考虑非线性不确定因素的风电机组多目标优化控制
本文选题:风电机组 + 载荷 ; 参考:《太阳能学报》2014年12期
【摘要】:针对功率和载荷两个优化目标设计基于卡尔曼滤波器的线性二次型高斯最优控制器。该控制器将系统的非线性因素和不确定性因素归结为系统噪声,通过卡尔曼滤波器进行实时估计,根据估计的系统状态计算控制器的动态最优增益,以适应系统工作点的变化,增强控制器的鲁棒性。以3 WM双馈风电机组为研究对象的仿真分析结果表明,与传统PID控制器相比,本文设计的控制器不仅保证了最大风能捕获,抑制了风电机组的功率波动,同时还明显减小了齿轮箱的转矩波动,从而提高了机组输出电能的质量、降低了齿轮箱等关键部件的载荷。
[Abstract]:A linear two order Gauss optimal controller based on Calman filter is designed for two optimal targets of power and load. This controller sums up the nonlinear factors and uncertainties of the system as system noise, estimates the real time through the Calman filter, and calculates the dynamic optimal gain of the controller according to the estimated system state. In order to adapt to the change of the working point of the system, the robustness of the controller is enhanced. The simulation results of the 3 WM doubly fed wind turbine show that, compared with the traditional PID controller, the controller designed in this paper not only ensures the maximum wind energy capture, restraining the power fluctuation of the wind turbine, but also obviously reducing the torque wave of the gear box. Therefore, the quality of the output power of the unit is improved, and the load of key components such as gear box is reduced.
【作者单位】: 沈阳工业大学风能技术研究所;沈阳工程学院自动控制工程系;
【基金】:国家自然科学基金(51207095) 辽宁省自然科学基金(201202170) 辽宁省科技计划(20101078)
【分类号】:TM315
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号:1887492
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