考虑非线性不确定因素的风电机组多目标优化控制

【摘要】：针对功率和载荷两个优化目标设计基于卡尔曼滤波器的线性二次型高斯最优控制器。该控制器将系统的非线性因素和不确定性因素归结为系统噪声,通过卡尔曼滤波器进行实时估计,根据估计的系统状态计算控制器的动态最优增益,以适应系统工作点的变化,增强控制器的鲁棒性。以3 WM双馈风电机组为研究对象的仿真分析结果表明,与传统PID控制器相比,本文设计的控制器不仅保证了最大风能捕获,抑制了风电机组的功率波动,同时还明显减小了齿轮箱的转矩波动,从而提高了机组输出电能的质量、降低了齿轮箱等关键部件的载荷。 【作者单位】： 沈阳工业大学风能技术研究所;沈阳工程学院自动控制工程系;
【关键词】： 风电机组 载荷 LQG控制器 最优控制
【基金】：国家自然科学基金(51207095) 辽宁省自然科学基金(201202170) 辽宁省科技计划(20101078)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言近年来,各种优化后的PID控制器被广泛应用在风电机组控制系统中[1~3]。然而,该控制方式只能实现对一个目标进行控制,若系统存在多个目标,则这种控制器将难以满足要求。随着风电机组单机容量的不断增大,在低风速工况下,除了追踪最大风能利用效率,机组输出电能的质量和机组

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