基于NMPC-PID的大型风电机组独立变桨距载荷控制

发布时间：2022-06-03 19:57

　　为了更有效地减小大型风电机组在高风速区运行时的不平衡载荷,提出一种将非线性预测控制与PID控制相结合的独立变桨距控制策略。该控制策略采用RBF神经网络对风电机组的模型进行在线辨识和校正,并基于辨识的模型进行预测控制,以解决工况点转移、模型参数摄动的问题。为克服外部不可测量扰动的影响,在俯仰力矩和偏航力矩的通道上各添加一个PID控制器进行反馈补偿。以高风速区俯仰力矩和偏航力矩控制问题为例,通过MATLAB中的Simulink平台验证了所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明:所提出的NMPC-PID控制策略能够有效解决内外扰动,具有较强的鲁棒性;在同等条件下,该方法比MPC和NMPC具有更优的控制性能。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引 言
1 风电机组模型
2 控制器设计
    2.1 基于神经网络的非线性模型预测控制器
        2.1.1 基于RBF神经网络的风电机组模型辨识
        2.1.2 预测模型
        2.1.3 滚动优化
    2.2 基于PID的反馈控制器
3 仿真与分析
4 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络的pH中和过程非线性预测控制[J]. 王志甄,邹志云.  化工学报. 2019(02)
[2]基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究[J]. 朱坚民,沈昕璐,黄之文.  计算机应用研究. 2018(12)
[3]基于NMPC-PID的风力机独立变桨距控制策略研究[J]. 王多睿,王维庆,蔡鑫.  太阳能学报. 2017(09)
[4]双馈风力发电机组有功功率多模型预测控制[J]. 刘兴杰,郭九旺,邬旭东,王伟.  太阳能学报. 2017(04)
[5]大型风电机组的比例-积分-谐振独立变桨距控制策略[J]. 杨文韬,耿华,肖帅,杨耕.  电力自动化设备. 2017(01)
[6]不对称载荷的独立变桨控制[J]. 周峰,田德,邓英,陈忠雷.  太阳能学报. 2016(12)
[7]基于不同载荷测量量的独立变桨控制[J]. 周峰,陈忠雷,邓英,田德.  动力工程学报. 2016(09)
[8]基于方位角和载荷联合反馈的独立变桨距控制策略研究[J]. 刘皓明,唐俏俏,张占奎,李琰.  中国电机工程学报. 2016(14)
[9]大型风电机组激光雷达辅助模型预测控制方法[J]. 韩兵,周腊吾,陈浩,田猛,邓宁峰.  中国电机工程学报. 2016(18)
[10]风电机组RBF神经网络PID独立变桨控制研究[J]. 田猛,周腊吾,陈浩,韩兵.  电力电子技术. 2015(12)

博士论文
[1]大型风机异步变桨技术的研究[D]. 窦真兰.上海交通大学 2013

硕士论文
[1]大型风力发电机组独立变桨距控制[D]. 高汝英.天津大学 2009



本文编号：3653386