变桨距与智能控制在风电机组中的应用

【摘要】： 随着风力机尺寸的增加,风电机组在电力能源中所占比例也都不断增加。大多数电气设备要求有固定频率的电源,电力控制要求减少风力发电并网时的不利影响,这些因素都需要使用主动控制的风电机组。目前大型风电机组普遍采用变速变桨距控制机构。该类型的机组可以增加能量的捕获、灵活的改善电能质量,缓解传动系统及塔架上的载荷。灵活的控制系统可以有效改善电能质量,提高转换效率,延长使用年限,这在很大程度上弥补了变速变桨距风电机组结构复杂,初始投资高的劣势。 由于风速的随机性、风电机组参数的时变性和系统的非线性,以及系统的复杂性引起的时滞性,造成风电机组输出功率的不稳定。本文首先建立了PID变桨距控制系统和常规的模糊变桨距控制系统。针对PID控制器和常规模糊控制器在风电机组中应用时遇到的问题,本文提出了三维模糊变桨距控制系统和带模糊前馈的单神经元变桨距反馈控制系统。多维模糊控制复杂的规则严重影响系统的实时性,为保证多维控制系统的控制品质,文中三维模糊控制器的控制规则以表达式的形式给出,并结合三元函数的Lagrange插值法,使系统输出的离散量转变成连续精确的控制量,以消除控制器的调节死区和静差,从而提高控制精度。 单神经元既具有很好的自学习与自适应性,易于实现,将其用于功率反馈控制,可以有效的提高系统的稳态性能。风电系统模型冗长复杂,桨叶惯性大,会使动态控制过程变长,测风仪一般安装在机舱的尾部,所测风速的精确度不能得到保障,故加入了基于风轮转速的模糊前馈控制器,从而进一步完善输出功率的特性。这样在保证控制品质的同时,提高了系统的实时性。运用SIMUlink仿真的结果表明,三维模糊控制器和带模糊前馈的单神经元变桨距反馈控制系统具有良好的控制效果,其自适应性和鲁棒性均优于PID控制器。 【关键词】：风电机组 PID控制器 模糊控制器 三维模糊控制器 单神经元
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 选题背景与意义11-12
• 1.2 国内外风力发电发展现状12-15
• 1.2.1 国内风力发电发展现状12-13
• 1.2.2 世界风力发电发展现状13-15
• 1.3 风电机组调节技术的发展15-16
• 1.4 变桨距控制系统的控制策略16-17
• 1.5 课题研究的主要内容17-19
• 第二章 风电机组的结构与基本理论19-29
• 2.1 风力机的分类19-20
• 2.2 风力发电机组的结构及各组成部分20-25
• 2.2.1 叶片20-21
• 2.2.2 轮毂21
• 2.2.3 齿轮箱系统21-22
• 2.2.4 偏航系统22-23
• 2.2.5 解缆系统23
• 2.2.6 发电机系统23-24
• 2.2.7 刹车系统24-25
• 2.2.8 塔架25
• 2.3 基本理论25-29
• 2.3.1 变桨距控制原理25-26
• 2.3.2 变桨距风电机组的运行状态26-27
• 2.3.3 变桨距执行机构27-29
• 第三章 风电机组的数学模型及PID 控制策略29-40
• 3.1 风力发电机组功率控制方式29-30
• 3.2 变速变桨距风力发电机组的数学模型30-37
• 3.2.1 风速模型31-33
• 3.2.2 空气动力特性模型33-34
• 3.2.3 传动系统模型34-35
• 3.2.4 发电机模型35-36
• 3.2.5 变距机构模型36-37
• 3.3 PID 变桨距控制系统仿真37-40
• 3.3.1 PID 控制概述37-38
• 3.3.2 PID 变桨距控制系统及仿真38-40
• 第四章 三维模糊变桨距控制器的设计及仿真40-63
• 4.1 模糊控制的基本概念及原理40-44
• 4.1.1 模糊控制简介40-41
• 4.1.2 模糊控制系统工作原理41-43
• 4.1.3 模糊控制器的特性43-44
• 4.2 常规模糊控制器设计44-51
• 4.2.1 控制器结构的选择45-47
• 4.2.2 语言变量和模糊化策略的确定47-48
• 4.2.3 建立模糊控制规则48-49
• 4.2.4 确定解模糊策略49-50
• 4.2.5 语言变量论域和系统因子的确定50-51
• 4.3 常规模糊变桨距控制系统的设计51-54
• 4.4 三维模糊变桨距控制系统的设计54-58
• 4.4.1 三维模糊控制器的设计54-57
• 4.4.2 三元函数的Lagrange 插值法57-58
• 4.5 三维模糊变桨距控制系统的仿真58-63
• 第五章 带模糊前馈的单神经元变桨距反馈控制器的设计63-78
• 5.1 神经网络的基本概念及原理63-67
• 5.1.1 神经网络基本原理63-65
• 5.1.2 神经网络的学习规则65-66
• 5.1.3 神经网络在工业领域的应用66-67
• 5.2 单神经元控制系统的设计67-70
• 5.3 模糊前馈控制系统的设计70-74
• 5.4 带模糊前馈的单神经元变桨距反馈控制器的设计及仿真74-78
• 第六章 电动变桨伺服控制系统实验78-82
• 6.1 试验平台的组成78-81
• 6.2 试验原理81
• 6.3 试验结果81-82
• 第七章 结论82-84
• 参考文献84-87
• 附录机组数据87-88
• 在学研究成果88-89
• 致谢89

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