风力发电机变桨距控制技术研究

发布时间：2017-04-24 11:10

  本文关键词：风力发电机变桨距控制技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前,能源、环境已成为影响人类社会生存和发展的首要问题。常规能源不仅资源有限,而且造成了严重的大气污染。因此,对各种可再生、无污染、低成本新能源的开发和利用已受到世界各国的高度关注。我国对风力发电机的应用虽然很早,但是在变桨距风力发电机的研究方面还处于起步阶段。本文通过以下内容对风力发电机变桨距控制技术进行仿真研究。(1)为了对风力发电机的工作过程有一个初步的了解,对输出功率曲线有一个趋势性的把握,设计了最常用、最基本的PID控制方式。通过风轮气动特性模型、传动系统模型和发电机模型的构建在MATLAB中搭建了风力发电机控制过程的模型,通过实验研究选取合适的因子参数,并在MATLAB中进行仿真,得到如下结果：当输入风速是定值的时候输出的功率曲线就非常稳定,而当风速有变化的时候功率随着风速的变化有明显的改变控制效果不理想。(2)为了能够适应这种多变量、参数范围变化大、非线性系统的风力发电机变桨距结构,设计了模糊控制器,利用模糊语言用模糊数学的方法描述控制过程中变量之间的关系,能够对随时变化的系统进行有效控制,通过把人的语言转化为模糊语言并在MATLAB进行仿真。当输入的风速有突变的情况下,风力发电机能够输出比较稳定的功率,但是突变处超调比较大,响应速度也比较慢。(3)为了能够进一步改善风力发电机的工作性能,设计了自适应模糊控制器,通过在线调整比例因子对模糊控制器进行改造,操作简单易行,具有很强的鲁棒性,对其他各方面的控制选择也没有依赖性。通过仿真实验得出自适应模糊控制器在风速突变时超调比较小,稳态精度比较高,响应迅速。控制器设计简单方便,功率输出更加稳定,能够更好得应用于风力发电机变桨距控制。通过建立风力发电机的PID控制模型,并在MATLAB中进行仿真,对风力发电机功率控制有了一个趋势性的、基础的了解。在此基础上又进行了模糊控制方式的建模与仿真,得出在变化风速的情况下,风力发电机具有良好的控制效果。为了进一步改善功率稳定性,在模糊控制的基础上设计了自适应模糊控制器,通过仿真比较得出子使用模糊控制器更适合外部条件变化的风力发电机控制。
【关键词】：变桨距控制 模糊控制 MATLAB 功率稳定
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 风力发电技术的研究现状和趋势9-11
• 1.2.1 风力发电技术的发展9-11
• 1.2.2 未来风力发电的发展趋势11
• 1.3 课题研究内容11-13
• 第二章 变桨距控制的风力发电机原理基础13-26
• 2.1 风力发电机的基本原理13-14
• 2.2 空气动力学基础14-18
• 2.2.1 风力机的能量转换理论14-15
• 2.2.2 风能的贝茨理论15-16
• 2.2.3 风力机的特性系数16-18
• 2.3 变桨距风力发电机组的模型18-20
• 2.3.1 风轮气动特性模型18
• 2.3.2 传动系统动态特性模型18-19
• 2.3.3 发电机模型19-20
• 2.4 风力发电机变桨距控制过程20-21
• 2.5 风力发电机运行状态的研究21-24
• 2.5.1 风力发电机组的控制过程21-22
• 2.5.2 统一变桨距控制过程22-23
• 2.5.3 独立变桨距控制过程23-24
• 2.6 电动变桨距机构工作过程24-25
• 2.7 本章总结25-26
• 第三章 风力发电机PID控制过程及仿真26-31
• 3.1 PID控制原理26-27
• 3.2 风力发电机PID控制仿真建模27-30
• 3.2.1 PID控制系统在Simulink的模块搭建27-30
• 3.3 本章总结30-31
• 第四章 变桨距风力发电机模糊控制过程及仿真31-51
• 4.1 风力发电机模糊控制原理31-33
• 4.2 模糊控制器的设计33-40
• 4.2.1 确定控制值、被控制值并决定操控器的形式33-34
• 4.2.2 模糊化输入的精确量建立模糊规则34-40
• 4.3 模糊化过程40-50
• 4.3.1 精确量的模糊化方法40-41
• 4.3.2 模糊输出量的清晰化过程41-43
• 4.3.3 选择论域、量化因子和比例因子43-46
• 4.3.4 MATLAB仿真结果及分析46-50
• 4.4 本章总结50-51
• 第五章 变桨距风力发电机自适应模糊控制过程及仿真51-62
• 5.1 自适应模糊控制的相关介绍52-55
• 5.2 量化因子和比例因子的确定55-56
• 5.3 模糊控制规则的制定56-57
• 5.4 自调整过程57-60
• 5.5 自适应模糊控制的MATLAB仿真结果与分析60-61
• 5.6 本章总结61-62
• 第六章 结论与展望62-64
• 6.1 主要结论62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 参考文献64-66
• 在学期间的研究成果66-67
• 致谢67

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