当前位置:主页 > 科技论文 > 电气论文 >

适应湍流风况变化的风能捕获量-载荷多目标优化最大功率点跟踪控制

发布时间:2018-10-25 09:42
【摘要】:大型风力机广泛应用功率信号反馈(power signalfeedback,PSF)方法实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制。而目前该方法的改进大多仅专注风能捕获量的提升,忽视了由此导致的转矩剧烈变化对载荷的负面影响。因此,PSF方法的改进有必要在风能捕获和载荷之间进行权衡。根据对风能捕获量和载荷相互影响的仿真分析,发现两者的均衡协调需随湍流风况而改变。基于此,提出了考虑湍流风况变化的风能捕获量-载荷多目标优化MPPT控制。该方法基于恒带宽PSF方法,采用响应面模型离线构建风能捕获量-载荷均衡的决定参数(即带宽)的最优值与湍流风速特征指标的非线性函数关系,通过带宽设定值随风速特征的在线调整,实现了风能捕获量-载荷的多目标优化。最后,应用FAST(Fatigue,Aerodynamics,Structures and Turbulence)软件的仿真结果验证了该方法的有效性。
[Abstract]:Power signal feedback (power signalfeedback,PSF) method is widely used in large wind turbine to realize maximum power point tracking (maximum power point tracking,MPPT) control. At present, the improvement of this method only focuses on the increase of wind energy catch, ignoring the negative effect of the torque change on the load. Therefore, it is necessary to balance the wind energy capture and load with the improvement of PSF method. According to the simulation analysis of wind energy catch and load interaction, it is found that the equilibrium and coordination between them need to change with the turbulent wind condition. Based on this, a multi-objective optimal MPPT control for wind energy capture and load considering the variation of turbulent wind conditions is proposed. Based on the constant bandwidth PSF method, the response surface model is used to construct the nonlinear function relationship between the optimal value of wind energy catch and load balance (i.e. bandwidth) and the characteristic index of turbulent wind speed. The multi-objective optimization of wind energy catch and load is realized by adjusting the bandwidth setting value with the wind speed characteristics online. Finally, the effectiveness of the method is verified by the simulation results of FAST (Fatigue,Aerodynamics,Structures and Turbulence) software).
【作者单位】: 南京理工大学自动化学院;江苏省电力公司电力科学研究院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61673213,61174038,51507080) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(30915011104,30920140112005)~~
【分类号】:TM614

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘平;乔和平;;效用函数理论在工程多目标优化中的应用[J];建筑技术开发;2010年01期

2 李雨生;;在一种广义锥凸性下的多目标优化解[J];河海大学学报;1987年05期

3 李雨生,张宇明;多目标优化的锥拓扑及有关问题[J];华中理工大学学报;1988年04期

4 陈林根,胡德明,张俊迈;舰船汽轮齿轮机组一体化的初步设计多目标优化[J];中国造船;1991年02期

5 银车来,李光熹,熊曼丽;水火电联合系统多目标优化调度[J];电力系统自动化;1993年09期

6 张翔;工程设计多目标优化的评价准则[J];机械设计;1993年04期

7 周学建;师清翔;朱永宁;;模糊相似优先比在清选系统多目标优化中的应用[J];洛阳工学院学报;1993年02期

8 姚新胜,黄洪钟,周仲荣,田志刚,李海滨;基于广义满意度原理的多目标优化理论研究[J];应用科学学报;2002年03期

9 张葵葵,汪晗;一种多目标优化进化算法研究[J];长沙交通学院学报;2003年02期

10 姜斌;梁士锋;冯佳佳;;催化吸收稳定系统的多目标优化[J];计算机与应用化学;2008年01期

相关会议论文 前10条

1 张翔;;一种无歧义性的多目标优化数值解法[A];中国农业机械学会成立40周年庆典暨2003年学术年会论文集[C];2003年

2 罗亚中;;航天器轨迹多目标优化研究评述[A];The 5th 全国动力学与控制青年学者研讨会论文摘要集[C];2011年

3 耿玉磊;张翔;;多目标优化的求解方法与发展[A];福建省科协第四届学术年会——提升福建制造业竞争力的战略思考专题学术年会论文集[C];2004年

4 耿玉磊;张翔;;多目标优化的求解方法与发展[A];福建省科协第四届学术年会提升福建制造业竞争力的战略思考专题学术年会论文集[C];2004年

5 程鹏;唐雁;邹显春;;约束多目标优化试验函数产生器[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年

6 贾小平;韩方煜;;多目标优化及其在过程工程中的应用[A];过程系统工程2001年会论文集[C];2001年

7 邢志祥;;灭火救援力量调集的多目标优化[A];第一届全国安全科学理论研讨会论文集[C];2007年

8 孙力;樊希山;姚平经;;化工过程多目标优化适宜解的模糊确定[A];第二届全国传递过程学术研讨会论文集[C];2003年

9 李颖t;昝建明;周建文;;多目标形貌优化方法研究[A];结构及多学科优化工程应用与理论研讨会’2009(CSMO-2009)论文集[C];2009年

10 许碧霞;李兆江;;基于循环经济的城市污水多目标优化配置分析[A];中国地理学会2007年学术年会论文摘要集[C];2007年

相关博士学位论文 前10条

1 王晗丁;复杂问题的多目标进化优化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

2 董宁;求解约束优化和多目标优化问题的进化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

3 邹娟;高维多目标进化优化及降维评价的方法研究[D];湘潭大学;2014年

4 杨光;求解多目标优化问题的NWSA研究及其工程应用[D];吉林大学;2015年

5 王超;装载与车辆路径联合多目标优化问题研究[D];大连理工大学;2016年

6 叶承晋;计算智能在电力系统多目标优化中的应用研究[D];浙江大学;2015年

7 过晓芳;超多目标优化问题的几种进化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

8 左益;基于全局优化和局部学习的进化多目标优化算法[D];西安电子科技大学;2016年

9 徐志丹;基于生物地理算法的多目标优化理论与应用研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

10 蒋庆;地下水时空变化及监测网多目标优化研究[D];华中科技大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 何素素;基于改进的粒子群算法的钻进参数多目标优化研究[D];西安石油大学;2015年

2 黄怡;基于药效综合评价的中药组分配伍优化方法研究[D];浙江大学;2015年

3 韩伟;基于混合智能算法在造纸废水厌氧消化处理过程多目标优化中的研究[D];华南理工大学;2015年

4 彭清风;基于鲁棒性的船体中横剖面多目标优化[D];上海交通大学;2015年

5 崔华;面向个性化需求的服务组合优化方法[D];哈尔滨工业大学;2015年

6 章姗捷;基于遗传算法的电力工程多目标优化研究[D];华北电力大学;2015年

7 高敏;基于协同论的风电建设项目多目标优化模型研究[D];华北电力大学;2015年

8 刘培根;基于多目标优化和压缩感知的航拍目标检测[D];电子科技大学;2015年

9 杨凯;基于多目标优化的贵州工业结构调整研究[D];贵州师范大学;2015年

10 陈振兴;基于空间拥挤控制策略的进化多目标优化[D];福建师范大学;2015年



本文编号:2293320

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlidianqilunwen/2293320.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户e6fe6***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com