直驱式永磁风电机组变桨距控制技术研究

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1、分类号密级直驱式永磁风电机组变桨距控制技术研究研究生姓名：朱万力指导教师姓名、职称：王欣教授学科专业：电气工程研究方向：复杂机电系统信息集成与协调控制湖南工业大学二〇一五年六月十五日摘要风电资源的合理利用和开发在改善生态环境、优化能源结构、提升社会效益、促进能源和社会可持续发展等方面有着显著的作用，但由于风电系统的复杂性、时变性以及运行过程中的强干扰等因素，对风电系统进行精确的控制仍然是当前研究的一个难题。因此，研究风电技术尤其是控制技术对促进风电产业高效发展具有重要意义。本课题将大型直驱式风电机组变桨距控制技

2、术作为研究重点，通过将支持向量机平台和机器学习方法应用到风电机组统一和独立变桨距控制上做了一些简单的尝试。由于支持向量机在解决非线性问题时有较强的鲁棒性及全局最优性，可以用来优化滑模控制器，消除抖振，故引入支持向量机平台，设计了基于支持向量机理论的滑模趋近律和到达条件，建立了无抖振滑模控制器。经过仿真验证，该控制器在保证功率稳定输出的同时，变桨执行机构动作变化速率大幅度减小，减轻了器械疲劳以及磨损，延长了机组的运行寿命和减少机器故障。鉴于风电机组不断大型化，统一变桨距控制方法已经无法满足大型机组的控制要求，因此

3、研究独立变桨距控制技术成为必要。针对兆瓦级风电系统独立变桨距的控制问题，提出神经网络强化学习动态补偿权系数的独立变桨距控制方法，将统一桨距角分别通过权系数进行静态和动态调节后的独立变桨控制。最后使用Matlab/Simulink和FAST软件进行联合仿真，在Simulink中搭建主要控制器和算法单元，风机则采用FAST提供的非线性模型。通过仿真验证，所提出的控制方法准确且有效地实现桨距角的独立控制，且基于RBF的A-C算法由于具备了神经网络的特性，有很强的鲁棒性，可以做到无模型的自适应优化控制，该控制方法有利于

4、缓解不平衡气动载荷对风轮造成的影响，延长机组使用寿命。关键词：风力发电；变桨距控制；支持向量机；强化学习；气动载荷IABSTRACTNowadays,thewholesocietypaysmoreattentiontotheenvironment.Fordevelopmentandutilizationofavarietyofrenewablepollution-freeandlowcostnewenergy,especiallyfortheuseofwindpower,graduallyinattention

5、byallofus.Therationalutilizationanddevelopmentofwindpowerresourceshaveasignificanteffectinsomerespectsofimprovetheecologicalenvironment,optimizetheenergystructure,improvesocialbenefits,andpromoteenergyandsustainabledevelopmentofthesociety.Asthecomplexityofth

6、ewindpowersystem,time-varyingandstronginterferenceintheoperationprocessandotherfactors,howtocontrolthewindpowersystemaccuratelyisstilladifficultproblemofthepresentstudy.Therefore,researchonwindpowertechnology,especiallythecontroltechnologyisofgreatsignifican

7、cetoimprovethewindpowerindustry.Thisresearchtopicisthevariablepitchcontroltechnologyofthelargedirectdrivewindturbines.Wetriedsomenewmethodsonvariablepitchcontrolincludethetrainingplatformandmachinelearningmethodsappliedtowindturbines.Accordingtothecharacteri

8、sticsofwindturbine,weestablishedthemodelofwindsystem,transmissionsystem,actuatorandgenerator.Throughacombinationofwholemodelswegetamathematicalmodelthatcanreflectthedynamicbehaviorandissuitablef