本文關鍵詞：風能轉換系統的隨機容錯控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：實現風能轉換系統的優(yōu)化控制,可以改善風能系統的綜合運行性能,提高風能利用效率,降低風能轉換系統運行成本,對風力發(fā)電產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的意義。風能轉換系的運行穩(wěn)定性是衡量風能轉換系統運行性能的關鍵,因此,實現風能轉換系統的容錯控制在風能轉換系統的優(yōu)化控制中顯得尤為重要。目前,風能轉換系統的容錯控制問題已經得到了廣泛的關注,本文在充分學習和理解容錯控制理論的基礎上進行了以下探索和研究：針對風能轉換系統的建模問題,本文引入的馬爾科夫鏈(Markov chain)理論,在模型預測控制(MPC)框架下建立基于場景的風能轉換系統的動態(tài)模型,將無限時域內的隨機優(yōu)化控制問題轉變成有限時域內的確定性優(yōu)化控制問題。根據馬爾科夫鏈轉移概率矩陣得到有限時域內的場景樹,場景樹信息反應了系統模型的隨機變化,其演變規(guī)律由擾動因子W決定。針對風能轉換系統的優(yōu)化控制問題,本文提出了基于場景的隨機模型預測控制(Scene-based Stochastic Model Predictive Control, SSMPC)算法,該算法的原理是基于對下一時刻跟蹤誤差預測的隨機度量值的最小化。針對系統正常情況下的跟蹤誤差隨機度量問題,本文基于跟蹤誤差期望的最小化來構建度量目標函數,采用二次規(guī)劃(Quadratic Program, QP)進行求解,實現對風能轉換系統的優(yōu)化控制,并討論了該隨機模型預測控制算法的收斂性問題。針對風能轉系統故障情況下的容錯控制問題,在SSMPC框架下,采用極小化所有可能出現的最大偏差(min-max)的性能度量來重新構建度量目標函數,采用線性規(guī)劃(Linear Programming, LP)方法進行求解,實現對風能轉換系統在正常和故障兩種情況下的優(yōu)化控制,分析和比較兩種情況下的仿真結果,得出基于極小化所有可能出現的最大偏差(min-max)性能指標的SSMPC優(yōu)化算法能夠實現對故障情況下風能轉換系統的優(yōu)化控制的結論。
【關鍵詞】：風能轉換系統 場景枚舉 最大功率點跟蹤策略 隨機模型預測測控 魯棒適應性隨機混雜優(yōu)化控制
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP273
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-14
• 1.1.1 課題研究的背景與意義8-10
• 1.1.2 控制目的10-11
• 1.1.3 控制策略11-12
• 1.1.4 容錯控制理論研究現12-13
• 1.1.5 風能轉換系統中的容錯控制13-14
• 1.2 研究內容14-16
• 第二章 風能轉換系統的混雜模型及故障分析16-34
• 2.1 基于馬爾科夫鏈的風速動態(tài)模型16-21
• 2.1.1 風能轉換系統運行區(qū)域16-17
• 2.1.2 挖掘風速的馬爾可夫轉移矩陣17-18
• 2.1.3 馬爾可夫跳變系統的蒙特卡羅仿真18-21
• 2.2 構建基于場景的風能轉換系統的動態(tài)模型21-24
• 2.3 風能轉換系統物理結構及故障分析24-33
• 2.3.1 風能轉換系統模型的機理分析24-26
• 2.3.2 風能轉換系統模型的故障類型分析26-28
• 2.3.3 最大功率捕捉28-29
• 2.3.4 仿真結果29-33
• 2.4 本章小結33-34
• 第三章 風能轉換系統基于場景的隨機模型預測控制34-49
• 3.1 構建風能轉換系統的SSMPC問題34-36
• 3.1.1 構建WECS的閉環(huán)優(yōu)化控制結構34-35
• 3.1.2 風能轉換系統的SSMPC優(yōu)化問題定義35-36
• 3.2 基于期望性能指標的SSMPC優(yōu)化控制36-39
• 3.2.1 基于期望性能指標的定義36-38
• 3.2.2 基于期望性能指標的求解38-39
• 3.3 SSMPC優(yōu)化問題的收斂性39-45
• 3.3.1 基于SSMPC的MPC策略的收斂性39-43
• 3.3.2 持續(xù)性擾動下：目標狀態(tài)的可達性43-45
• 3.4 仿真結果分析45-47
• 3.4.1 仿真結果46-47
• 3.4.2 結果分析47
• 3.5 本章小結47-49
• 第四章 基于SSMPC的風能轉換系統的容錯控制研究49-56
• 4.1 基于極小化最大偏差指標的SSMPC優(yōu)化控制49-53
• 4.1.1 基于極小化最大偏差指標的定義與求解49-53
• 4.2 仿真結果分析53-54
• 4.2.1 系統正常53
• 4.2.2 系統故障53-54
• 4.2.3 結果分析54
• 4.3 本章小結54-56
• 第五章 結論56-58
• 第六章 展望58-59
• 參考文獻59-62
• 在學期間的研究成果62-63
• 致謝63

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