基于SVM的風(fēng)機(jī)減載控制和風(fēng)場功率調(diào)度的研究.pdf

1、近年來，由于傳統(tǒng)能源對環(huán)境污染造成了越來越大的影響，各國都加大了對新型能源的研究力度。風(fēng)能作為目前發(fā)展最好的可再生能源之一，持續(xù)受到人們的關(guān)注。因此，隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展，風(fēng)機(jī)單機(jī)容量也不斷加大，這在提高風(fēng)機(jī)發(fā)電效率的同時，也對風(fēng)機(jī)的控制技術(shù)造成了新的困難。
　　對于大型風(fēng)機(jī)，更大的葉片意味著會受到更大的風(fēng)應(yīng)力和更大的載荷。傳統(tǒng)的獨(dú)立變槳技術(shù)可以有效地降低葉片疲勞載荷，但是對于塔架在陣風(fēng)情況下前后震蕩造成的極限載荷，并不能進(jìn)

2、行有效地處理。另外，針對大型風(fēng)場，目前并沒有非常好的方法使風(fēng)場按照電網(wǎng)的需求進(jìn)行發(fā)電，風(fēng)場內(nèi)的風(fēng)機(jī)依然按照最大功率跟蹤的方法來進(jìn)行輸出，造成了發(fā)電的浪費(fèi)，使風(fēng)場整體的效率降低。
　　本文針對上述風(fēng)機(jī)減載和功率調(diào)度問題展開了研究，主要研究內(nèi)容包括以下4方面:
　　(1)提出了使用支持向量機(jī)(SVM)對自然風(fēng)進(jìn)行處理的方法。利用Bladed仿真軟件對自然風(fēng)進(jìn)行建模，并輸出風(fēng)機(jī)中實(shí)際可測的特征。通過不同風(fēng)況下的樣本，使用SVM對自

3、然風(fēng)進(jìn)行陣風(fēng)判斷和風(fēng)速估計，包括支持向量機(jī)分類(SVC)和支持向量機(jī)回歸(SVR)，并根據(jù)模型得到陣風(fēng)判斷和風(fēng)速估計的結(jié)果。
　　(2)在風(fēng)機(jī)減載問題上，本文提出了一種新型的復(fù)合式減載控制策略。這種方法通過SVC模型，判斷當(dāng)前時刻是否為陣風(fēng)風(fēng)況，根據(jù)不同的風(fēng)況采用相應(yīng)的控制策略，將傳統(tǒng)的獨(dú)立變槳控制和陣風(fēng)情況下的塔架振蕩補(bǔ)償控制有效地結(jié)合在一起，并利用Bladed軟件對控制策略進(jìn)行了仿真。
　　(3)在風(fēng)場中功率調(diào)度的問題上

4、，本文利用利用SVR模型，通過風(fēng)機(jī)中容易測量的特征，對風(fēng)速進(jìn)行估計，解決了機(jī)艙頂部風(fēng)速計無法準(zhǔn)確測量風(fēng)速以及測量延時的問題。根據(jù)估計出的風(fēng)速，將電網(wǎng)所需的功率分配到處于不同風(fēng)速下的風(fēng)機(jī)上，根據(jù)實(shí)際情況確定每臺風(fēng)機(jī)的理想功率。
　　(4)針對風(fēng)能利用系數(shù)Cp無法準(zhǔn)確測量的問題，重點(diǎn)研究了基于魯棒自適應(yīng)算法的理想功率跟蹤控制器。解決了系統(tǒng)模型參數(shù)的未知時變性，風(fēng)機(jī)的輸出功率可以跟蹤到理想輸出功率。算法的穩(wěn)定性通過了李雅普諾夫穩(wěn)定性證明