基于卡尔曼滤波的波浪发电系统反步法最优功率跟踪控制

常规变速控制系统的精度不高,变换器晶闸管开关动作产生的高频纹波较大,为此提出一种基于卡尔曼滤波的反步控制方法。文章通过分析波浪能提取装置的受力及幅频特性,获取了波浪能转化效率最大化的控制条件,并搭建了一套基于卡尔曼滤波的波浪发电反步最优功率控制系统。通过仿真研究了3种控制方法的控制精度和有效性,仿真结果表明:低通滤波反步法存在相位延迟,不能满足最大功率捕获策略的相位条件,影响系统的最终有功功率输出;反步法的跟踪误差较大,导致系统输出的有功功率较低;卡尔曼滤波反步法的动态性能较好,跟踪电流的波形振幅较小,能保证系统全局收敛,在电机速度方向、幅值和频率突变的情况下,仍能快速准确跟踪给定信号,鲁棒性和抗干扰能力更好。     

基于改进粒子群优化神经网络算法的波浪捕获功率预测

传统BP神经网络算法应用于波浪发电系统捕获功率预测,易陷入局部最优和泛化能力不足,为此提出一种改进的粒子群优化神经网络算法,动态调整学习因子并添加变异算子。采用间接预测策略,搭建从波浪数据到波浪捕获功率的直驱式波浪发电系统模型;应用改进算法预测分析波浪历史数据,输入搭建模型,进而获得波浪捕获功率预测值。比较分析不同预测步数和不同算法的仿真结果可知,改进算法能有效克服传统算法不足,提高预测精度。     

波浪发电系统无速度传感器功率优化控制

波浪发电系统中的速度位置传感器工作环境恶劣,为此提出基于扩展卡尔曼滤波算法的无速度传感器方案。以永磁同步直线电机的电压电流参数为输入,基于预测和更新2个阶段,建立扩展卡尔曼滤波观测器系统,估算发电系统速度和位置。通过分析波浪能量转化装置的相幅特性,确定波浪能功率提取最大化工况下的最佳电磁力,并作为系统控制目标,通过空间矢量调制的电流控制策略实现系统控制。仿真结果表明,所提控制方案动态特性好,速度和位置观测误差小,鲁棒性强,功率优化策略效果显著。     

直驱式波浪发电系统的经济模型预测控制

对于随机海浪环境下的最大功率捕获,现有控制方法没有考虑系统模型的非线性、损耗及物理约束等条件,基于经济模型预测控制,提出一种波浪发电系统功率优化方案。采用普罗尼线谱估计方法拟合海浪辐射力,基于水动力方程和电机状态方程建立波浪发电系统数学模型。在考虑电机功率损耗条件下,以最大波能捕获为经济指标,求解符合系统约束的最优电磁力。采用电流矢量和空间脉宽调制策略实现最大波能捕获控制。仿真结果表明,所提方案响应速度快,鲁棒性强,可使波浪能转换装置运行在合理范围,波浪能利用率提高,机体劳损减小。     

基于FFT的直驱式波浪发电系统功率优化控制

针对实际波浪的不规则性、扰动性以及滑模变结构控制中存在明显抖振和开关动作产生高频纹波问题,采用快速傅里叶变换对波浪激励力进行频谱分析。通过矢量叠加原理构造最大波浪能捕获策略,建立直驱式波浪发电系统模型。采用自适应快速终端滑模变结构控制方法实现最优功率状态跟踪控制,提高抗干扰性和实现限时收敛,同时利用卡尔曼滤波滤除纹波和减少抖振,结合Lyapunov函数分析系统稳定性。仿真结果表明,快速傅里叶变换(FFT)可满足未知不规则波浪的功率最优跟踪要求,所提滑模控制方法可实现快速跟踪,准确跟随,鲁棒性强。     

基于主频预估的波浪发电系统自适应滑模控制

为提高波浪发电装置的输出功率,提出基于主频预估的自适应滑模控制方案。通过分析点吸收式直线波浪发电系统和海浪高度场,搭建系统仿真模型。应用无迹卡尔曼滤波算法,预估波浪激励力主频频率,进而利用功率优化模块寻求最优负载。为保证系统跟踪性能,在分数阶滑模控制器中引入具有扰动补偿的自适应控制律,动态估计系统扰动,减少滑模切换增益,利用李氏稳定判据验证系统稳定性。仿真结果表明,所提控制方案可有效改善跟踪效果,提高装置输出功率,系统鲁棒性增强。