【摘 要】
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风力发电十分环保,且资源丰富,大力发展风电产业能够缓解能源危机带来的不良影响,保证人类社会健康的发展。变桨距控制技术是风电产业的核心技术之一,该技术的不断进步有利于风电产业的繁荣发展。因此,论文针对变桨距控制展开研究,主要研究内容如下:论文首先阐述了风电机组变桨距控制的基本原理及风电机组载荷的特点。风速的随机性以及风电机组的非线性和时滞性导致机组输出功率易波动,对于单机容量稍小的风电机组,针对传统
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风力发电十分环保,且资源丰富,大力发展风电产业能够缓解能源危机带来的不良影响,保证人类社会健康的发展。变桨距控制技术是风电产业的核心技术之一,该技术的不断进步有利于风电产业的繁荣发展。因此,论文针对变桨距控制展开研究,主要研究内容如下:论文首先阐述了风电机组变桨距控制的基本原理及风电机组载荷的特点。风速的随机性以及风电机组的非线性和时滞性导致机组输出功率易波动,对于单机容量稍小的风电机组,针对传统的基于PID或PI控制的统一变桨距控制方法难以取得较好的控制效果问题,提出了基于比例控制器与极限学习机（ELM）的变桨距控制策略,通过ELM学习风电机组在各风速下的PI控制器稳态输出,在此基础上采用训练后的ELM和比例控制器相结合的方法进行风电机组的变桨控制。仿真结果表明,该方法控制精度高、响应时间短,在稳定风电机组输出功率方面的控制效果优于传统的PI控制器。然后,针对风切变和塔影效应导致大型风电机组在运行时承受较大不平衡载荷问题,论文以FAST软件提供的风机模型为研究对象,采用基于方位角反馈的独立变桨距控制策略进行仿真研究,仿真结果表明,该方法相比于统一变桨距控制,在一定程度上降低了机组的不平衡载荷。在此基础上研究了基于载荷反馈的独立变桨距控制策略,仿真结果表明该方法控制效果更优。最后,为改进基于载荷反馈的独立变桨距控制策略性能,提出了一种基于BP神经网络与PID的独立变桨距控制策略,将BP神经网络应用于独立变桨距载荷PID控制回路,根据风电机组运行状态,BP神经网络进行自学习和加权系数调整,实现了PID参数的在线整定,减轻了机组承受的不平衡载荷。仿真结果表明,与传统的基于载荷反馈的独立变桨距控制相比,该控制策略在保证机组输出功率稳定的同时,在减轻机组不平衡载荷方面效果更明显,更适合大型风电机组独立变桨距控制。
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