采用Routh法和最小二乘法将变速与变桨系统辨识为低阶惯性系统和惯性时延系统。然后分别基于时间加权绝对误差积分准则和Chien-Hrones-Reswick法整定变速与变桨系统PI控制参数。最后，采用帕累托方法分配控制目标的权重关系并基于遗传粒子群算法优化变速与变桨系统PI控制参数，进而采用最小二乘法将其分别与风速和桨距角拟合构建自适应PI控制。结果表明：在变速控制中能够有效提升输出功率并抑制塔架顶部侧向振动；在变桨控制中能够有效平抑输出功率和发电机转速波动并降低叶片根部载荷情况。可见通过遗传粒子群方法设计的变速与变桨系统PI控制器具有良好的有效性和适用性。     

用BP网进行变速风力发电机组控制分析

传统的控制需要精确的风力发电机的数学模型,而因为空气动力学的不确定性和电力电子的复杂性,使风力机系统精确模型难以建立,特别是在风速突变以及有扰动存在时,风力机的控制和分析很复杂;为了克服这一困难,用神经网对变速风力发电机组进行控制;设计功率系数曲线的BP网模型及最佳桨距角的BP网模型,在低风速时跟随风速获得最大功率系数,高风速时保持功率最大并在允许范围内.在MATLAB环境下给出了用BP网对变速风力发电机控制的仿真模型和仿真结果,显示采用神经网控制器控制有很好的抗风速突然波动的作用,能有效地抑制扰动.     

变速恒频风力发电机组最大能量捕获策略研究

风力发电主要目的是尽可能的利用风能,针对变速恒频风力发电系统,分析了风力机特性及最大风能捕获原理.在额定风速以下通过调节发电机的转矩使转速跟随风速变化以获得最佳叶尖速比;在额定风速以上通过调整桨叶节距,保证额定功率输出而不越限.由于风速测量的准确性不高,以及风力发电系统的精确模型较难建立,采用传统的PID控制器难以在风速快速变化的情况下实现良好的控制效果.为了进一步提高风能的利用效率,文中研究了基于功率变化信息的双模糊控制策略,实现最大功率点跟踪和变速变桨控制.仿真结果表明,该控制策略能够提高风能捕获效率,较好地平滑风电机组输出功率.     

Layered Multi-mode Optimal Control Strategy for Multi-MW Wind Turbine

The control strategy is one of the most important renewable technology, and an increasing number of multi- MW wind turbines are being developed with a variable speed-variable pitch （ VS-VP ） technology. The main objective of adopting a VS-VP technology is to improve the fast response speed and capture maximum energy. But the power generated by wind turbine changes rapidly because of the continuous fluctuation of wind speed and direction. At the same time, wind energy conversion systems are of high order, time delays and strong nonlinear characteristics because of many uncertain factors. Based on analyzing the all dynamic processes of wind turbine, a kind of layered multi-mode optimal control strategy is presented which is that three control strategies： bang-bang, fuzzy and adaptive proportional integral derivative （PID） are adopted according to different stages and expected performance of wind turbine to capture optimum wind power, compensate the nonlinearity and improve the wind turbine performance at low, rated and high wind speed.     

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.     

基于柔性传动链的风力机功率控制

针对风力机变桨系统特性,研究功率控制策略。首先分析风力机能量转换理论,确定影响功率输出的重要因素;再建立变桨系统闭环传递函数模型;以低速轴和高速轴为纽带,考虑柔性,建立柔性传动链系统模型。由于作用在风轮上的风速难于准确实时测量,以最小二乘支持向量机方法对风速进行预测,然后采用变论域模糊方法实现变桨过程中的功率控制,提高系统的自适应能力。仿真验证了所提方法的适用性和有效性。     

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。     

基于DDPG算法的风力发电机变桨距控制研究

风电机组模型的不确定性以及风速等外部干扰严重影响风电机组输出功率的稳定性,基于准确风机参数的传统控制策略难以满足系统控制需求。因此,本文提出一种基于DDPG算法的风机变桨距控制器。借助强化学习仅需与环境交互无需建模的优势,以风机模型为训练环境,功率为奖励目标,变桨角度为输出,采用深度神经网络搭建Actor-Critic单元,训练最优变桨策略。采用阶跃、低湍流、高湍流三种典型风况对算法进行检测。仿真结果表明,不同风况下基于DDPG算法控制器的控制精度、超调量、调节时间等性能均优于传统比例-积分-微分控制器效果。