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风力发电系统随机预测控制研究

冯乐  
【摘要】:随机模型预测控制(SMPC)策略能有效控制随机干扰强烈的系统,这为风电系统的控制打开新思路。因此本文将随机模型预测控制方法与风电系统相结合,通过处理风电中的随机风速干扰,达到稳定输出功率和稳定风机的控制目的。本文利用风电场风的随机特点和模型以及风能利用原理,结合风电系统各部件机理最终建立了风力发电的非线性系统模型。同时针对该模型根据风力发电系统实际控制过程给出合理的控制目标以及输入输出需要满足的约束,提出了基于风力发电系统非线性模型的模型预测控制优化问题。本文利用随机风速和发电系统特性选取合适工作点,在工作点处对模型进行线性化以处理原模型强烈的非线性,得到可预测的状态。同时分析风速随机变量的分布信息,并结合干扰的随机性以及输入输出约束的特点分别建立了基于加型干扰的风电系统随机模型以及基于混合型干扰的风电系统随机模型。其中带有加型干扰的随机模型中的输入输出约束是确定性的。混合型干扰随机模型中输出设置为允许违反的概率约束。接着分别针对这两类风电系统随机模型建立随机模型控制策略。针对带有确定性约束的风力发电系统随机加型干扰模型,设计了基于卡尔曼滤波的输出反馈随机模型预测控制策略。通过转换模型简化输出形式,利用卡尔曼滤波,对预测时域内的随机状态进行描述,同时对目标函数进行带有随机统计信息的转化。将控制量设计为输出反馈形式,引入更多自由变量,克服了传统的控制策略对于其中干扰的处理的保守性。该算法通过滤波得到滚动时域下的状态量的统计信息,从而实现调控桨距角和发电机转矩控制系统,使输出功率很好地达到期望值。对5MW风力发电机组系统的仿真验证了算法的有效性。针对带有概率约束的风力发电系统随机混合型干扰模型,设计了基于多步反馈的随机模型预测控制策略。利用状态观测器,提出了增广的状态空间模型。采用参数化反馈策略简化问题的形式和优化目标。利用预测输入序列的信息将模型转化为扩维的自治状态空间模型。利用干扰的随机性将无穷时域统计性能指标转化为仅与初始状态相关的凸函数。利用多步反馈律将输出概率约束转化为关于状态的概率约束,克服了传统的控制策略对于其中干扰处理的保守性。根据不变性概念,给出原状态和扩维后状态的概率椭圆集和鲁棒椭圆集,并结合相邻时刻形成的马尔科夫链模型处理概率约束。采用双模控制实现目标函数最优,保证系统稳定。对5MW风力发电机组系统进行了不同湍流风速强度的高风速情况下的仿真。并对SMPC算法和传统MPC的仿真进行对比,验证了算法的有效性,优越性,适应性.


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