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风电机组参与调频时其输出功率的调整将改变风电机组变桨动作的风速范围,同时由于桨距角调节气动功率的灵敏度随风况变化,使得传统PI变桨控制难以适用于风电机组参与调频时的复杂工况,出现风电机组转速振荡问题。提出一种基于线性变参数(Linear Parameter Varying, LPV)系统的风电机组变桨控制方法,对风电机组模型进行线性化,根据风速和桨距角的变化范围进行凸分解,得到其具有四面体结构的LPV模型,通过求解不同平衡点处的线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)设计出相应的变桨控制器。仿真结果表明:与传统PI变桨控制相比,LPV变桨控制能有效减小转速的波动,降低低速轴载荷以及减小桨距角的波动程度,验证了该控制策略的有效性和先进性。 相似文献
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基于改进共轭梯度优化BP神经网络的风电机组变桨距控制 总被引:1,自引:0,他引:1
根据共轭梯度算法和传统BP神经网络的变桨距控制器的原理,针对兆瓦级风电机组变桨距控制设计了一种改进共轭梯度优化BP神经网络的变桨距PID参数自整定控制器,此控制器采用改进共轭梯度法修正BP神经网络的权值和阈值,实现BP神经网络变桨距PID控制器的在线整定。在Matlab/Simulink中仿真,仿真结果表明,采用此变桨距控制器可以在额定风速之上快速响应,在相同风速状况下使发电机桨距角调节命令更加准确,风轮转速更加平稳,输出功率维持在额定功率附近,取得了很好的变桨距控制效果。 相似文献
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为了减小风力机叶轮的气动载荷,文章提出了将叶片方位角权系数分配与叶片根部气动载荷反馈相结合的独立变桨距控制方法(AAWC-LF)。控制器依据方位角的大小不同,利用权系数分配器重新分配每个叶片桨距角的调整变化量。同时,考虑到现场实际风速会突然大幅变化,在基于方位角权系数分配的独立变桨距控制基础上,增加了基于叶片根部实际气动载荷的桨距角修正环节。通过对比仿真曲线和实验结果,发现该算法增加了桨距角的调整次数,同时减小了叶轮所承受的气动载荷,对机组的输出有功功率没有形成冲击,叶轮转速更加平稳,控制效果较理想。 相似文献
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提出一种利用预测载荷进行独立变桨距控制的方法,应用叶素理论进行载荷预测,对测量风速以及受风剪效应和塔影效应影响的轮毂风速进行修正,使载荷计算更加准确;应用粒子群算法进行桨距角优化控制,优化搜索中通过对目标函数的选取和相关参数的设定保证控制的实时性.应用Bladed软件对某1.5MW变桨距风电机组进行仿真.结果表明:所提出的独立变桨距控制方法可在保证功率控制的同时实现载荷控制,能有效减小风轮不均衡载荷,降低机组疲劳载荷. 相似文献
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