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风电机组独立变桨距控制技术研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:48:47
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风电机组独立变桨距控制技术研究【摘要】:为应对能源危机和气候变化带来的巨大挑战,我国大力发展可再生能源。风能具有低廉的开发成本,对环境无污染,取之不尽用之不竭,正引领着全社会对可再

【摘要】:为应对能源危机和气候变化带来的巨大挑战,我国大力发展可再生能源。风能具有低廉的开发成本,对环境无污染,取之不尽用之不竭,正引领着全社会对可再生能源进行开采和利用,成为目前最具规模和应用价值的可再生新能源之一。控制技术是风力发电的关键,而独立变桨距在减小机组疲劳应力和提高电能质量上效果显著,因此,开展独立变桨距控制研究对风电国产化的实现具有重要的理论价值和实际意义。 首先,通过对空气动力学特性和变桨距原理以及湍流、风切效应和塔影效应对风电机组产生影响的相关分析,用分析建模和实验数据验证相结合的方法,建立了复杂、多变、非线性、强耦合的风电机组控制系统模型,用以描述整机的动态行为,此模型具有通用性且适用于控制目的,并利用坐标变换建立了风电机组线性时不变模型,为后续章节独立变桨距控制的研究奠定基础。 其次,针对统一变桨距控制中桨叶受力不均、载荷波动较大的问题,本课题从权系数和载荷反馈的角度入手,研究了基于桨叶方位角权系数和基于载荷反馈的独立变桨距控制策略,用粒子群对PID控制器参数进行优化,并在MATLAB中进行仿真验证,结果表明两种独立变桨距控制策略相对统一变桨距,在稳定机组输出功率和减小机组不平衡载荷方面效果显著。并通过对比分析,基于载荷反馈的独立变桨距控制策略有更强应对外界不断变化风速的能力,在控制效果上优于方位角权系数独立变桨距控制策略,而后者成本较低且易于实现,更容易在实际的工程应用领域得到推广。 再次,支持向量机控制算法可自动设计模型复杂度,具有很强的学习能力和泛化特性,将支持向量机和权系数相结合,本文提出了基于支持向量机权系数的独立变桨距控制策略。风力机非线性系统辨识可通过支持向量回归完成,利用增量算法和减量算法实现在线支持向量机权系数独立变桨距控制,使控制器利用在线学习机制对系统模型参数进行实时校正,微调各个桨叶权系数。仿真结果表明,风轮可以在变化的风速中获取最大能量并能有效改善控制器切换时引起的功率暂态响应,具有很好的实时性和鲁棒性。 【关键词】:风电机组 独立变桨距 权系数 载荷反馈 支持向量机
【学位授予单位】:湖南工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM315;TP273
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第一章 绪论9-16
  • 1.1 研究的背景及意义9-10
  • 1.2 国内外风电研究现状10-12
  • 1.2.1 国外风电发展概述10-11
  • 1.2.2 国内风电发展现状11-12
  • 1.3 变桨距控制技术的研究现状12-15
  • 1.3.1 变桨距控制策略研究现状12-14
  • 1.3.2 独立变桨距控制综述14-15
  • 1.4 课题主要研究内容15-16
  • 第二章 风电机组独立变桨距控制基本原理16-32
  • 2.1 空气动力学理论16-20
  • 2.1.1 叶素理论16-17
  • 2.1.2 风能计算17
  • 2.1.3 贝兹理论和风能利用系数17-20
  • 2.2 风速变化对轮毂的影响20-21
  • 2.2.1 风切变效应20-21
  • 2.2.2 塔影效应21
  • 2.3 桨距角调节原理21-22
  • 2.4 变桨距风电机组建模22-27
  • 2.4.1 风速模型22-24
  • 2.4.2 风力机模型24-25
  • 2.4.3 传动系统模型25-26
  • 2.4.4 发电机模型26-27
  • 2.4.5 变桨距执行机构模型27
  • 2.5 独立变桨控制系统建模27-31
  • 2.5.1 风电机组时变模型27-29
  • 2.5.2 坐标变换29-30
  • 2.5.3 风电机组时不变模型30-31
  • 2.6 本章小结31-32
  • 第三章 风电机组独立变桨距控制32-49
  • 3.1 风电机组载荷32-33
  • 3.2 独立变桨距控制策略33
  • 3.3 基于权系数独立变桨距控制策略33-40
  • 3.3.1 基于加速度权系数独立变桨距控制器设计33-35
  • 3.3.2 基于方位角权系数独立变桨距控制器设计35-36
  • 3.3.3 方位角分段权系数独立变桨距控制36-38
  • 3.3.4 仿真结果与分析38-40
  • 3.4 基于载荷反馈独立变桨距控制策略40-47
  • 3.4.1 基于载荷反馈独立变桨距控制器设计41-43
  • 3.4.2 风轮参数计算43-44
  • 3.4.3 仿真结果与分析44-47
  • 3.5 两种控制策略比较47-48
  • 3.6 本章小结48-49
  • 第四章 基于 SVM 权系数独立变桨距优化控制49-64
  • 4.1 SVM 概述49
  • 4.2 SVM 回归49-53
  • 4.2.1 SVM 回归原理50-52
  • 4.2.2 核函数52-53
  • 4.2.3 选择模型参数53
  • 4.3 SVM 在线训练及算法实现53-55
  • 4.4 基于 SVM 权系数独立变桨距控制55-59
  • 4.4.1 权系数独立变桨距55-56
  • 4.4.2 基于 SVM 权系数独立变桨距控制策略56-57
  • 4.4.3 在线 SVM 权系数控制器实现算法57-58
  • 4.4.4 在线训练数据的参数选取58-59
  • 4.5 仿真结果与分析59-63
  • 4.6 本章小结63-64
  • 第五章 总结与展望64-66
  • 5.1 总结64
  • 5.2 展望64-66
  • 参考文献66-70
  • 攻读学位期间主要研究成果70-71
  • 致谢71


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