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变速变桨风能转换系统的恒功率控制研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 12:44:56
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变速变桨风能转换系统的恒功率控制研究【摘要】:风能转换技术涉及空气动力学、机械传动与控制、电力拖动等多个复杂学科,同时对风电系统的安全性要求高,是一种高难度、高精度技术。当前,作为

【摘要】:风能转换技术涉及空气动力学、机械传动与控制、电力拖动等多个复杂学科,同时对风电系统的安全性要求高,是一种高难度、高精度技术。当前,作为一种重要的可再生能源,风能可以很好的缓解能源短缺问题给人们带来的影响。但风力发电机组仍然存在可靠性、效率、成本等诸多问题的研究难点。为攻克这些难点,研究较好的控制方法从而获得风能的最大利用将是一个重要的研究课题。 在了解国内外风力发电发展现状及趋势,掌握风能转换系统的结构及控制技术的基础上,本文提出对变速变桨风能转化系统进行恒功率控制的研究理论,介绍额定风速以上风能转换系统的各个子系统和主要部件,在MATLAB中构建仿真模型,并根据风能利用原理,提出额定风速以上系统功率特性的具体控制目标。 在高风速阶段,风能转换系统将发电机的额定功率输出和转子在额定转速附近旋转作为控制目标。在此基础上采用精确反馈线性化方法,将控制系统进行精确解耦线性化,在Matlab/Simulink中建立控制系统的仿真模型,并结合最优跟踪控制器,仿真结果证明该方法可以实现额定风速以上的能量捕获,进行功率和转速的控制,但效果不是非常理想。本文将自适应最小方差控制作为传统PID控制输出误差的补偿器,进行动态补偿,仿真结果表明该动态补偿方法具有优于PID方法的控制性能,同时使系统保持良好的时效性和稳定性。由于模型的质量对控制器的性能影响很大,且建模的过程需要消耗大量的时间,而且即使特别复杂的模型也不能顾全系统的所有动态性能。本文采用数据驱动预测控制技术,忽略建模,仅仅依靠从变速变桨风能转换系统对象中采集的输入输出数据,结合预测方法设计控制器,以更好的实现控制目标。数据驱动预测控制方法在风力发电系统高阶、强非线性、不确定等问题上,以优化为控制目标,实现额定风速以上的恒功率输出,仿真结果表明该方法效果更佳。 【关键词】:风能转换 恒功率输出 反馈线性化 最小方差控制 数据驱动
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM614
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-5
  • 目录5-7
  • 第一章 绪论7-15
  • 1.1 选题背景以及研究意义7-8
  • 1.1.1 选题背景7
  • 1.1.2 研究意义7-8
  • 1.2 风力发电系统的结构和控制技术8-9
  • 1.2.1 风力发电系统的组成结构8-9
  • 1.2.2 风力发电系统的控制技术9
  • 1.3 风力发电的发展现状和趋势9-12
  • 1.3.1 国外风力发电的发展现状9-10
  • 1.3.2 国内风力发电的发展现状10-11
  • 1.3.3 风力发电的发展趋势11-12
  • 1.4 主要的研究内容12-15
  • 第二章 恒功率控制的理论基础15-25
  • 2.1 空气动力学研究15-16
  • 2.2 变桨距风轮机组主要部件的数学模型16-21
  • 2.2.1 风速模型17-18
  • 2.2.2 风轮机的数学模型18-19
  • 2.2.3 变桨伺服系统模型19
  • 2.2.4 传动系统模型19-20
  • 2.2.5 电磁子系统20-21
  • 2.3 变桨距理论基础21-22
  • 2.4 变桨距控制过程分析22-24
  • 2.4.1 变桨距风轮机组的特点及运行状态22-23
  • 2.4.2 额定风速以上控制目标23-24
  • 2.5 本章小结24-25
  • 第三章 风轮机桨距角的反馈线性化控制方法25-35
  • 3.1 概述25-27
  • 3.2 基于反馈线性化的设计原理27-28
  • 3.3 额定风速以上风能转换系统中的应用28-30
  • 3.3.1 额定风速以上风电控制系统的反馈线性化28-29
  • 3.3.2 最优控制器的设计29-30
  • 3.4 仿真研究30-34
  • 3.5 本章小结34-35
  • 第四章 风轮机桨距角的最小方差控制35-45
  • 4.1 概述35
  • 4.2 自适应最小方差控制原理35-37
  • 4.2.1 系统描述35-36
  • 4.2.2 扩展预测步长36
  • 4.2.3 参数辨识36-37
  • 4.3 改进型最小方差控制的应用37-43
  • 4.3.1 改进型最小方差控制器37-38
  • 4.3.2 仿真研究38-43
  • 4.4 本章小结43-45
  • 第五章 风轮机桨距角的数据驱动预测控制45-55
  • 5.1 概述45
  • 5.2 数据驱动预测控制原理45-48
  • 5.2.1 输入—输出和状态空间45-46
  • 5.2.2 模型预测控制46-47
  • 5.2.3 数据驱动预测控制47-48
  • 5.3 额定风速以上风能转换系统中的应用48-53
  • 5.3.1 数据驱动预测控制器48-50
  • 5.3.2 仿真研究50-53
  • 5.4 本章小结53-55
  • 结论与展望55-57
  • 结论55-56
  • 展望56-57
  • 致谢57-59
  • 参考文献59-62
  • 附录:发表的论文和项目成果62


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