變速變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組功率優(yōu)化控制研究.pdf

1、國家能源科技“十二五”規(guī)劃（2011-2015）指出，“在風(fēng)力發(fā)電方面，風(fēng)電機(jī)組主要采用變槳、變速技術(shù)”。本文以變速變槳雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)組為研究對象，在對風(fēng)速和風(fēng)電功率的短期提前預(yù)測的基礎(chǔ)上，以最大風(fēng)能捕獲和輸出功率平滑為優(yōu)化目標(biāo)，以發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和槳矩角為控制變量，建立了相應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。運(yùn)用最小化控制標(biāo)準(zhǔn)和變論域算法求解出模型的優(yōu)化解，實(shí)現(xiàn)變速變漿距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組功率優(yōu)化控制。
　　本文通過以下幾方面的研究來實(shí)現(xiàn)對1.5MW的雙饋

2、感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組功率優(yōu)化控制。
　　1、建立變速變槳風(fēng)力發(fā)電機(jī)組各系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，通過對雙饋感應(yīng)電機(jī)坐標(biāo)變換理論的分析，得到旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型，在MATLAB/Simulink平臺中建立了各個子系統(tǒng)的仿真模型，為風(fēng)速和風(fēng)電功率的預(yù)測及優(yōu)化控制奠定基礎(chǔ)。
　　2、提出EMD-RBFNN短期風(fēng)電功率預(yù)測模型。利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）將風(fēng)速時間序列分解為具有相同特征尺度的相對平穩(wěn)的本征模態(tài)（IMF）分量，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)速時間序列信

3、號平穩(wěn)化；針對各個模態(tài)分量的特性，采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RBFNN）對各個模態(tài)分量分別進(jìn)行預(yù)測，選用正交最小二乘法來最大限度減少錯誤率，最后將各 IMF-RBFNN預(yù)測結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)得到最終預(yù)測值，最后經(jīng)過功率變換得到功率預(yù)測值。
　　3、提出粗糙集 PCA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期風(fēng)電功率預(yù)測模型。引入 Elman動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)速預(yù)測模型，采用主成分分析法（PCA）對原始風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，改進(jìn)激勵函

4、數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以尋求函數(shù)收斂速度和預(yù)測精度的最優(yōu)解；針對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型在風(fēng)速波動的峰值處預(yù)測誤差較大及預(yù)測精度存在波動性，提出采用粗糙值理論對模型預(yù)測值進(jìn)行修正與補(bǔ)償，進(jìn)一步提高預(yù)測精度，再經(jīng)過功率變換得到功率預(yù)測值。
　　4、在基于粗糙集PCA-Elman風(fēng)電功率預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，以最大風(fēng)能捕獲和輸出功率平滑為目標(biāo)，以發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速和槳距角為控制變量，制定了最小化控制標(biāo)準(zhǔn)，建立相應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型得到發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，運(yùn)用變論域