本文選題：風力發(fā)電機組　切入點：控制策略　出處：《河北工程大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：人類賴以生存的自然環(huán)境正在因為過度使用煤炭、石油等資源而遭受破壞。針對這個亟待解決的問題,新型可持續(xù)利用的能源——風能,越來越受到人們的關(guān)注。風能的利用可以有效緩解不可再生資源的消耗且不會產(chǎn)生有害氣體,符合可持續(xù)發(fā)展的要求。風力發(fā)電機組的變槳系統(tǒng)復雜且由風切變、塔影效應(yīng)等引起的隨機干擾,使系統(tǒng)表現(xiàn)出非線性特性。面對復雜多變的非線性系統(tǒng),傳統(tǒng)的PD控制已不能做到快速最優(yōu)地實時進行參數(shù)整定。因此,設(shè)計對風機系統(tǒng)參數(shù)未知或受到外界干擾時控制系統(tǒng)能適應(yīng)對象和擾動動態(tài)特性變化的自適應(yīng)控制器很重要。針對風力發(fā)電機組在外界不定因素干擾的情況下穩(wěn)定性差的問題,通過用自適應(yīng)魯棒控制方法,對風力發(fā)電機功率輸出穩(wěn)定追蹤問題進行了研究和驗證。首先分析了現(xiàn)有的各種風力發(fā)電機組,并對其運行原理進行了詳細的闡述;然后對其各個系統(tǒng)建立了具有不確定項的非線性數(shù)學模型,采用自適應(yīng)魯棒自調(diào)節(jié)的方法設(shè)計自適應(yīng)律和控制器。最后,實驗證明風機系統(tǒng)在參數(shù)變化或受到外界干擾影響時,所設(shè)計的自適應(yīng)控制器能使系統(tǒng)快速地追蹤到期望曲線且比PD控制的精度高。針對自適應(yīng)控制器中氣動轉(zhuǎn)矩是已知的,但在實際運用中很難獲得精確表示的問題,通過加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,構(gòu)成能夠?qū)ξ粗獏?shù)逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制算法。該算法可以使系統(tǒng)不再依賴結(jié)構(gòu)參數(shù),快速跟蹤轉(zhuǎn)速,獲得最優(yōu)功率曲線。仿真驗證該算法可以滿足要求。
[Abstract]:The natural environment on which human beings depend is being destroyed by the overuse of coal, oil and other resources. The use of wind energy can effectively reduce the consumption of non-renewable resources and will not produce harmful gases, which is in line with the requirements of sustainable development. The variable propeller system of wind turbines is complex and wind shear. The random interference caused by the tower shadow effect makes the system show nonlinear characteristics. In the face of complex nonlinear systems, the traditional PD control can no longer achieve fast and optimal parameter tuning in real time. It is very important to design an adaptive controller which can adapt to the change of the object and the dynamic characteristic of disturbance when the parameters of fan system are unknown or disturbed by external disturbance. By using adaptive robust control method, the power output stability tracking problem of wind turbine is studied and verified. Firstly, various existing wind turbines are analyzed, and their operation principles are described in detail. Then, the nonlinear mathematical models with uncertain terms are established for each system, and adaptive law and controller are designed by using adaptive robust self-regulation method. Finally, the experiment proves that the fan system is affected by external disturbance or parameter change. The designed adaptive controller can track the desired curve quickly and has higher precision than PD control. The aerodynamic torque in the adaptive controller is known, but it is difficult to obtain accurate representation in practical application. By adding neural network control, a neural network adaptive control algorithm which can approach unknown parameters is constructed. The optimal power curve is obtained and the simulation results show that the algorithm can meet the requirements.
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273;TM315

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本文編號：1619753