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风力发电优化控制

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第一部分风速预测与功率预测模型 2

第二部分最大功率点跟踪控制策略 4

第三部分偏航角优化控制技术 7

第四部分桨距角优化控制策略 9

第五部分塔架振动抑制控制技术 12

第六部分发电机无功功率调节策略 15

第七部分多台风机协调优化控制 18

第八部分风场资源优化配置模型 22

第一部分风速预测与功率预测模型

关键词

关键要点

主题名称：风速预测模型

1.数值天气预报（NWP）模型：基于动力学方程和大气观测数据，提供大尺度风速预报，预测范围可达几天至几周，但分辨率较低。

2.物理统计模型：利用历史风速数据和相关大气变量，通过统计方法建立预测模型，兼具短时预测和高精度优势。

3.机器学习模型：运用机器学习算法，从历史风速数据中学习特征模式，实现非线性预测，能处理复杂多变的风速数据。

主题名称：功率预测模型

风速预测模型

风速预测是风力发电机组优化控制的关键步骤，因为准确的风速预测有助于优化功率输出和减少波动。常用的风速预测模型包括：

*数值天气预报（NWP）模型：这些模型使用天气预报数据，如大气压力、温度和湿度，来预测风速。

*统计模型：这些模型使用时间序列数据或气象数据，如风向、风速变异性和持续时间，建立历史风速模式。

*物理模型：这些模型考虑了风速与地形、地表粗糙度和大气稳定性之间的物理关系。

*机器学习模型：这些模型使用历史数据和先进的算法，如神经网络和支持向量机，来预测风速。

功率预测模型

功率预测模型用于根据预测的风速估计風力渦輪機的功率輸出。常用的功率预测模型包括：

*曲线模型：这些模型使用典型的功率曲线，即风速与涡轮机功率输出之间的关系，来估计功率输出。

*时变模型：这些模型考虑了風力渦輪機操作条件、风切变和空气密度等因素对功率输出的影响。

*基于物理的模型：这些模型使用风力渦輪機葉片空氣動力學、機械傳動系統和發電機特性的物理原理來預測功率輸出。

*基于数据的模型：这些模型使用历史功率输出数据和风速数据，通过机器学习算法来预测功率输出。

模型选择

风速和功率预测模型的选择取决于以下因素：

*预测范围：短期（几小时）或长期（几天或几周）预测。

*精度要求：风力和功率预测的误差容限。

*数据可用性：用于训练和验证模型的历史数据。

*计算复杂度：模型的实现和计算成本。

模型评估

模型评估是验证风速和功率预测模型性能的重要步骤。常用的评估指标包括：

*均方根误差（RMSE）：预测值和实际值之间误差的平方根。

*平均绝对误差（MAE）：预测值和实际值之间绝对误差的平均值。

*相关系数（R）：预测值和实际值之间相关性的度量。

通过评估和比较不同的模型，可以确定最适合特定应用的风速和功率预测模型。

第二部分最大功率点跟踪控制策略

关键词

关键要点

最大功率点跟踪算法

1.基于梯度法的最大功率点跟踪算法：

-测量风力发电机输出功率的梯度，并根据梯度值调整转子速度或桨距。

-常用算法包括增量电导法和扰动观察法。

2.基于智能算法的最大功率点跟踪算法：

-利用神经网络、模糊逻辑等智能算法，学习风力发电机特性并预测最大功率点。

-具有自适应性和鲁棒性，可应对动态变化的风场条件。

滑模控制

1.滑模可变结构控制：

-设计滑模表面，使系统状态轨迹沿着滑模面滑动。

-通过切换控制律，将系统状态限制在滑模面上。

2.模糊滑模控制：

-将模糊逻辑引入滑模控制，增强系统鲁棒性和适应性。

-利用模糊规则推断控制输入，实现对风力发电机输出功率的精确跟踪。

最优控制

1.动态规划：

-将最大功率点跟踪问题分解为一系列离散决策过程。

-通过递推计算，求解出最优控制策略。

2.模型预测控制：

-预测未来一段时间的系统状态和输出。

-基于预测结果，优化控制输入，实现最大功率输出。

并网逆变器控制

1.电流控制：

-调节并网逆变器的输出电流，与电网电流保持同步。

-采用比例积分（PI）控制器或预测电流控制方法。

2.电压控制：

-调节并网逆变器的输出电压，与电网电压保持一致。

-采用电压外环加电流内环的控制结构，实现并网稳定性。

谐波抑制

1.有源滤波器：

-使用额外的并联滤波器，抑制风力发电系统中产生的谐波电流。

-通过瞬时响应特性，有效消除谐波分量。

2.自适应滤波算法：

-实时监测谐波含量并调整滤波器参数。

-增强谐波