面向大型風(fēng)力發(fā)電機組的非線性自適應(yīng)控制方法研究.pdf

1、地球是我們?nèi)祟愘囈陨娴募覉@，煤炭、石油作為兩種廣泛使用的傳統(tǒng)能源，正不斷污染著我們周圍的環(huán)境。由古代植物和低等生物經(jīng)過長時間演變而形成的煤、石油一旦耗竭，也會給我們?nèi)祟惖目沙掷m(xù)發(fā)展造成極大威脅。風(fēng)能作為一種清潔、可再生資源，已越來越受到世界各國的高度重視，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)以它環(huán)境友好、具有潛在地較強市場競爭力等特點，被認為是解決人類能源危機的重要途徑之一。
　　在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中，控制技術(shù)是其核心技術(shù)，特別是隨著大容量海上風(fēng)電機組的開

2、發(fā)，控制技術(shù)與整機開發(fā)的關(guān)系更為緊密。由于風(fēng)的隨機性造成的空氣動力學(xué)不確定性;電力電子的復(fù)雜性（如晶閘管的非線性特性），風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的模型確定十分困難。如雷諾數(shù)的變化、槳葉沉積物、下雨等都會造成功率數(shù)的變化，其它諸如老化、大氣條件和電網(wǎng)等因素在機組能量轉(zhuǎn)化過程中也會造成不同程度的影響。各種因素的不確定性使得風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)成為一個不確定性強的非線性系統(tǒng)，這給風(fēng)力發(fā)電機組的研發(fā)和控制提出了諸多挑戰(zhàn)。本文結(jié)合該方向的最新研究成果，以面向大型風(fēng)力

3、發(fā)電機組的非線性自適應(yīng)控制算法為核心內(nèi)容，工作和貢獻主要從以下幾個方面進行闡述:
　　1.簡要回顧風(fēng)力發(fā)電機組控制的相關(guān)研究背景、概述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　2.研究變速風(fēng)力發(fā)電機組的功率捕獲問題?？刂颇繕?biāo)為通過跟蹤理想功率軌跡優(yōu)化機組功率輸出。所設(shè)計控制器可以保證任意的穩(wěn)態(tài)性能，即跟蹤誤差收斂到足夠小區(qū)域中。此外，為了最大化機組的功率輸出，所設(shè)計控制器同時可以保證系統(tǒng)的瞬態(tài)性能（如收斂時間大于任意指定值，超調(diào)量不超過指定閾值

4、）。首先，當(dāng)氣動轉(zhuǎn)矩已知時設(shè)計了相應(yīng)的自適應(yīng)控制器。其次，利用在線逼近器估計不確定的氣動轉(zhuǎn)矩，消除了控制器對氣動轉(zhuǎn)矩的依賴。通過引入誤差轉(zhuǎn)化技術(shù)所設(shè)計的控制器可以保證預(yù)設(shè)的穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)性能。系統(tǒng)的穩(wěn)定性也通過李雅普諾夫原理得以證明。最后，利用美國可再生能源實驗室研發(fā)的FAST軟件在1.5 MW機組上驗證了算法的有效性。
　　3.研究有效風(fēng)速估計不精確時的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)功率捕獲問題?？刂颇繕?biāo)為通過跟蹤理想功率軌跡來優(yōu)化機組功率捕獲。首先

5、，當(dāng)氣動轉(zhuǎn)矩先驗知識已知時，設(shè)計了一種自適應(yīng)控制器，該自適應(yīng)控制器可以在線辨識系統(tǒng)參數(shù)，不需要系統(tǒng)參數(shù)的先驗知識。同時，該控制器利用一個改進的魯棒因子避免了可能造成較大機械負荷的輸入轉(zhuǎn)矩抖振現(xiàn)象。此外，利用一個在線逼近器去學(xué)習(xí)含氣動轉(zhuǎn)矩的未知系統(tǒng)動態(tài)，消除了控制器對氣動轉(zhuǎn)矩的依賴。所設(shè)計的兩種控制器在有效風(fēng)速不精確的狀況下都可以提供較好的系統(tǒng)性能。系統(tǒng)跟蹤誤差可以保證收斂到零附近任意小區(qū)域中。
　　4.研究雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機的功率

6、控制問題?？刂颇繕?biāo)為優(yōu)化風(fēng)能捕獲和調(diào)節(jié)無功功率以滿足電網(wǎng)需求。首先，為了優(yōu)化風(fēng)能捕獲，設(shè)計了一個自適應(yīng)控制器來驅(qū)動電磁轉(zhuǎn)矩跟隨其通過最大功率點跟蹤(MPPT)算法產(chǎn)生的參考轉(zhuǎn)矩。然后，設(shè)計了自適應(yīng)無功控制器來調(diào)節(jié)無功功率以滿足電網(wǎng)要求。與大多數(shù)現(xiàn)有的研究相比，所設(shè)計的控制器可以對系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能及瞬態(tài)性能進行量化。此系統(tǒng)，通過李雅普諾夫原理證明了其穩(wěn)定性，算法的有效性也通過仿真得以驗證。
　　5.研究風(fēng)力發(fā)電機組高風(fēng)速段下的變槳距控

7、制策略。風(fēng)力發(fā)電機組工作在高風(fēng)速段時，其模型是一個非仿射的非線性模型。由于非仿射系統(tǒng)中不存在顯式的控制輸入，使得控制輸入的設(shè)計變得十分困難。本文首先對誤差信號進行階數(shù)提升，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能變槳控制策略。此外，綜合輸出轉(zhuǎn)換和系統(tǒng)轉(zhuǎn)換技術(shù)，提出了一種風(fēng)輪轉(zhuǎn)速帶預(yù)設(shè)界的智能變槳控制策略，該策略不僅克服了系統(tǒng)的非仿射特性和不確定性帶來的困難，而且保證了風(fēng)輪轉(zhuǎn)速始終維持在其指定的上下界中。
　　最后對全文