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大型双馈风电机组多目标优化控制

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 19:01:23
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大型双馈风电机组多目标优化控制【摘要】:随着人类社会的进步和发展,能源供应日益紧张,风能作为清洁的可再生能源得到了世界各国的青睐。目前,几乎所有的大型风电机组都采用了变速变桨距控制

【摘要】:随着人类社会的进步和发展,能源供应日益紧张,风能作为清洁的可再生能源得到了世界各国的青睐。目前,几乎所有的大型风电机组都采用了变速变桨距控制技术,该控制技术不仅可以实现最大风能捕获、提高电能质量,还可以降低齿轮箱和塔架等零部件的载荷。因此,本文以3MW变速变桨距风电机组为研究对象,对风电机组的控制策略进行深入研究。 首先,对风电机组的工作原理进行分析,建立机组各环节的数学模型,根据风速的大小对风电机组进行区域划分,研究不同工作区域的功率控制方法。 其次,将传统的PID控制策略应用到风电机组的控制器上,通过仿真发现该控制策略对风电机组的控制效果并不理想,存在功率波动大、齿轮箱和塔架等部件的载荷波动大以及变桨动作频繁等问题。为了优化传统的PID控制器的控制效果,本文在额定风速以下设计了带传动链阻尼器的PID转矩控制器,在额定风速以上设计了带塔架阻尼器的双PID变增益桨距控制器。仿真结果表明,优化后的PID控制器减小了输出功率的波动和变桨动作、降低了齿轮箱和塔架的载荷。 最后,针对传统控制策略的功率波动大、载荷大和变桨动作频繁等问题,设计了基于LQG最优控制的风电机组多目标控制策略,对多个目标进行同时控制,从而使风电机组达到整体最优的目的。该控制策略通过卡尔曼滤波器对系统噪声和量测噪声进行实时估计,根据估算的系统状态调整动态最优增益,以实现不同工作点的最优控制。仿真结果表明,与优化后的PID控制器相比,本文提出的LQG最优控制器不仅保证了发电量,减小了功率波动和变桨动作,同时还明显减小了齿轮箱的转矩波动,从而降低了齿轮箱等关键部件的载荷。 本文旨在风电机组控制器的优化设计,通过VC++软件编写Bladed的外部控制器程序进行仿真,并在Bladed软件中仿真验证控制器的性能。 【关键词】:风电机组 PID 载荷 LQG 最优控制
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM315
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-19
  • 1.1 课题的背景、目的和意义10-12
  • 1.1.1 课题的背景10-11
  • 1.1.2 课题的研究目标11-12
  • 1.1.3 课题的意义12
  • 1.2 风电机组及其控制技术的研究现状12-17
  • 1.2.1 风电机组功率调节技术研究现状12-14
  • 1.2.2 变速恒频发电控制技术14-15
  • 1.2.3 风电机组控制研究现状15-17
  • 1.3 本文的主要研究内容17-19
  • 第二章 风电机组的特性分析19-31
  • 2.1 风电机组动态建模19-22
  • 2.1.1 风速模型19
  • 2.1.2 风轮气动模型19-20
  • 2.1.3 传动链模型20-21
  • 2.1.4 变桨机构模型21-22
  • 2.2 风轮的特性分析22-28
  • 2.2.1 贝兹极限22-24
  • 2.2.2 风能利用系数24-26
  • 2.2.3 叶片气动特性26-28
  • 2.3 风电机组控制系统结构28-29
  • 2.4 风电机组的控制策略29-31
  • 第三章 风电机组 PID 控制器优化设计31-43
  • 3.1 PID 控制原理31-33
  • 3.2 基于阻尼器的转矩控制器33-36
  • 3.3 基于阻尼器的变增益桨距控制器36-39
  • 3.3.1 双 PI 桨距控制器36-38
  • 3.3.2 动态增益38
  • 3.3.3 塔架阻尼器38-39
  • 3.4 仿真与结果分析39-42
  • 3.5 小结42-43
  • 第四章 基于 LQG 最优控制的风电机组多目标优化控制43-59
  • 4.1 LQG 最优控制的原理43-48
  • 4.1.1 线性二次型性能指标44-45
  • 4.1.2 线性二次型最优控制45-46
  • 4.1.3 卡尔曼滤波器46-48
  • 4.2 风电机组 LQG 最优控制器设计48-52
  • 4.2.1 额定风速以下的状态方程49
  • 4.2.2 额定风速以上的状态方程49-50
  • 4.2.3 状态最优估计器设计50-51
  • 4.2.4 最优控制器设计51-52
  • 4.3 仿真与结果分析52-57
  • 4.3.1 额定风速以下的仿真与结果分析52-54
  • 4.3.2 额定风速以上的仿真与结果分析54-57
  • 4.4 小结57-59
  • 第五章 结论与展望59-61
  • 5.1 结论59-60
  • 5.2 前景与展望60-61
  • 参考文献61-64
  • 在学研究成果64-65
  • 致谢65


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