基于LPV增益调度的风电机组控制验证与仿真分析

随着风力发电机组装机容量的持续增加,风力发电机组出力特性及其优化运行成为行业关注的热点。针对湍流风下风电机组的动态响应特性,提出抑制风湍流的LPV增益调度控制方法。基于2 MW风电机组模型进行控制器设计,分别采用PI控制算法与LPV控制算法进行仿真计算。机组载荷的波动主要集中在风轮旋转频率1 P的倍频上。仿真计算结果表明在不同风速下,机组显示出不同的运行特性。在低风速时,塔影效应的作用较为显著,在高风速时,湍流对载荷的影响较为明显。相比于PI控制,LPV控制能够跟随机组运行状态调整控制参数,能更好的抑制湍流对机组的影响。在16 m/s湍流风下,功率和齿轮箱低速轴转矩在3P分量上分别降低了35.1%和41.8%。因此,在LPV控制下,齿轮箱的疲劳损伤降低了,发电机的功率波动减缓了。能够增加风电机组的预期寿命,对电网也更加友好。     

风力发电机组变桨距控制方法研究

由于风能的能量密度低、随机性和不稳定性等特点,给大型风力发电机组的控制技术问题带来困难.该文以国产兆瓦级风力发电机组为依托,对大型风力发电机组变桨距控制技术进行研究.分析变桨距控制的基本规律,建立统一变桨和独立变桨距的设计方案和控制方法.提出一种应用于统一变桨距的模糊PID参数自整定控制器设计方案,并在MATLAB/Simulink中建立相应的仿真模块.仿真结果表明,模糊PID的统一变桨距系统能较好地实现大型风电机组对功率控制的要求.此外,利用神经网络技术,提出一种基于来流角预测的独立变桨距控制策略,并通过仿真证明其可有效地减小桨叶的气动疲劳载荷,且功率控制效果良好.通过比较发现,独立变桨距控制比统一变桨距控制的输出功率更加稳定.     

基于VMD-MPC法的并网型微电网多时间尺度能量协调优化调度

对于含有不同类型储能和分布式电源(Distributed Generation, DG)的并网型微电网,如何优化调度这些设备以提高设备的使用寿命同时平抑DG出力和负荷的波动性与不确定性对配电网的影响具有重要的研究意义。该研究提出一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)相结合的、多时间尺度滚动优化兼具反馈矫正的微电网优化调控模型,该模型在调度过程中考虑了不同类型储能和可控微电源在不同时间尺度上的运行特性,设计了1 h和15 min相结合的调度控制策略,有效解决了含多种微电源及储能设备的微电网的经济优化调度问题;最后,通过算例对比验证了此模型能比较显著地降低铅酸蓄电池充放电频率和系统的运行成本、改善了调度经济性,证明了该方法的有效性和优越性。     

基于IBBO-DP模型的水电机组负荷分配优化

针对水电机组传统负荷分配模型在运行时所面临的机组穿越振动区次数多、机组出力波动大的问题，该研究建立水电机组多目标多约束双层智能寻优模型。外层模型基于动态规划方法，构建多约束下机组组合优化模型；内层模型基于改进生物地理学算法，从种群个体适应度关系提出动态迁移模型，将混合交叉思想引入迁移算子自适应更新策略，同时以机组组合是否发生变化为判断条件建立机组出力波动约束，构建机组负荷分配优化模型。实例计算结果表明，与传统方法相比，所提模型收敛、寻优能力有明显提高，在负荷分配过程中可节省10.56%的耗水量，同时可有效平抑60.24%的机组平均出力波动幅度，并避免24次振动区穿越，大幅提升机组避振能力以及运行稳定性、可靠性，在水电机组实际运行过程中具有广泛的工程应用价值。     

基于SCADA数据的风电机组关键载荷预测

风电机组关键位置载荷预测对风电机组安全、经济运行具有重要意义。通过建立SCADA数据与载荷间的近似关系对风电机组关键位置载荷进行预测。采用BP神经网络建立SCADA数据和载荷的关系模型,利用SCADA数据与载荷间的相关性来筛选模型输入参量,采用试错法确定BP神经网络的层数与神经元数量。针对某2.5 MW风电机组的7处关键位置进行了载荷实测。研究表明,在不采用风速作为输入参量的情况下,模型的预测结果与实测结果具有良好的一致性,相对误差的均值在1.28%到15.6%之间,决定系数R2在0.951到0.882之间;与试错法选择输入参量相比,基于相关性计算的输入参量选择方法能够更高效地筛选出更多恰当的SCADA参量,从而进一步提高预测准确度。因此,基于BP神经网络建立SCADA数据与载荷的近似关系可作为风电机组关键位置载荷预测评估的有效手段。     

柴油机自动控制系统线性模型的频率特性分析

拖拉机农具机组是一复杂的动力系统，在随机环境和波动载荷条件下工作，传统的静态分析方法不能使拖拉机与柴油机进行最优匹配，动态分析方法是一有效途径。柴油机系统动态分析是农具机组系统动态分析要解决的主要问题之一。在建立了柴油机自动控制系统线性模型的微分方程和以动态载荷为输入、转速为输出的传递函数，导出了系统的频率特性，并给出了计算实例。证明柴油机系统的频率特性是其工作点的函数，并指出了在进行柴油机与动态载荷匹配时应注意两者的频率特性，为农具机组的动态匹配奠定了基础。     

基于直流电动机的小型风力机仿真建模及实验

在实验室环境下构造风力机模拟系统对于风电机组开发具有重要实用价值。以风力机能量转换原理为基础,分析了小型风力机运行特性的数学模型、风力机的功率和转矩特性,并论证了直流电机模拟风力机的可行性。以数学模型为基础,详细分析了直流电动机模拟风力机的转矩控制和转速控制方法,并通过建立仿真模型和实验系统对理论分析进行验证。结果表明,采用双闭环调节的转速控制方法具有较高的精确度、较快的动态响应和更宽的模拟范围,可以方便地应用于实验室环境下风力发电技术研究。     

基于GPS的太阳能平移式喷灌机自主导航系统设计与试验

为实现节能、节水,提高灌溉和土地利用效率,在对太阳能技术、节水灌溉技术、全球定位系统（global positioning system,GPS）导航技术等进行研究的基础上,研制一种基于 GPS 导航的太阳能驱动平移式喷灌机,并在此基础上设计开发导航控制系统。整个机组以太阳能光伏组件和蓄电池为电源,直流电动机作为动力,采用四轮差速转向。以喷灌机横向偏差和航向偏差作为控制输入变量,直流电机脉冲调制（pulse width modulation,PWM）转速调节电压增量作为输出变量,构建基于线性比例控制的导航控制器,实现了对喷灌机两侧车轮转速的调节控制。导航控制系统以32位先进精简指令集机器（advanced RISC machine,ARM）微控制器 STM32F103芯片为核心,集成导航控制器、转速操纵控制器、GPS、电子罗盘和转速传感器,采用控制器局域网（controller area network,CAN）总线结构进行通讯,实现喷灌机的自主导航控制。路径跟踪试验结果表明：喷灌机自动导航控制系统能基本满足喷灌作业要求,并能较好地实现路线跟踪,在以0.4、0.8 m/min 速度行驶30 m 过程中直线跟踪最大横向偏差不超过20 cm,系统可靠性较高。研究可为实现农业机械与太阳能技术相结合提供参考,对类似自走式喷灌机的发展提供依据。     

强湍流相干结构对偏航风力机叶根载荷的影响

强湍流风对偏航状态风力机叶片的动态载荷会产生显著影响，叶片根部载荷的动态特性是影响风力机使用寿命和安全运行的关键因素。该研究采用NWTCUP（The NREL National Wind Technology Center Model）风谱模型耦合KHB（Kelvin-Helmholtz Billow）流动，构建了一种强湍流相干结构风况，利用FAST（Fatigue，Aerodynamics，Structures and Turbulence）程序计算了该风况下NREL 1.5 MW风力机在不同偏航角下的气动载荷，研究了KHB湍流相干结构对偏航状态下风力机叶根动态载荷的影响。研究表明，湍流相干结构会使风力机载荷的波动幅值和能量增加。偏航角的增大对叶根摆振力矩影响较小，但对叶根挥舞力矩影响较大，并使二者波动程度增强。湍流相干结构使叶根摆振力矩的最大值、标准差平均升高28.30%和0.64%，最小值和平均值平均降低27.28%和1.903%，叶根挥舞力矩的最大值、标准差和平均值平均升高36.27%、59.57%和2.906%，最小值平均降低89.83%。叶根载荷的小波分析表明，湍流相干结构对摆振力矩频域能量影响较小，且能量主要集中在低频段并与雷诺应力的u′w′、v′w′分量对应较好；对叶根挥舞力矩频域能量影响显著，且能量变化与雷诺应力的u′w′分量对应较好，随着偏航角的增大，叶根挥舞力矩频域能量整体升高。对叶片根部进行加固则可以有效提升叶片的使用可靠性。     

燃气机热泵容量调节制冷性能试验

为了实现燃气机热泵的容量调节和稳定运行,提高燃气机热泵的能源利用效率,该文根据燃气机转速知识库和控制规则,设计了专家比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)转速控制器,对燃气机变容量调节进行试验研究;利用转速控制器对燃气机转速进行有效控制,分析测试了燃气机热泵变容量调节的制冷性能规律。试验结果表明:变容量调节过程中转速没有出现超调,表现出了良好的动态响应特性;对于干扰引起的燃气机转速波动,专家PID控制器表现出良好的抗干扰性能,转速波动小于±50 r/min;燃气机热泵系统制冷量随着燃气机转速的提高而增加,制冷性能系数和一次能源利用率随着燃气机转速的增加而减少;利用燃气机余热提供生活热水,燃气机热泵的一次能源利用率在1.23~1.66之间。该研究可为优化设计燃气机热泵提供参考。     

基于弹性自适应人工鱼群-BP神经网络的风轮节距控制环

为了研制一种调节桨叶节距角的智能控制器,使风力发电机组在变化的风力中获得最大的能量并使转速、功率和机械负载变化最小,提出了一种基于弹性自适应人工鱼群-BP神经网络的风轮节距控制环并用于风轮节距角控制,分析了弹性自适应人工鱼群优化算法-BP神经网络,建立智能控制的风力发电机组模型。使用该方法模拟了在不同桨叶节距角下功率系数、叶尖速比、功率和电压变化,模拟值与实测值进行了对比。试验表明,模拟值与实测值比较接近,仿真效果较佳。结果表明该方法原理正确,符合实际调节及微机控制,可用于实时控制。     

风电机组尾流与疲劳载荷关系分析

为了研究风电机组尾流对下游风电机组载荷的影响,假设了几个重要尾流参数:上下游风电机组间距、上游风电机组推力系数、湍流强度等。采用Bladed软件和Matlab幅频程序,分别对1.5与3.0 MW双馈式风电机组进行各参数与载荷响应的关系计算。结果表明:风轮处风速会随着推力系数的增大非线性减小;风电机组处于尾流影响范围内时,在风速和推力系数相同的条件下,通常湍流强度受尾流影响后减小使载荷增大,但当推力系数对载荷的影响起主导作用时,虽然湍流强度受尾流影响后减小但载荷会增大;当风速大于额定风速时,应采用变桨控制减小推力系数,以减小风电机组的疲劳损伤。     

低风速适用型水平轴风力机气动性能优化与试验

为开发低风资源适用型风力机,以100 W水平轴风力机为研究对象,分析不同设计叶尖速比和设计攻角对风轮变风况气动性能的影响;考虑低风速地区风资源数据统计特点,以提高年发电量和降低启动风速为目标,以设计叶尖速比、设计攻角、叶片弦长和扭角为变量,采用NSGA-II算法进行全局多目标气动寻优;开展风力机性能测试试验。结果表明,优化后年发电量提高了9.14%,风轮启动转矩提高了9.62%;在不同负载条件下,优化叶片功率输出均有明显提高,启动风速由3.84 m/s降低到3.03 m/s;该方法避免设计陷入局部优化,提供一种低启动风速与高功率输出矛盾解决方案,为低风速水平轴风力机设计与应用提供重要参考。     

孤网下水轮机PID调速器抗速度饱和研究

水轮机调节系统稳定性对电网安全稳定运行具有重要意义,当电网容量较小或因事故处于孤网运行时,水轮机调节系统的作用显得尤为突出,但国内外多个水电站均出现了随负载扰动幅值增加系统调节品质迅速下降甚至发生频率发散振荡的现象。该文考虑调速器接力器速度限制等非线性因素,建立了水轮机调节系统仿真模型,在5%负载扰动下整定了调速器参数,当负载扰动幅值从5%增加至10%时衰减度从2.52%增加至8.84%,当负载扰动幅值增加至15%时系统调节过程发散,重现了孤网下水电机组随负载扰动幅值增加系统稳定性下降的现象,经过分析发现引起这一问题的主要原因是PID调速器的速度饱和,主要体现为接力器速度限制引起的比例项和积分项速度饱和。针对此问题,提出了1种抗速度饱和的微分优先型PID调节器,经改进后,负载扰动幅值分别为5%、10%以及15%时,衰减度分别为2.52%、2.19%以及1.79%,随负载扰动幅值增加系统稳定性无明显变化,表明改进调节器能够有效抑制调速器的速度饱和,大大降低了调节品质对负载扰动幅值的敏感性,并将该调节器应用在多布水电站的中,得到了满意的效果,该方法进一步完善了水轮机调速器的控制算法,具有重要的理论指导意义和工程应用价值。     

农田信息采集用多旋翼无人机姿态稳定控制系统设计与试验

农田信息快速采集是精准农业的基础。为快速、高效、准确、节能获取农田信息,该文搭建了多旋翼无人机平台,设计了以STM32F407为主控制器的多旋翼飞行控制系统。采用了比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)双闭环控制策略,外环为角度反馈,内环为角速度反馈。通过工程凑试法得到合适的PID控制参数。运用专家控制策略改进上述控制方法,使控制参数适应无人机姿态变化。对所设计的无人机控制系统进行抗干扰和阶跃响应试验。系统在受到30?横滚与俯仰角干扰后,其对应恢复平衡时间均在3.4 s内,航向角30?干扰后恢复时间在4 s内。系统横滚与俯仰角阶跃响应调节时间在1~2 s内,航向角在3.4 s内。试验结果表明:双闭环PID控制策略实现多旋翼无人机姿态稳定控制,专家控制策略增强无人机的抗干扰能力。在室外农田环境中,无人机能根据指令在1~2 s内快速调整姿态。当姿态受风影响发生倾斜时,陀螺仪测量角速度大于3(?)/s,采用的控制策略能迅速调整电机转速,保持无人机姿态稳定平衡。试验证明该控制系统稳定可控且具有较强抗干扰性,满足多旋翼无人机低空采集农田信息的要求。     

线性时变模型预测控制器提高农业车辆导航路径自动跟踪精度

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子;设计系统控制量、控制增量和状态量约束条件,并将目标函数求解转为带约束的二次规划问题;采用内点法进行求解,将求得的控制输入增量第一个元素作用于系统;重复以上过程,实现优化控制。基于Matlab/Simulink平台进行了模型预测控制器设计,并分别进行了导航坐标系下的直线和圆形路径跟踪试验。结果表明,所设计的控制器能够实现直线路径的完全跟踪(误差始终为0);跟踪圆形路径时,1 m/s时的横向平均跟踪误差为7.5 cm,3 m/s时的横向平均跟踪误差为10 cm;整个跟踪过程,前轮转角始终被限定在约束范围内。不同控制器参数下的仿真结果表明,增大预测时域和控制周期能够减小跟踪误差和前轮转角变化幅度,控制时域的变化对控制器路径跟踪响应速度影响较小。同时基于设计的模型预测控制器进行了场地试验。结果表明,试验小车以1m/s的速度跟踪直线路径时,横向最大误差均值为1.622 cm,横向平均误差均值为0.865 cm;跟踪圆形路径时,当行走速度低于1 m/s时,横向最大误差小于10 cm。     

基于预瞄模型的农机路径跟踪预测控制方法

为了提高农机路径跟踪系统控制性能对作业速度变化的适应性,该研究提出一种基于预瞄运动学模型的快速预测控制方法。采用预瞄跟随理论建立预瞄航向误差模型,并将其作为输出方程与路径跟踪误差常规状态方程联立,构建预瞄运动学状态空间误差模型,进而运用模型预测控制算法与输入参数化衰减策略设计路径跟踪控制律。仿真试验结果表明,在不同作业速度下,预瞄模型预测控制器的直线路径跟踪横向误差均渐近趋于0,行驶曲线均无超调;当作业速度为1、3与5 m/s时,预瞄模型预测控制器的圆形路径跟踪横向最大绝对误差分别为8.52、10.42和10.82 cm,标准差分别为3.96、5.83和6.17 cm;当控制时域为10、30与60时,预瞄模型预测控制器的运算周期相对常规模型预测控制器分别减小7.5%、43.0%和48.5%;与常规模型预测控制相比,预瞄模型预测控制能够在确保路径跟踪系统控制精度的同时有效改善系统的动态性能和提高系统的实时性,使不同作业速度下的跟踪效果更加均衡。田间测试结果表明,在0.5～5 m/s作业速度范围内,预瞄模型预测控制器对作业速度变化具有较强的适应性,能够使农机快速平稳地跟踪参考路径并具有较高的控制精度,其直线路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于5.5 cm、标准差均值小于2.5 cm,圆形路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于15.5 cm、标准差均值小于8.5 cm,跟踪效果满足农机实际作业要求,适于复杂作业环境或高速作业场合。