风电系统最大风能追踪的智能模型预测控制

【摘要】：根据最大风能捕获原理,额定风速以下风能的最大追踪可以通过控制双馈感应发电机(DFIG)跟踪最优转速来实现。以变速恒频双馈风力发电系统为研究对象,研究了额定风速以下风能的最大追踪控制问题。首先针对双馈发电机强耦合、强非线性、机理模型复杂的特点,采用支持向量机(SVM)理论建立了智能预测模型;然后利用反馈校正的方法对预测输出进行修正,构成控制闭环;最后利用粒子群优化算法(PSO)调整参数少、演化群体小、计算速度快的优点容易地求出最优控制序列,较好地解决了滚动优化计算中的"瓶颈问题"。仿真结果验证了所采用的预测模型具有比较好的抗干扰能力和泛化能力,预测控制算法能够实现控制目标。 【作者单位】： 华北电力大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 非线性智能模型预测控制 最大风能捕获 双馈感应发电机(DFIG) 转速控制 粒子群优化 支持向量机(SVM)
【基金】：国家自然科学基金(No.50677021) 教育部重点项目基金(No.105049)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 1引言由最大风能捕获原理[1]可知,当风力发电机组工作在额定风速以下时,对应不同的风速,均有一个最佳的发电机转速,此时对风能的捕获效率最高,所以当风速变化时,应及时地调节发电机的转速,使之能够尽快地跟踪上相应的最佳转速,以捕获最大的风能。由于双馈电机自身的特点,使得

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