随机模型预测控制在风力发电系统的应用

发布时间：2017-08-28 11:01

  本文关键词：随机模型预测控制在风力发电系统的应用

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【摘要】：风电系统的控制是有效地利用风能、提高风力发电效率的关键,传统和现代的很多控制理论已经被应用于风机控制,也取得了巨大成就。然而,以往多数研究主要针对控制风机跟踪额定转速和额定功率,对机组疲劳负荷的优化并没有过多强调,本文将从风场级别的控制角度来研究疲劳负荷优化问题。模型预测控制是一类新型计算机控制算法,对解决复杂工业优化问题效果显著,本文的重点是对模型预测控制在解决风场疲劳优化问题方面的可能性进行分析。文中应用的随机线性风场模型是经过风机模型线性化、风模型线性拟合、线性风机模型与线性风模型连结和增广线性模型四个步骤得到的。本文针对该风场系统的随机线性模型,分别应用线性二次控制和随机模型预测控制来处理风场的疲劳负荷优化问题,仿真算法过程并分析控制性能。
【关键词】：风力发电 疲劳负荷 模型预测控制 随机
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.1.1 风电系统的发展及其控制问题9-10
• 1.1.2 风电机组疲劳负荷问题10
• 1.2 模型预测控制国内外研究动态10-12
• 1.2.1 模型预测控制10-11
• 1.2.2 MPC与SMPC在风电系统中的应用11-12
• 1.3 本文的主要工作12-14
• 第2章 模型预测控制介绍14-19
• 2.1 模型预测控制基本概念和特点14-15
• 2.2 模型预测控制分类15-18
• 2.2.1 线性模型预测控制15-16
• 2.2.2 非线性模型预测控制16-17
• 2.2.3 随机模型预测控制17
• 2.2.4 凸和非凸模型预测控制17-18
• 2.2.5 显示模型预测控制18
• 2.3 本章小结18-19
• 第3章 研究对象建模19-27
• 3.1 风机模型19-22
• 3.1.1 风能捕获19-20
• 3.1.2 风机子系统20-21
• 3.1.3 风机运行模式21-22
• 3.2 线性化风机模型22-23
• 3.3 风场模型23-25
• 3.3.1 风模型23-24
• 3.3.2 线性风模型24-25
• 3.3.3 线性风场模型25
• 3.4 本章小结25-27
• 第4章 风场控制问题研究27-35
• 4.1 控制问题提出27
• 4.2 控制问题的数学描述27-29
• 4.2.1 风场模型27-28
• 4.2.2 疲劳负荷描述28
• 4.2.3 优化问题代价函数28-29
• 4.3 应用分布式随机LQ算法求解风场负荷优化问题29-30
• 4.4 优化问题求解30-32
• 4.5 仿真分析32-34
• 4.6 本章小结34-35
• 第5章 SMPC的应用35-46
• 5.1 SMPC算法提出35-36
• 5.2 算法描述36-41
• 5.3 SMPC算法的应用41-44
• 5.3.1 SMPC在简单系统的应用仿真41-42
• 5.3.2 SMPC在风电场的应用仿真42-44
• 5.4 本章小结44-46
• 第6章 结论与展望46-47
• 参考文献47-52
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作52-53
• 致谢53

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本文编号：747714