数据驱动的风能转换系统最优控制

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1、第44卷第1期2012年2月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&AstronauticsV01．44No．1Feb．2012数据驱动的风能转换系统最优控制徐莉莉纪志成(江南大学电气自动化研究所，无锡，214122)摘要：风能转换系统具有很强的非线性，为了解决风能转换系统的建模困难问题，实现额定风速以下风能捕获率的最大化．根据数据驱动控制理论，在风能转换系统中采用数据驱动的最优控制方法。利用风能转换系统的输入输出数据获取马尔可夫参数，并构造一个数捂驱动的控制器状态观测嚣，通过

2、差分Riccati方程的闭合解设计出最优反馈控制器。仿真结果表明，采用数据驱动的最优控制方法，功率系数和叶尖速比都可以维持在最优值附近．有效地实现额定风速以下风能转换系统的最大风能捕获。关键词：风能转换系统}数据驱动，曩优控制；马尔可夫参数中图分类号：TM341文献标识码：A文章编号：1005—2615(2012)01—0129—05Data-BasedOptimalControlforWindEnergyConversionSystemXuLili，JiZhicheng(InstituteofElectricalAutomation，

3、JmngnanUniversity，Wuxi，214122，China)Abstract：Windenergyconversionsystem(WECS)isnonlinear．InordertodealwiththedifficultiesinmodelingofWECSandmaximizethewindenergycaptureratiobelowtheratedwindspeed，thedata—basedoptimalcontrolisadoptedinWECSbasedondata-drivencontroltheory．T

4、heMarkovparametersareobtainedandadata—drivencontrollerstateobserverisconstructedbyusinginputandoutputdataofWECS．ThenanoptimalfeedbackcontrollerisdesignedthroughtheclosedformofdifferenceRiccatie_quation．Simulationresultsindicatethatundertheratedwind，thedata—drivenoptimalc

5、ontrolcaneffec—tivelyimplementmaximumenergycapturebymantainingthepowercoefficientandthetipspeedratioaroundtheiroptimalvalues．Keywords：windenergyconversionsystem；data-driven；optimalcontrol；Markovparameters风能是一种清洁的可再生能源，全球范围内分布广泛。风力发电不依赖矿物能源，没有燃料价格风险，发电成本稳定，也没有包括碳排放等环境成本。在

6、能源短缺和环境恶化的今天，风力发电发展迅速，并逐渐成为许多国家可持续发展战略的重要组成部分【1]。随着现代控制理论的飞速发展，许多先进的控制方法如滑模控制、反馈线性化控制、模糊控制、非线性H。鲁棒控制等[2。3已经被相继用于风能转换系统的控制中，并获得了令人满意的控制效果；但是现有的控制方法都是在建立模型基础上的控制策略，模型的质量直接影响控制算法的优劣。由于空气动力学的不确定性以及风能转换系统本身的非线性、时变特性，使得建立精确的风能转换系统数学模型非常困难，既消耗大量的时间，又不可避免地存在未建模动态、固有误差和不确定因素。因此，数

7、据驱动的控制技术研究应运而生，在不需要已知系统模型的情况下仅仅在线利用系统的输入输出数据进行控制器的设计，可以解决建模困难的复杂不确定系统的实际控制问题[5】。基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金(优先发展领域)(20110093130001)资助项目I教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET·10—0437)资助项目。收稿日期：2011．05—03；修订日期：2011—07-08通讯作者：纪志成，男，教授，博士生导师，1959年生，E—mail：zcji@jiangnan．edu．cn．130南京航空航天大学学报第44卷目前，数据驱

8、动控制技术[w】已经得到国内外控制界的高度重视，取得了丰硕的研究成果，成功运用于化工、电力、轻工等领域，但还尚未应用到风力发电系统中。因此本文运用数据驱动的最优控制方法，在数学模型未知的情况下实现风能转换系