风能转换系统的随机容错控制研究

【摘要】：实现风能转换系统的优化控制,可以改善风能系统的综合运行性能,提高风能利用效率,降低风能转换系统运行成本,对风力发电产业的可持续发展具有非常重要的意义。风能转换系的运行稳定性是衡量风能转换系统运行性能的关键,因此,实现风能转换系统的容错控制在风能转换系统的优化控制中显得尤为重要。目前,风能转换系统的容错控制问题已经得到了广泛的关注,本文在充分学习和理解容错控制理论的基础上进行了以下探索和研究：针对风能转换系统的建模问题,本文引入的马尔科夫链(Markov chain)理论,在模型预测控制(MPC)框架下建立基于场景的风能转换系统的动态模型,将无限时域内的随机优化控制问题转变成有限时域内的确定性优化控制问题。根据马尔科夫链转移概率矩阵得到有限时域内的场景树,场景树信息反应了系统模型的随机变化,其演变规律由扰动因子W决定。针对风能转换系统的优化控制问题,本文提出了基于场景的随机模型预测控制(Scene-based Stochastic Model Predictive Control, SSMPC)算法,该算法的原理是基于对下一时刻跟踪误差预测的随机度量值的最小化。针对系统正常情况下的跟踪误差随机度量问题,本文基于跟踪误差期望的最小化来构建度量目标函数,采用二次规划(Quadratic Program, QP)进行求解,实现对风能转换系统的优化控制,并讨论了该随机模型预测控制算法的收敛性问题。针对风能转系统故障情况下的容错控制问题,在SSMPC框架下,采用极小化所有可能出现的最大偏差(min-max)的性能度量来重新构建度量目标函数,采用线性规划(Linear Programming, LP)方法进行求解,实现对风能转换系统在正常和故障两种情况下的优化控制,分析和比较两种情况下的仿真结果,得出基于极小化所有可能出现的最大偏差(min-max)性能指标的SSMPC优化算法能够实现对故障情况下风能转换系统的优化控制的结论。 【关键词】：风能转换系统 场景枚举 最大功率点跟踪策略 随机模型预测测控 鲁棒适应性随机混杂优化控制
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-14
• 1.1.1 课题研究的背景与意义8-10
• 1.1.2 控制目的10-11
• 1.1.3 控制策略11-12
• 1.1.4 容错控制理论研究现12-13
• 1.1.5 风能转换系统中的容错控制13-14
• 1.2 研究内容14-16
• 第二章 风能转换系统的混杂模型及故障分析16-34
• 2.1 基于马尔科夫链的风速动态模型16-21
• 2.1.1 风能转换系统运行区域16-17
• 2.1.2 挖掘风速的马尔可夫转移矩阵17-18
• 2.1.3 马尔可夫跳变系统的蒙特卡罗仿真18-21
• 2.2 构建基于场景的风能转换系统的动态模型21-24
• 2.3 风能转换系统物理结构及故障分析24-33
• 2.3.1 风能转换系统模型的机理分析24-26
• 2.3.2 风能转换系统模型的故障类型分析26-28
• 2.3.3 最大功率捕捉28-29
• 2.3.4 仿真结果29-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第三章 风能转换系统基于场景的随机模型预测控制34-49
• 3.1 构建风能转换系统的SSMPC问题34-36
• 3.1.1 构建WECS的闭环优化控制结构34-35
• 3.1.2 风能转换系统的SSMPC优化问题定义35-36
• 3.2 基于期望性能指标的SSMPC优化控制36-39
• 3.2.1 基于期望性能指标的定义36-38
• 3.2.2 基于期望性能指标的求解38-39
• 3.3 SSMPC优化问题的收敛性39-45
• 3.3.1 基于SSMPC的MPC策略的收敛性39-43
• 3.3.2 持续性扰动下：目标状态的可达性43-45
• 3.4 仿真结果分析45-47
• 3.4.1 仿真结果46-47
• 3.4.2 结果分析47
• 3.5 本章小结47-49
• 第四章 基于SSMPC的风能转换系统的容错控制研究49-56
• 4.1 基于极小化最大偏差指标的SSMPC优化控制49-53
• 4.1.1 基于极小化最大偏差指标的定义与求解49-53
• 4.2 仿真结果分析53-54
• 4.2.1 系统正常53
• 4.2.2 系统故障53-54
• 4.2.3 结果分析54
• 4.3 本章小结54-56
• 第五章 结论56-58
• 第六章 展望58-59
• 参考文献59-62
• 在学期间的研究成果62-63
• 致谢63

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