考虑非线性不确定因素的风电机组多目标优化控制

针对功率和载荷两个优化目标设计基于卡尔曼滤波器的线性二次型高斯最优控制器。该控制器将系统的非线性因素和不确定性因素归结为系统噪声,通过卡尔曼滤波器进行实时估计,根据估计的系统状态计算控制器的动态最优增益,以适应系统工作点的变化,增强控制器的鲁棒性。以3 WM双馈风电机组为研究对象的仿真分析结果表明,与传统PID控制器相比,本文设计的控制器不仅保证了最大风能捕获,抑制了风电机组的功率波动,同时还明显减小了齿轮箱的转矩波动,从而提高了机组输出电能的质量、降低了齿轮箱等关键部件的载荷。     

3MW双馈式风电机组变桨控制策略优化研究

随着风电机组单机容量的不断增大,风电机组零部件承受的载荷越来越大,电网对机组输出功率的品质也提出了更高的要求。文章在变桨PID控制技术的基础上,通过增加塔架阻尼器、低通滤波器和陷波器,并在变桨时使用变增益双PID控制器,使风电机组在输出功率较为平滑的同时,降低关键部件的载荷。结合3 MW双馈式风电机组开发GH Bladed的外部控制器程序,并和广泛应用的PID控制器进行仿真比较。仿真结果表明,该研究提出的控制策略改善了风电机组输出功率的品质,降低了塔架等关键部件的载荷。