共查询到20条相似文献,搜索用时 0 毫秒
1.
变速变桨风力机的自适应变桨及转矩控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对风力机特性仿真结果的不准确性,风力机在运行过程中运行参数的变化导致最初选定的名义桨距角可能不是最优值,以及传统变桨可能导致电机转矩波动过大的问题,提出自适应变桨控制策略和线性二次型调节(linear quadratic regulator,LQR)转矩控制策略。以5 MW变速变桨风力发电机组为验证对象,使用Matlab/Simulink和FAST软件进行联合仿真,仿真结果表明所提出的控制策略能很好地解决桨距角最优值的确定以及在额定风速以上电机转矩波动过大的问题。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
激光测风系统是风力发电机发展过程中的一项新技术.基于该系统设计的变桨控制系统可以降低整机载荷,提高机组安全性能.给出了这种变桨控制系统的设计及实现方法,并通过仿真证明了该控制方法的有效性. 相似文献
7.
变桨控制系统[1]是变速恒频风力发电机组的重要组成本分,它不仅关系到大型MW级风机的安全运行,而且对风能的吸收具有较好的控制作用。其中变桨控制算法是其控制系统的核心部分,为减小整机机械载荷、风机功率的稳定输出做出重要贡献。基于2.0 MW双馈风力发电系统的基础上,提出了具有转速二阶陷波滤波器的增益调度-双PI(notch filter gain-schedule double PI)控制算法,对风机运行于额定风速以上的变桨控制策略[2],使风机能够以最佳的速率变桨到最佳桨距角位置,从而输出稳定的功率,减小整机的振动,减小风机在3P、6P处产生过大的振动。最后对2.0 MW双馈异步风机变桨控制进行仿真和实际监控图分析,结果表明,其控制算法具有良好控制效果。 相似文献
8.
为了缓解风力发电机组由于风速扰动所造成的疲劳载荷,给出了一种基于RBF神经网络滑模独立变桨控制策略。通过分析风力机的基本特性,提出将RBF神经网络滑模功率控制单元和独立变桨控制单元相结合的控制方式。RBF神经网络滑模功率控制单元通过对发电机电磁转矩及桨叶桨距角的控制来平衡风力机的气动转矩,使风轮保持额度转速,实现稳定风电机组的输出功率的目的。而RBF神经网络独立变桨滑模控制单元通过实时微调风机桨距角,来优化功率控制单元的统一桨距角信号,实现缓解风机结构疲劳载荷的目的。最后,通过建立基于RBF神经网络滑模独立变桨控制的风力发电机组进行相应的仿真与实验,证明基于RBF神经网络功率控制和独立变桨滑模控制相结合的方法具有良好的控制效果,稳定风机输出功率的同时,极大地缓解风机的结构载荷,降低风力发电机组的维护成本。 相似文献
9.
在位置扰动型力矩伺服系统中,由于受力对象的运动给系统带来很大的位置干扰,给系统的校正和优化带来了困难,位置扰动型力矩伺服系统设计的主要任务就是消除它的多余力矩。本文建立了电动式位置扰动型力矩伺服系统的数学模型,并提出了一种新的控制方法:采用单神经元自适应PID控制来抑制多余力矩和提高系统的控制性能。仿真结果表明这种控制方法有效地抑制了多余力矩的干扰,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。 相似文献
10.
为了缓解大型风机在额定风速以上出现的不平衡载荷问题,针对变速变桨风电机组,给出了一种基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略。利用蚁群算法的寻优特性,优化传统PID变桨控制器的参数,使其兼有PID控制的精简性与蚁群算法的自适应性,给出了其具体的实施步骤。构建了风力发电机独立变桨控制模型,对新策略与传统策略进行了仿真与实验。仿真与实验结果表明,基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略是有效和实用的,该策略能提高控制系统的动态性能,有效地减少不平衡载荷,改善风机的振动状态。 相似文献
11.
本文研究了单神经元自适应PID控制器,并利用模糊集理论提出一种变学习速率的神经元自适应PID算法。应用该算法可进一步改善系统的控制效果和鲁棒性。 相似文献
12.
叶轮不平衡下的风力机自适应独立变桨控制策略 总被引:1,自引:0,他引:1
为减小风电机组叶轮不平衡引起的周期载荷,提出一种自适应独立变桨控制策略。首先,基于叶片旋转坐标系和轮毂静止坐标系之间的关系,揭示了机组在叶轮不平衡情况下的载荷特性及变化规律。其次,考虑不平衡周期载荷的频率随机组转速变化的特点,提出了一种谐振频率自适应于叶轮转速的比例—积分—谐振(PIR)独立变桨控制策略,并阐述了变桨控制器参数设计方法。最后,基于FAST-MATLAB/Simulink风电机组载荷及控制联合仿真平台,仿真比较了机组在叶轮平衡和不平衡两种状况下的载荷特性;并在IEC标准湍流风速下对所提自适应PIR独立变桨控制策略的载荷控制性能进行仿真,且将结果与传统比例—积分和比例—谐振独立变桨控制策略进行比较。结果表明,叶轮不平衡会导致风电机组产生频率变化的不平衡周期载荷,且相对传统控制策略所提自适应PIR独立变桨控制策略能够更有效地减小不平衡周期载荷。 相似文献
13.
随着风力机的发展越来越智能化,除了要求风力机的运行可靠性,还要求其有稳定的输出功率。为了使风力机变桨控制器在运行过程中具有优良的动态品质,提出了一种自抗扰控制(ADRC)的变桨距控制方案,但ADRC也存在参数多、整定难度大这一明显缺点。为此,将教与学算法应用到ADRC的整定过程中,实现了参数的自动整定。仿真结果验证了通过教与学算法自动整定ADRC参数的可行性,与传统PID控制器相比,整定后的ADRC能较好地满足风力机变桨距控制要求,有效维持了风力机输出功率的稳定性。 相似文献
14.
针对大型风机桨叶负荷波动和变桨控制系统对位置精确控制的特殊需求,在风机的空气动力学的基础上,理论分析并计算了桨叶的变桨距载荷,并以此为依据对伺服电机选型,基于提出的模糊自适应PID控制策略,设计了电伺服变桨控制系统的位置控制器,使其满足高性能伺服系统的精确桨叶位置和快速动态响应等性能要求。在上述研究基础上,搭建了电伺服独立变桨驱动控制系统的硬件平台。实验结果不仅验证了电伺服控制策略的正确性和有效性,而且证明了所设计的电伺服独立驱动控制系统能够实现精确定位和快速跟踪,满足大型风机变桨所需的响应速度和伺服精度。 相似文献
15.
基于单神经元控制器的异步电动机矢量控制 总被引:12,自引:1,他引:12
文中提出了采用单神经元智能控制器代替传统PID控制器以改善异步电动机矢量控制的性能。在分析单神经元控制器结构与控制原理的基础上,为了提高单神经元控制器的学习能力与自适应性,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,运用改进的学习与控制算法,实现单神经元控制器的参数优化与在线自动调整。采用Matlab软件建立单神经元控制器与异步电动机矢量控制模型,进行仿真研究;并将单神经元控制器的控制软件应用于异步电动机矢量系统,进行实验研究。仿真与实验结果表明,单神经元控制器可以改善异步电动机矢量控制的性能,具有较强的自适应性与鲁棒性。 相似文献
16.
针对变速变桨风力发电系统随机扰动大、多工况运行、结构时变的复杂系统控制问题,以风机的输出功率、转速和桨距角为研究对象,提出了一种基于混杂自动机的变速变桨控制模型。充分考虑到系统变速和变桨过程中的耦合关系,将控制过程分成4个阶段,结合预估控制给出了各阶段控制器的算法。利用MATLAB/Simulink对某额定功率为1 300 kW的变速变桨风力机组进行建模和仿真,结果表明与传统控制方法相比,采用该建模和控制方法,既改善了风力机输出电能质量,也提高了变速变桨风力发电系统的风能利用效率。 相似文献
17.
针对异步电动机矢量控制中转速调节器参数整定困难、自适应性差和稳态精度低的问题,设计单神经元PID控制器.将神经元学习规则与PID控制相结合,采用在线学习的方式,在电动机运行过程中实时调整控制器参数,实现转速的自适应控制.在恒速变负载和恒负载变速的仿真实验中,结果表明基于单神经元PID的转速调节器具有较好的动态性能和较高的稳态精度. 相似文献
18.
19.
随着风力机功率的越来越大,结构越来越大,国产化风力发电机振动问题逐渐显现出来。以国产兆瓦级风力发电机组为依托,研究大型风力发电机组独立变桨距控制技术,并以此为基础研究独立变桨控制对大功率风力发电机振动影响。在研究了传统变桨距控制策略的基础上,提出基于线性二次型调节(LQR)和干扰自适应控制 (DAC)技术的独立变桨控制策略。基于FAST和Matlab/Simulink软件平台对提出的控制策略与传统的变桨控制策略进行仿真比较。对一台5 MW 机组的仿真研究结果表明,分析结果与统一变桨比较,通过独立变桨,风力机结构的各项振动加速度幅值均有较大程度下降,能够有效降低风力发电机振动,进而可以提高设备可靠性和延长设备使用寿命,降低维护成本。 相似文献
20.
由于风的变化性、随机性等因素,风电机组的输出功率处于不稳定的状态。当风速超过额定风速时,通过精确地调节桨距角,保证风电机组输出功率的稳定性。针对该问题,基于Matlab/Simulink仿真软件,搭建出风电机组变桨控制模型,设计了基于鲸鱼算法优化的模糊PID控制器。然而,模糊控制参数繁多,仅靠专家经验进行整定比较困难。因此,通过鲸鱼算法对模糊参数进行在线最优整定,很好地解决了风电机组的大滞后和非线性问题。通过对比分析PID控制器和模糊PID控制器的性能,仿真结果表明后者可以使功率快速趋于额定值,提高了系统的动态响应,并且可以精确调整桨距角。此外,模糊PID控制器最大限度减轻了变桨机构的疲劳,增加了风机的寿命。 相似文献