基于神经网络风力发电机组载荷优化控制策略研究

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1、ELECTRICDRIVE2014Vo1．44No．2电气传动2014年第44卷第2期基于神经网络风力发电机组载荷优化控制策略研究刘军，陈东亮(西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安710048)摘要：为减轻大型风力机叶片在工作过程中受到的空气动力载荷均值，提出一种基于神经网络的风力机载荷优化控制策略。基于神经网络在线建立了风力机载荷数学模型；在功率控制的基础上，以减小载荷为目标，利用梯度法计算出控制量的修正量，从而实现功率与载荷综合优化控制的目的。将该控制策略应用于2MW风机的非线性模型，用Matlab／Simulink进行了仿真，仿真实验结果表明，对比传统PI控制器，该控制策略能有

2、效降低风机叶片的空气动力载荷均值。关键词：风电机组；载荷优化；神经网络；梯度法中图分类号：TK89文献标识码：AOptimalControlStrategyforWindTurbineLoadReductionBasedonNeuralNetworkLIUJun，CHENDong—liang(TheFacultyofAutomationandInformationEngineering，’anUniversityofTechnology，Xi’art7l0o48，Shaanxi，China)Abstract：Aloadoptimizingcontrolstrategybasedonneur

3、alnetworkmodeltoreducemeanaerodynamicfatigueloadofbladeforlarge—scalewindturbinewasproposed．Themathematicmodelofwindturbinewassetupbyneuralnetworkon-line．Andloadreductionwasadoptedasanothercontrolonthebasisofpowercontro1．Thenegativegradientofloadiscalculatedasthemodifyingsigna1．Thenthenegativegrad

4、ientsignalisaddedtotheoutputofPIcontrollertoaccomplishthegoalofpowerandloadoptimization．Thecontrolstrategywasappliedtononlinearmodelof2MWwindturbineinMatlab／Simulink．Theresultsshowthatthecontrollerisefectiveinreducingmeanvalueofaerodynamicloadofblade，comparingtotraditionalPIcontro1．Keywords：windtu

5、rbine；loadoptimization；neuralnetwork；negativegradient随着风力发电系统装机容量的增大，风机载载荷的模型，通过载荷优化控制器实现功率、载荷对风力发电系统的运行影响引起了广泛的重荷综合优化控制。视。风力机最主要的受力部件是叶片，其他受力1风力机叶片载荷部件所受的载荷也主要来自叶片，因此对叶片所受载荷进行优化，降低风力机工作过程中受到的风电机组在运行过程的载荷主要有气动载载荷，对提高风机的运行性能，延长风力机的使荷、重力载荷、惯性载荷以及由转速调节、变桨用寿命具有重要的意义。距、偏航等控制引起的载荷，其中风力机叶片载目前风力机载荷优化控制主要是

6、针对减小荷是主要载荷。风力机叶片载荷是指叶片受到风力机受力部件承受的疲劳载荷的幅度n_7]，而减的外力，是造成风机损耗、影响风力机寿命的重小风力机疲劳载荷的均值也具有同样重要的意要因素，因此对风力机叶片载荷的优化控制具有义。本文提出了一种基于神经网络风力机叶片重要的意义。载荷优化控制策略，通过神经网络构建叶片气动通常采用叶素一动量理论对风力机叶片的气基金项目：教育部博士点基金资助(20106118110009)；西安市科技计划项目资助(CX1250)作者简介：刘军(1963一)，男，博士，教授，Email：Liujun0310@sina．coin59电气传动2014年第44卷第2期刘军，等

7、：基于神经网络风力发电机组栽荷优化控制策略研究动载荷进行建模。在实际中可通过安装在叶2风力机载荷优化控制策略片根部的传感器测量叶片受到的力或力矩。叶片坐标系如图1所示。2．1风力发电系统功率、转速控制在叶片坐标系(以下标表示)中，根据叶素理风力机工作区间如图3所示，在额定风速以论，叶片上单位长度的轮廓断面的空气动力载荷为下，通过控制发电机的转速实现最大风能跟踪(如图4中的转速调节环)；在额定风速以上时，通fy一：告pwC