風(fēng)電機組變槳距模糊遺傳控制算法研究

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1、ComputerEngineeringandApplications計算機工程與應(yīng)用2013,49(7)217風(fēng)電機組變槳距模糊遺傳控制算法研究楊清宇,張冉Y(jié)ANGQingyu,ZHANGRan西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,西安710049SchoolofElectronicandInformationEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049,ChinaYANGQingyu,ZHANGRan.Researchonfuzzygeneticalgorithmofwindturbine

2、pitchcontrol.ComputerEngineeringandApplications,2013,49(7):217-220.Abstract:Inordertoimprovethestabilityofgeneratorspeedandpowerofthewindturbineaboveratedwindspeed,thispaperestablishesthemodelofavariablespeedpitchregulatedwindturbinebasedontherunningcharacteristicsofthe

3、windturbine.BecauseofthelowconvergencerateoftheGeneticAlgorithm(GA),Fuzzy-GAcontroltheoryisadoptedtoamendtheparame-tersofthePIDcontroller.ThesimulationresultsshowthattheFuzzy-GAPIDcontrollernotonlyimprovestheconvergencerateoftheGAcontroller,butalsoperformsbetterthantheG

4、Acontrollerinbothdynamicperformanceandsystemstability.Keywords:windturbine;pitchcontrol;GeneticAlgorithm(GA);FuzzyGA摘要:為提高額定風(fēng)速以上風(fēng)力發(fā)電機組發(fā)電機轉(zhuǎn)速和輸出功率的穩(wěn)定性,基于風(fēng)電機組的運行特性,建立了風(fēng)電機組變槳距控制仿真模型;針對遺傳算法收斂速度慢的缺點,采用模糊遺傳算法對PID控制器參數(shù)進行整定。仿真結(jié)果表明,基于模糊遺傳的控制器不僅提高了遺傳算法的收斂速度,且在動態(tài)性能及系統(tǒng)穩(wěn)定性方面均優(yōu)于遺傳算法控制

5、器。關(guān)鍵詞:風(fēng)電機組;變槳距控制;遺傳算法;模糊遺傳文獻標志碼:A中圖分類號:TP273+.4doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1210-00451引言將兩者進行結(jié)合,提出了各種基于智能PID控制技術(shù)。文風(fēng)力發(fā)電由于其清潔無污染、可再生、基建周期短及獻[3-4]提出了模糊PID、模糊前饋與模糊PID相結(jié)合的變裝機規(guī)模靈活等優(yōu)點,受到世界各國的高度重視。眾所周槳距控制方法,來改善單純PID控制在變槳距控制中調(diào)整知,控制技術(shù)是機組安全高效運行的關(guān)鍵,變槳距控制系時間長、超調(diào)量大的問題。文獻[5]利用槳距角參考值與槳

6、統(tǒng)作為風(fēng)電機組控制系統(tǒng)的核心技術(shù)之一,對機組安全穩(wěn)距角實際測量值的誤差e及誤差微分e?作為模糊自適應(yīng)定運行具有十分重要的作用。PID控制器的輸入,通過不斷檢測誤差e和誤差微分e?的變槳距控制系統(tǒng)根據(jù)實際風(fēng)速的變化情況來實時調(diào)值,對控制器的參數(shù)進行在線調(diào)整,使其具有良好的動態(tài)整葉片的槳距角,改變氣流對葉片攻角,從而改變風(fēng)輪的和靜態(tài)性能,但確定模糊控制器的控制規(guī)則相對困難。文起動轉(zhuǎn)矩,使系統(tǒng)輸出功率保持恒定。由于風(fēng)電機組的非獻[6]利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF-NN)控制器和多層感知器線性及較大的風(fēng)輪轉(zhuǎn)動慣量,使得變槳距控制存在響應(yīng)滯神經(jīng)網(wǎng)

7、絡(luò)(MLP-NN)控制器對額定風(fēng)速以上風(fēng)輪的槳距角[1-2]進行尋優(yōu),獲得最佳風(fēng)能利用系數(shù)和葉尖速比,并對兩種后等缺陷,對控制策略提出了較高的要求。通過對變速變槳距機組的研究,國內(nèi)外學(xué)者提出了很控制器仿真結(jié)果進行了比較。仿真結(jié)果表明RBFNN控多方法對其進行控制,并取得了一定的研究成果,如PID控制器有更好的控制性能,在較高風(fēng)速下能夠保持功率輸出制技術(shù)、多變量控制、LQG控制、智能控制等。其中,PID控在額定值附近,當有擾動輸入時,可以有效地抑制擾動。制器以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好及調(diào)整方便等優(yōu)點廣泛應(yīng)用文獻[7]提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘技

8、術(shù)、預(yù)測控制及進化計于工業(yè)控制過程中,然而利用傳統(tǒng)的PID控制需要建立風(fēng)算的智能動態(tài)風(fēng)機控制系統(tǒng),建立了多目標模型,通過對力發(fā)電機組的精確數(shù)學(xué)模型,考慮到空氣動力學(xué)的不確定五個不同的控制目標施加不同的權(quán)重系數(shù)達到對系統(tǒng)動

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