风电机组模型预测控制研究与联合仿真平台设计

发布时间：2017-09-21 21:05

  本文关键词：风电机组模型预测控制研究与联合仿真平台设计

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【摘要】：社会生产力的发展对能源需求不断增加,能源危机和环境污染已经成了世界性的两大问题。风能是一种可再生,清洁无污染的能源,随着技术的成熟得到越来越多人的关注。风电发展迅速,装机容量不断增加,成为电网结构重要的电源组成部分。然而过快的发展带来许多实际的问题,其中风电机组并网稳定运行是亟待解决的问题之一。风电机组功率波动的根源是风速的随机波动性,控制系统主要任务是在不断变化的风速下实现稳定的运行。论文从模型预测控制理论出发,将这一先进控制算法应用于风电机组控制系统,主要研究工作有：对自然风的特性进行分析研究,建立了阵风和湍流风模型；对风电机组的风轮气动系统、机械传动系统和发电机系统进行机理分析,建立了风电机组的数学模型；通过对风电机组运行特性的研究,得到桨距角和转矩对风电机组运行的影响作用,分析了转矩控制和变桨控制的基本策略。提出了基于Bladed和Matlab软件的风电机组模型预测控制系统设计流程。通过对模型预测控制的基本原理分析,结合风电机组的具体参数和特性,实现了模型预测控制算法在风电机组控制系统中的成功应用。设计了风电机组模型预测控制变桨控制器和比例积分变桨控制器,通过对控制器仿真分析,模型预测控制变桨控制器能够快速的对干扰进行响应,而且变桨动作量较小。针对风电机组的多约束和非线性显著的特点,对控制器进行改进和完善,设计了含有补偿算法的风电机组复合模型预测控制变桨控制器。设计了实时联合仿真平台,综合Bladed软件的精确建模和Simulink软件强大工具箱函数的优势,通过对软件的外部接口进行分析,编写联合仿真平台程序,实现了软件之间数据的实时通讯。联合仿真平台可以方便的进行控制器参数和结构的修改,大大缩短了设计周期,为风电机组智能控制算法研究提供了很好的平台,具有很好的实际应用前景。
【关键词】：风电机组 变桨控制 模型预测控制 联合仿真
【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】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 风电机组控制技术的发展和研究现状10-15
• 1.2.1 控制系统的结构组成10-11
• 1.2.2 控制技术的发展历程11-12
• 1.2.3 控制算法的研究现状12-14
• 1.2.4 风电机组模型预测控制研究进展14-15
• 1.3 论文的主要工作15-17
• 第2章 风电机组基本模型17-32
• 2.1 引言17
• 2.2 风模型17-20
• 2.3 风轮模型20-25
• 2.4 传动链模型25-27
• 2.5 发电机模型27-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第3章 风电机组特性及控制策略研究32-38
• 3.1 引言32
• 3.2 机组性能分析32-35
• 3.2.1 功率特性曲线32-33
• 3.2.2 转矩特性曲线33-34
• 3.2.3 推力特性曲线34-35
• 3.3 变速恒频的控制策略35-37
• 3.3.1 基本转矩控制策略35-36
• 3.3.2 基本变桨控制策略36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 模型预测控制器研究与设计38-47
• 4.1 引言38
• 4.2 模型预测控制基本原理38-41
• 4.3 风电机组模型预测控制器设计41-45
• 4.3.1 状态空间模型42-43
• 4.3.2 优化问题43-45
• 4.3.3 参数调整45
• 4.4 风电机组模型预测控制器设计流程45-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第5章 复合模型预测控制变桨控制器设计47-58
• 5.1 引言47
• 5.2 风电机组变桨距控制器47-53
• 5.2.1 变桨PI控制器设计48-49
• 5.2.2 变桨MPC控制器设计49
• 5.2.3 两种控制器仿真研究49-53
• 5.3 复合MPC风电机组变桨控制器53-57
• 5.3.1 复合MPC控制器设计54-56
• 5.3.2 非线性仿真结果56-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第6章 风电机组控制系统联合仿真平台设计58-64
• 6.1 引言58
• 6.2 联合仿真软件介绍58-60
• 6.3 联合实时仿真平台的实现60-63
• 6.4 本章小结63-64
• 第7章 结论与展望64-65
• 7.1 总结讨论64
• 7.2 展望64-65
• 参考文献65-68
• 攻读硕士期间发表的论文68-69
• 致谢69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 潘大夫;汪渤;周志强;;Matlab与C/C++混合编程技术研究[J];计算机工程与设计;2009年02期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 贾增周;大型风力发电机组的智能滑模变结构控制研究[D];华北电力大学（河北）;2008年

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本文编号：896848