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复杂风浪作用下张腿浮动风电机组智能负荷控制研究

摘要

在能源转型与可持续发展战略推动下，张腿浮动风电机组作为深海风电开发的关键技术，其运行稳定性和发电效率的提升成为行业关注焦点。本研究针对复杂风浪作用下张腿浮动风电机组的智能负荷控制问题，提出了一种创新的控制策略与系统设计方案。通过综合运用智能控制理论与风浪模型，本研究构建了一套基于神经网络算法的智能负荷控制系统。该系统能够实时监测风浪数据和风电机组状态，实现对负荷的精准预测与控制。实验结果表明，该控制系统在复杂风浪环境下显著降低了风电机组的结构负荷和功率波动，提高了风电场的整体稳定性和发电效率。具体而言，系统通过智能算法对风浪数据进行深度学习，建立了风浪特征与负荷控制之间的映射关系，实现了负荷的预测与自适应调节。这一研究成果不仅丰富了张腿浮动风电机组智能负荷控制的理论体系，也为实际风电场的稳定运行提供了技术支持。

本研究在控制系统架构设计中融入了安全与稳定性考量，确保了系统在极端天气条件下的可靠运行。通过采用故障检测与诊断、冗余设计及鲁棒性分析等安全措施，本研究提升了控制系统的整体稳定性和可靠性。同时，实验验证环节充分展示了所设计智能负荷控制系统的优越性能，包括负荷控制的准确性、响应速度以及对复杂风浪环境的自适应能力。尽管在实验过程中发现了一些潜在优化空间，如控制算法的收敛速度和系统的进一步鲁棒性增强，但总体而言，本研究为张腿浮动风电机组的智能负荷控制提供了切实可行的解决方案，并为后续研究指明了方向。未来工作将聚焦于算法的持续优化、系统架构的进一步完善以及在实际风电场中的推广应用，以期实现更高效、更稳定的风力发电。

关键词：张腿浮动风电机组；复杂风浪环境；智能负荷控制；神经网络算法；风电场稳定性

ABSTRACT

Underthepromotionofenergytransformationandsustainabledevelopmentstrategy,thedevelopmentofdeep-seawindpowerreliesonthekeytechnologyoflegextendedfloatingwindturbines,andtheimprovementoftheiroperationalstabilityandpowergenerationefficiencyhasbecomeafocusofindustryattention.Thisstudyproposesaninnovativecontrolstrategyandsystemdesignschemefortheintelligentloadcontrolproblemofleggedfloatingwindturbinesundercomplexwindandwaveconditions.Bycomprehensivelyapplyingintelligentcontroltheoryandwindwavemodels,thisstudyconstructedanintelligentloadcontrolsystembasedonneuralnetworkalgorithms.Thissystemcanmonitorwindandwavedataandthestatusofwindturbinesinrealtime,achievingaccuratepredictionandcontrolofload.Theexperimentalresultsshowthatthecontrolsystemsignificantlyreducesthestructuralloadandpowerfluctuationsofwindturbinesincomplexwindandwaveenvironments,andimprovestheoverallstabilityandpowergenerationefficiencyofthewindfarm.Specifically,thesystemutilizesintelligentalgorithmsfordeeplearningofwindandwavedata,establishingamappingrelationshipbetweenwindandwavecharacteristicsand