风电机组智能变桨距控制及优化研究

【摘要】：风能作为一种清洁的可再生能源,近年来受到了全世界的广泛关注。风力发电是风能利用的主要方式,是一种环保、经济且可持续发展的新能源生产方式,发展前景十分广阔。目前,大型风电机组一般都具有变桨距功能,即可以沿着桨叶的纵轴旋转叶片,以控制风轮对风能的吸收,改变机组的运行状态和功率输出,使风电机组的控制更为主动。深入研究风电机组变桨距控制技术,对于保证机组的安全、稳定、优化运行具有十分重要的意义。 风能的不稳定性以及风电机组自身的复杂结构决定了变桨距控制对象大扰动、多变量、非线性和工况复杂的特点,要使风电机组合理利用风能并向电网提供稳定、高质量的电能,常规的PI控制策略往往难以得到满意的控制效果,如何建立合适的模型并实施有效的控制成为变桨距控制领域研究的重点。本文以风电机组变桨距控制及优化策略为主要研究内容,重点展开了以下研究： 1.对变桨距风电机组的运行特性及典型工况进行了研究,根据不同工况下变桨距控制的任务确定了本文的研究重点,即启动并网阶段的电机转速控制策略和风速大于额定风速阶段的恒功率控制策略。 2.针对风电机组使用传统机理建模方法的局限性,对基于现场数据的神经网络建模方法进行了研究。利用实际风电机组现场运行数据分别建立了低风速段的机组发电机转速模型和高风速段的机组功率模型。仿真验证结果表明了所建神经网络模型的精确性,为变桨距控制提供了被控对象的神经网络模型。 3.针对变桨距风电机组启动并网时要求电机转速平稳并精确地上升到同步转速的特点,将神经网络辨识、非线性模型预测控制、实数编码小世界优化算法三者有机结合,提出了一种基于小世界优化算法的神经网络模型预测策略。仿真结果表明,系统可以根据风速扰动提前预测电机转速的变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保电机平稳并网。 4.针对变桨距风电机组高于额定风速阶段的恒功率控制要求,提出了一种基于小世界优化算法在线整定的自适应PI控制策略。该策略利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识,为确定控制参数提供精确的实时变化信息,同时引入小世界优化算法实现对PI参数快速、准确的在线整定,以达到最优控制效果。仿真结果表明,将这种控制策略用于变桨距控制可以有效控制风电机组在高风速下的输出功率,效果优于单纯的PI控制。 【关键词】：风力发电 变桨距控制 神经网络辨识 小世界优化算法 模型预测控制 自适应PI控制 在线辨识
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM315
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 选题背景及研究意义11-13
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 风电机组变桨距控制技术研究现状13-14
• 1.2.2 优化技术在风电机组控制中的发展现状14-15
• 1.3 本文的主要工作内容15-17
• 2 风电机组运行特性分析及变桨距控制策略研究17-25
• 2.1 引言17
• 2.2 风电机组运行特性分析17-21
• 2.2.1 风能的特性17-18
• 2.2.2 风轮气动特性18
• 2.2.3 机械传动系统及执行机构特性18-19
• 2.2.4 双馈异步发电机运行原理及特性分析19-21
• 2.2.5 风电机组整体运行特点21
• 2.3 变桨距控制策略研究21-24
• 2.3.1 变桨距控制原理21-22
• 2.3.2 变桨距风力发电机组的典型工况22-23
• 2.3.3 变桨距控制策略研究23-24
• 2.4 小结24-25
• 3 基于现场数据的风电机组神经网络建模25-40
• 3.1 引言25
• 3.2 基于现场数据的神经网络建模方法25-29
• 3.2.1 目前主要的风电机组建模方法26-27
• 3.2.2 基于现场数据的神经网络建模方法的产生和应用27-29
• 3.3 神经网络建模研究29-32
• 3.3.1 神经网络建模的理论依据与特点29-30
• 3.3.2 基于BP网络的辨识建模原理30-32
• 3.4 基于现场数据的风电机组神经网络建模32-39
• 3.4.1 建立数据样本集33-35
• 3.4.2 确定神经网络结构35-36
• 3.4.3 网络训练36-37
• 3.4.4 模型验证37-39
• 3.5 小结39-40
• 4 基于小世界优化算法的变桨距神经网络模型预测控制40-57
• 4.1 引言40
• 4.2 神经网络模型预测控制40-46
• 4.2.1 模型预测控制40-42
• 4.2.2 神经网络模型预测控制42-43
• 4.2.3 基于神经网络的多步预测43-46
• 4.3 基于实数编码小世界优化算法的神经网络模型预测控制46-52
• 4.3.1 小世界优化算法研究46-49
• 4.3.2 基于实数编码小世界优化算法的滚动优化策略49-52
• 4.4 具体仿真研究52-56
• 4.4.1 仿真步骤52-54
• 4.4.2 仿真结果分析54-56
• 4.5 小结56-57
• 5 基于小世界优化算法在线整定的自适应PI变桨距控制57-67
• 5.1 引言57
• 5.2 基于小世界优化算法在线整定的自适应PI控制57-61
• 5.2.1 基于BP神经网络的在线辨识58-59
• 5.2.2 基于小世界优化算法的PI参数在线整定59-61
• 5.3 仿真研究61-66
• 5.4 小结66-67
• 6 总结与展望67-69
• 6.1 总结67-68
• 6.2 展望68-69
• 参考文献69-74
• 作者简历74-76
• 学位论文数据集76

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