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蚁群算法在风电机组变桨控制中的应用被引量：5: 2016年; 运行在额定风速以上区间时,变速变桨风力发电机组采用恒功率变桨控制方式,由于额定风速至切出风速之间的风速变化范围大且迅速,使得功率波动较大且频繁,传统PID变桨控制器难以达到很好的控制效果。本文提出的蚁群PID变桨控制器,利用蚁群算法的寻优特性来优化PID参数,使得恒功率变桨控制系统更具自适应性和鲁棒性。分析了风机的恒功率变桨控制,然后给出了蚁群算法优化PID参数的策略以及具体实现步骤。仿真与实验结果验证了蚁群PID变桨控制器的良好动态性能,其有效地减缓了额定风速以上风机的功率波动。; 邓宁峰周腊吾陈浩韩兵田猛; 关键词：风力发电机组变桨控制蚁群算法恒功率控制

基于ACA-PID算法的风机独立变桨控制被引量：7: 2016年; 为了缓解大型风机在额定风速以上出现的不平衡载荷问题,针对变速变桨风电机组,给出了一种基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略。利用蚁群算法的寻优特性,优化传统PID变桨控制器的参数,使其兼有PID控制的精简性与蚁群算法的自适应性,给出了其具体的实施步骤。构建了风力发电机独立变桨控制模型,对新策略与传统策略进行了仿真与实验。仿真与实验结果表明,基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略是有效和实用的,该策略能提高控制系统的动态性能,有效地减少不平衡载荷,改善风机的振动状态。; 周腊吾邓宁峰陈浩韩兵田猛; 关键词：风电机组蚁群算法 PID

大型风机的独立变桨控制方法被引量：17: 2016年; 为了缓解风力发电机组由于风速扰动所造成的疲劳载荷,给出了一种基于RBF神经网络滑模独立变桨控制策略。通过分析风力机的基本特性,提出将RBF神经网络滑模功率控制单元和独立变桨控制单元相结合的控制方式。RBF神经网络滑模功率控制单元通过对发电机电磁转矩及桨叶桨距角的控制来平衡风力机的气动转矩,使风轮保持额度转速,实现稳定风电机组的输出功率的目的。而RBF神经网络独立变桨滑模控制单元通过实时微调风机桨距角,来优化功率控制单元的统一桨距角信号,实现缓解风机结构疲劳载荷的目的。最后,通过建立基于RBF神经网络滑模独立变桨控制的风力发电机组进行相应的仿真与实验,证明基于RBF神经网络功率控制和独立变桨滑模控制相结合的方法具有良好的控制效果,稳定风机输出功率的同时,极大地缓解风机的结构载荷,降低风力发电机组的维护成本。; 韩兵周腊吾陈浩田猛邓宁峰; 关键词：大型风机俯仰力矩

基于Pro/E和ANSYS的发电机转子横截面的应力分析: 2013年; 出口越南的某卧式水轮发电机组,其单机容量为额定功率6 750kW,额定转速1 000r/min.针对其单机容量、转速高等特点,在简要介绍转子部件结构特征的基础上,重点通过对机组额定与飞逸工况下,发电机转子横截面结构应力分析的实例,介绍了Pro/E模型的导入以及有限元分析方法,最后对计算结果进行分析总结.分析过程中实现了Pro/E建模和ANSYS的仿真相互集成,通过软件各自的优势完成了模型建立和有限元分析.分析结果表明,主轴及磁极的结构达到了设计要求,与传统计算方法相比,其精度更能满足工程要求,且效率高.; 周腊吾徐超胡雪婷苏清杰侯绍虎汤辉; 关键词：水轮发电机组应力分析 PRO

基于ILC算法和SVM调制的PMSM DTC控制被引量：8: 2017年; 传统PMSM DTC通过预制开关电压表获得基本空间电压矢量的组合,转矩和转速的波动程度比较大。给出了PMSM SVM-DTC控制的基本理论,通过SVM调制得到最佳的电压矢量,保证逆变器开关频率的恒定以及对定子磁链偏差的有效补偿。为使PMSM转矩和转速脉动得到进一步改善,在SVM技术的基础上,再结合利用ILC算法构成迭代学习控制器,对系统转速误差进行在线补偿,将ILC算法和SVM技术共同作用于PMSM DTC控制系统中。仿真与实验结果表明这种改进方法在提高PMSM转矩和转速稳定程度上有比较好的效果,提高了控制系统的鲁棒性,从而证明了ILC算法改善PMSM转矩转速脉动的可行性。; 张志文赵健康周腊吾严小敏安柏楠; 关键词：PMSM DTC SVM-DTC 迭代学习

基于RBF神经网络的风电机组独立变桨控制被引量：5: 2016年; 由于风速的随机性、风电机组参数的时变性以及复杂的变桨系统引起的时滞性,随着风力机桨叶长度的不断增加,叶片受力拍打振动的情况越来越严重,同时造成输出功率不稳定.为改善风机变桨系统在运行区域内的动态性能,本文依据风力机空气动力学原理、风剪切特性和塔影效应,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络自适应独立变桨距控制方法,采用RBF神经网络逼近变桨系统未知的非线性函数,通过Lyapunov方法导出神经网络自适应率,在线调整神经网络权值来改善独立变桨系统的动态性能,最后通过设计风电机组的独立变桨控制模型进行相关实验,证明基于RBF神经网络自适应独立变桨控制系统具有良好的动态性能,可以有效稳定输出功率,降低桨叶、轮毂、机舱、塔架等风电机组关键部件的疲劳载荷.; 韩兵周腊吾陈浩邓宁峰田猛; 关键词：动态性能

风电机组RBF神经网络PID独立变桨控制研究被引量：7: 2015年; 针对额定风速以上,风切变、风剪切和塔影效应引起的不平衡载荷进行优化控制,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络比例积分微分(PID)变桨控制方案。通过Park坐标变换与解耦的方法,将风轮不平衡载荷分解成俯仰力矩与偏航力矩,利用经典控制理论实现了风电机组独立变桨控制设计:通过RBF网络在线学习优化:PID控制器的参数,从而对塔架和桨叶上的不平衡载荷进行优化控制。在GH.Blade和Matlab中搭建3 MW风电机组联合仿真模型进行仿真。最后在3 MW风电机组变桨测试平台上进行现场实验,实验结果表明,提出的变桨控制方案能有效减小塔架与叶片等关键部件的载荷,而且提高了变桨控制系统的鲁棒性。; 田猛周腊吾陈浩韩兵; 关键词：风电机组径向基函数

基于RBF神经网络滑模变结构独立变桨控制研究被引量：17: 2019年; 为降低大型风电机组由风剪切、风切变和塔影效应在叶片上产生的不平衡载荷,根据风力机气动力学、风剪切、风切变和塔影效应,提出一种基于RBF神经网络滑膜变结构独立变桨控制策略。滑模变结构控制抗干扰强、鲁棒性强和响应速度快,缺点是滑模变结构控制易产生抖动。利用RBF神经网络的在线学习能力,实时调整滑膜变结构控制器增益,使滑模函数趋于切换面,有效降低滑模变结构控制的抖动,提高独立变桨控制系统的动态性能。利用Matlab/Simulink和GH-blade软件搭建了5 MW风电机组的联合仿真模型。仿真实验表明采用所提出的独立变桨控制方案能有效降低桨叶根部不平衡载荷,还能提高风电机组运行在额定风速以下的功率性能。通过试验平台的测试,也验证了所提出的独立变桨控制策略的合理性。; 田猛张波文周腊吾杨宏智龙燕; 关键词：风电机组鲁棒性

大型风电机组激光雷达辅助模型预测控制方法被引量：13: 2016年; 随着风电机组基础结构的不断增大,风电机组的控制方法面临新的机遇和挑战,而遥感测量技术的发展给传统风电机组控制策略提供一个新的研究领域。该文提出了基于激光雷达(light detection and ranging,LIDAR)辅助风电机组模型预测控制方法来实现控制系统对风速扰动的前馈补偿控制。首先根据叶素动量理论分析风电机组的载荷情况和LIDAR预测风轮迎风面的有效风速,利用扩展卡尔曼滤波重建噪声状态的非线性风电机组模型的未知状态,对预测时域状态值的进行预测实时处理,以求解最小目标函数获取系统当前时刻的最优化控制,使得系统参考轨迹和未来输出值之间差值实现最小化。最后,通过进行风电机组传统控制方法与LIDAR辅助线性模型预测控制、非线性模型预测控制的对比实验,证明LIDAR与模型预测控制相结合的控制方式能在一定程度上提高大型风电机组的风能利用系数,缓解风电机组的疲劳载荷。; 韩兵周腊吾陈浩田猛邓宁峰; 关键词：风电机组模型预测控制扩展卡尔曼滤波激光雷达

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国际科技合作与交流专项项目(2011DFA62890)

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