变桨距风电机组自适应PI优化控制

【摘要】：使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确恒功率控制,提出一种基于小世界优化算法的自适应在线整定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、准确在线整定,以达到最优控制效果。仿真结果表明该控制策略可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。 【作者单位】： 北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【关键词】： 变桨距风电机组 神经网络辨识 自适应PI控制 小世界优化算法 在线辨识
【基金】：国家自然科学基金(50776005)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言目前,大型风电机组一般都具有变桨距功能,机组复杂的结构和运行机理决定了系统大扰动、多变量、非线性的特点,深入研究其建模方法和控制策略对于机组的安全、稳定和高效运行具有十分重要的意义。已有不少关于风电机组机理建模的研究成果[1~5],文献[1]和文献[2]分别建立了

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