风电机组变桨距模糊遗传控制算法研究

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2013，49（7）217风电机组变桨距模糊遗传控制算法研究杨清宇，张冉YANGQingyu,ZHANGRan西安交通大学电子与信息工程学院，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：为提高额定风速以上风力发电机组发电机转速和输出功率的稳定性，基于风电机组的运行特性，建立了风电机组变桨距控制仿真模型；针对遗传算法收敛速度慢的缺点，采用模糊遗传算法对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明，基于模糊遗传的控制器不仅提高了遗传算法的收敛速度，且在动态性能及系统稳定性方面均优于遗传算法控制

5、器。关键词：风电机组；变桨距控制；遗传算法；模糊遗传文献标志码：A中图分类号：TP273+.4doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1210-00451引言将两者进行结合，提出了各种基于智能PID控制技术。文风力发电由于其清洁无污染、可再生、基建周期短及献[3-4]提出了模糊PID、模糊前馈与模糊PID相结合的变装机规模灵活等优点，受到世界各国的高度重视。众所周桨距控制方法，来改善单纯PID控制在变桨距控制中调整知，控制技术是机组安全高效运行的关键，变桨距控制系时间长、超调量大的问题。文献[5]利用桨距角参考值与桨

6、统作为风电机组控制系统的核心技术之一，对机组安全稳距角实际测量值的误差e及误差微分ė作为模糊自适应定运行具有十分重要的作用。PID控制器的输入，通过不断检测误差e和误差微分ė的变桨距控制系统根据实际风速的变化情况来实时调值，对控制器的参数进行在线调整，使其具有良好的动态整叶片的桨距角，改变气流对叶片攻角，从而改变风轮的和静态性能，但确定模糊控制器的控制规则相对困难。文起动转矩，使系统输出功率保持恒定。由于风电机组的非献[6]利用径向基神经网络（RBF-NN）控制器和多层感知器线性及较大的风轮转动惯量，使得变桨距控制存在响应滞神经网

7、络（MLP-NN）控制器对额定风速以上风轮的桨距角[1-2]进行寻优，获得最佳风能利用系数和叶尖速比，并对两种后等缺陷，对控制策略提出了较高的要求。通过对变速变桨距机组的研究，国内外学者提出了很控制器仿真结果进行了比较。仿真结果表明RBFNN控多方法对其进行控制，并取得了一定的研究成果，如PID控制器有更好的控制性能，在较高风速下能够保持功率输出制技术、多变量控制、LQG控制、智能控制等。其中，PID控在额定值附近，当有扰动输入时，可以有效地抑制扰动。制器以其结构简单、稳定性好及调整方便等优点广泛应用文献[7]提出了一种基于数据挖掘技

8、术、预测控制及进化计于工业控制过程中，然而利用传统的PID控制需要建立风算的智能动态风机控制系统，建立了多目标模型，通过对力发电机组的精确数学模型，考虑到空气动力学的不确定五个不同的控制目标施加不同的权重系数达到对系统动