风力发电系统的风速预测及控制策略研究

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1、北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：耋重日期：丝堡：!：竺关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部

2、或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在上年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。作者签名：导师签名：童雷日期：如／三．6．毕20ll、‘。争学位论文数据集中图分类号1P273学科分类号510．8010论文编号1001020120750密级公开学位授予单位代码100lO学位授予单位名称北京化工大学作者姓名董雷学号2009000750获学位专业名称控制科学与工程获学位专业代码081101课题来源自选课题研究方向风力发电的优化与控制论文题目风力发电系统的风速预测及控制策略研究风力发电，风

3、速预测，AR时间序列，小波分析，线性二次高斯控制，关键词LQG论文答辩日期2012．5．24奉论文类型基础研究学位论文评阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师李大字教授北京化工大学人工智能、先进控制复杂工业过程建模与评阅人I黄克谨教授北京化工大学控制优化评阅人2刘振娟研究员北京化工大学优化控制评阅人3评阅人4评阅人5答辫颓蝴王晶教授北京化工大学先进过程控制答辩委员1曹柳林教授北京化工大学流程工业的建模与控制复杂工业过程建模与答辩委员2黄克谨教授北京化工大学控制优化现代信号处理与嵌入式答辩委员3王学伟教授北京化工大学信息处理技术答辩委员4王友清教授北京化工大学生物医学控制答辩委

4、员5二．中图分类号在Ⅸ中国图书资料分类法》查询。三．学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745-9)Ⅸ学科分类与代码》中查询。四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。摘要风力发电系统的风速预测及控制策略研究环境污染和能源紧缺凸显出发展新能源的重要性，而风能是作为一种主要的新能源，越来越得到各国的重视，风力发电技术也有着广阔的发展前景。变桨距变速控制也因其在各个风速段都有良好的控制表现，因此越来越得到研究者的重视。本文在前人进行的研究基础上，在风速预测、风力发电控制等方面都进行了深入的研究：在风力发电系统中，准确的风速预测能够有效地提高风力发电系统的整体运行稳定性以及可

5、靠性，对于风力发电的控制是有着非常重要的意义。为了有效地提高预测算法的精度，论文提出了一种结合小波分析的方法并以AR模型作为基础提出的基于局域AR时间序列的预测算法。该方法在对数据进行小波分解后，从历史数据中选择与中心点相似度高的数据组，通过欧氏距离来确定数据组对模型的贡献，最终实现对风速的滚动预测，文中的仿真结果证明，基于局域的AR时间序列预测方法能够大幅地提高了风速预测问题的精确度。在风力发电系统中，高频风速会导致控制转矩产生频繁的剧烈变化，可能造成机械系统的损坏。本文针对风力发电控制过程中，高频风速条件下，控制器会出现频繁调节的情况，加重系统的机械负载，根据系统多目标优化的需要，对

6、LQG控制进行了改进，该改进方法1通过在LQG目标函数中添加自适应参数并调节自适应参数的变化速率，实现了目标函数的在线调整，进而得到系统的优化控制策略。在保证系统控制效果与传统PID控制相同的同时，降低系统的机械负载到传统控制的50％，有利于延长系统的使用寿命。关键词：风力发电，风速预测，AR时间序列，小波分析，线性二次高斯控制，LQGStudyonWindSpeedForecastingandControlSchemefortheWindPowerSystemABSTRACTThewindpowerhasgainedmuchattentionalloverthewordasrenewa

7、bleresourceandpollution—freeenergyresource．Thecontroltechnologiesofwindturbinegeneratorhaverapidlydeveloped．Becauseofthegoodcontroleffectofthevariablespeedpitchregulatedwindturbinecontrollerindifferentwindspeed，moreand