基于功率预测变速变桨距风电系统优化控制

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1、第41卷第13期电力系统保护与控制v01．41NO．132013年7月1日PowerSystemProtectionandControlJuly1．2013基于功率预测的变速变桨距风电系统的优化控制王晓兰，李家亮，马呈霞(1．兰州理工大学电气与信息工程学院，甘肃兰州73005O；2．甘肃电力科学研究院，甘肃兰州730050)摘要：为了增强风电场主动融入大电网的能力，基于风速和功率的超短期提前一步预测，以最大风能捕获和输出功率平滑为优化目标，以发电机转速和桨矩角为控制变量，为了有效地减少桨矩角系统和机械系统的压力，制定了最小化控制标准，建

2、立了相应的多目标优化模型。运用遗传算法求解出模型的优化解，将该优化解作用于风力发电机组来优化系统的性能。通过对1．5Mw的变速恒频风力发电系统进行仿真研究表明，与传统的最大功率追踪控制相比较，所提出的控制策略提高了发电机输出功率，同时抑制了输出功率的低频波动关键词：风力发电；优化控制；最大风能捕获；功率预测；输出功率平滑Optimizationcontrolofvariable·-speedvariable--pitchwindpowergenerationsystembasedonpowerpredictionWANGXiao．1an

3、，LIJia—liang，MACheng．xia2(1．SchoolofElectricalandInformationEngineering，LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou730050，China；2．GansuElectricPowerResearchInstitute，Lanzhou730050，China)Abstract：Inordertoenhancetheabilityofwindfarmactivelyintegratedintogrid，thesupershort-termp

4、redictionmodelofwindspeedandpowerisestablished．Thenwiththegoalofthemaximumwindpowercaptureandthesmoothoutputpowerandtakinggeneratorspeedandpitchangleascontrolvariables，theminimizationcontrolcriterionissetoutandthecorrespondingmulti—objectiveoptimizationmodelsareestablish

5、edtoreducemechanicalandpitchanglestresses．Thegeneticalgorithmisusedtosolvetheoptimalsolutionwhichisappliedtowindpowergenerationsystemtooptimizeperformances．A1．5MWvariablespeedconstantfrequencywindpowergenerationsystemisstudiedbythecomputersimulation．Theresultsshowthatthe

6、outputpowerisincreasedandtheturbulenceofpowerinlowfrequencyisreducedcomparedwiththetraditionalmaximumpowerpointtracking(MPPT)controlstrategy．ThisworkissuppoaedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．50967001)．Keywords：windpowergeneration；optimizationcontrol；maximumw

7、indpowercapture；powerprediction；smoothoutputpower中图分类号：TM76；TM614文献标识码：A文章编号：1674-3415(2013)13-0088—05技术的主要研究课题，这种控制方法通常是在额定0引言风速以下，保持风力机桨矩角不变，通过改变发电近年来随着风力发电技术的快速发展，风能在机转速使风力机运行在最佳叶尖速比，实现最大功电力系统中的比例越来越大。风电场如何安全稳定率跟踪控制l6⋯。然而这些传统的控制策略大多数都是基于反馈控制和白适应追踪控制，很少有将基地融入大电网、如何有效地降

8、低运行以及维护成本，于功率预测⋯J的概念应用到风力发电系统。如果能是风力发电健康发展的重要技术壁垒IJJ。运用适当够提前知道下一时刻的风速，那么对于风机的控制的控制策略来优化所捕获的风能，同时延长各个部将是