風(fēng)電系統(tǒng)最大風(fēng)能追蹤的智能模型預(yù)測(cè)控制

【摘要】：根據(jù)最大風(fēng)能捕獲原理,額定風(fēng)速以下風(fēng)能的最大追蹤可以通過控制雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)(DFIG)跟蹤最優(yōu)轉(zhuǎn)速來實(shí)現(xiàn)。以變速恒頻雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象,研究了額定風(fēng)速以下風(fēng)能的最大追蹤控制問題。首先針對(duì)雙饋發(fā)電機(jī)強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性、機(jī)理模型復(fù)雜的特點(diǎn),采用支持向量機(jī)(SVM)理論建立了智能預(yù)測(cè)模型;然后利用反饋校正的方法對(duì)預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行修正,構(gòu)成控制閉環(huán);最后利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)調(diào)整參數(shù)少、演化群體小、計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)容易地求出最優(yōu)控制序列,較好地解決了滾動(dòng)優(yōu)化計(jì)算中的"瓶頸問題"。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所采用的預(yù)測(cè)模型具有比較好的抗干擾能力和泛化能力,預(yù)測(cè)控制算法能夠?qū)崿F(xiàn)控制目標(biāo)。 【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 非線性智能模型預(yù)測(cè)控制 最大風(fēng)能捕獲 雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)(DFIG) 轉(zhuǎn)速控制 粒子群優(yōu)化 支持向量機(jī)(SVM)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.50677021) 教育部重點(diǎn)項(xiàng)目基金(No.105049)~~
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： 1引言由最大風(fēng)能捕獲原理[1]可知,當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作在額定風(fēng)速以下時(shí),對(duì)應(yīng)不同的風(fēng)速,均有一個(gè)最佳的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速,此時(shí)對(duì)風(fēng)能的捕獲效率最高,所以當(dāng)風(fēng)速變化時(shí),應(yīng)及時(shí)地調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速,使之能夠盡快地跟蹤上相應(yīng)的最佳轉(zhuǎn)速,以捕獲最大的風(fēng)能。由于雙饋電機(jī)自身的特點(diǎn),使得

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無刷雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)及其控制研究    楊俊華

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