风能控制系统论文_陈健,陈丽兵,周浩

导读:本文包含了风能控制系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:风能,系统,风力发电,永磁,最大功率,观测器,功率。

风能控制系统论文文献综述

陈健,陈丽兵,周浩[1](2019)在《基于增益调度比例积分的永磁同步风力发电系统最大风能捕获控制策略》一文中研究指出风力发电系统所捕获的风能随风速的改变而变化。实现最大风能捕获是现代变速恒频风力发电系统的主要目标之一。本文在最优转矩控制策略的基础上,设计了增益调度比例积分控制来实现永磁同步风力发电系统的最大风能捕获。通过控制永磁同步发电机的定子电流跟踪其参考值,从而实现最大风能捕获。所采用的的控制策略不需要知道风速,可以省去风速仪装置。本文将通过Matlab/Simulink仿真测试来验证所提出控制策略的可行性和有效性。(本文来源于《科技视界》期刊2019年33期)

付涛,石黄霞,张发年,马锦程,李博浩[2](2019)在《智能风能及热能高效利用控制系统设计》一文中研究指出为解决厨房燃气灶、抽油烟机等设备工作时产生的风能及余热未得到充分收集与利用的问题,本文设计了一套智能风能及热能高效利用控制系统,对厨房风能及余热进行高效利用,以提高能源利用效率,减少环境污染。(本文来源于《河南科技》期刊2019年26期)

王旭[3](2019)在《基于广义滑模观测器的风能转换系统容错控制》一文中研究指出风能是世界上最具前景的可再生能源之一。相较于传统发电,风力发电技术优势日趋明显,进而受到广泛关注。然而风能转换系统是复杂的耦合体,长期暴露在恶劣的环境中,故障频发,造成经济损失严重。因此,研究先进的故障诊断与容错控制技术,对降低风能转换系统的故障率,保证系统的可靠运行具有重要的理论研究价值和工程应用价值。论文在对风能转换系统的故障诊断技术与容错控制策略研究状况进行分析的基础上,介绍风能转换系统中风力机、传动系统、双馈感应电机等子系统模型,建立风能转换系统状态方程,基于广义滑模观测器理论,开展了以下研究工作:针对具有测量扰动的风能转换系统的传感器故障,通过设计广义滑模观测器,克服风能转换系统的不确定性,实现对风能转换系统状态和传感器故障的估计。基于状态估计信息,进行传感器故障和测量扰动重构。通过滑模容错控制保证故障系统的稳定,实现最大风能的捕获。考虑风能转换系统中的执行器故障,利用拆分法,把风能转换系统中非线性部分拆分成常数矩阵和不确定性矩阵,并对系统状态进行增广,将执行器故障增广为系统状态一部分,构建广义滑模观测器。利用等价输出控制法实现执行器的故障重构,设计主动容错控制器,确保风能转换系统的稳定运行。针对风能转换系统中传感器故障和执行器故障并存的问题,以广义滑模观测器为基础,引入后置滤波器,构建新的增维系统,将传感器故障转换成执行器故障进行诊断。设计鲁棒自适应滑模观测器,给出优化滑模策略,保证系统状态估计稳定。通过等价输出控制,给出传感器故障与执行器故障同时重构算法。设计鲁棒容错控制器,当出现多故障时能够很好地进行容错控制,捕获最大的风能。在Matlab的Simulink平台上,对上述叁种情况的故障重构与容错控制策略分别进行仿真分析。仿真结果表明当风能转换系统发生上述叁种情况的故障时,通过所提出的故障重构与容错控制策略,能够保证风能转换系统的稳定运行。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01)

石季英,胡露,秦子健,凌乐陶[4](2019)在《改进滑模极值搜索控制在风能转换系统最大功率追踪的应用》一文中研究指出针对传统的滑模极值搜索控制算法在永磁风能转换系统的最大功率追踪过程中存在稳态振荡、突变风速下跟随性差的问题,提出了无稳态振荡的改进滑模极值搜索控制算法。为改善追踪精度,导出了直流侧参考电压稳态振幅与算法参数间的数学关系,并对其进行优化。采用无需载波就可以直接产生开关信号的功率滑模控制器来改善系统的跟随性,免去了风能转换系统传统PI控制器中的参数调整过程。最后,以MATLAB为平台搭建了小型永磁风能转换系统,证实了所提方法的有效性和实用性。(本文来源于《电力系统及其自动化学报》期刊2019年05期)

卢佳[5](2019)在《风能发电系统暂态稳定性智能控制研究》一文中研究指出针对传统风能发电系统暂态稳定性控制方法,存在电网有功、无功失衡问题,控制性能差,提出新的风能发电系统暂态稳定性智能控制方法,在分析风能发电系统转矩特性的暂态稳定性机理的基础上,利用双馈感应发电机(DFIG)暂态稳定性控制方法,结合暂态功角控制对双馈感应电机的有功控制过程进行优化,基于对风电机转速变化的分析,加快控制系统能量不均衡的收敛,降低同步发电机的波动幅度;采用暂态电压控制方法优化无功控制,实现电网电压波动的恢复,完成风能发电系统暂态稳定性的智能控制。为验证所提控制方法的有效性,在实验中进行两个算例的验证。算例证明所提控制方法下,发电系统发生故障时DFIG机组能够加速使系统恢复到正常运行状态,其暂态稳定提高效果明显。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年03期)

许裕栗,陈哲,李柠,甘中学[6](2018)在《风能转换系统的动态矩阵控制》一文中研究指出在实际的变速变桨风力机系统中,模型的强非线性、满负载工况下不稳定的风速及系数参数测量误差的存在,使传统的控制方法难以取得满意的控制效果,因此针对满负载工况下的风能转换系统提出了一种基于多变量动态矩阵控制的控制策略,先构建风能转化系统模型,将时变非线性模型在平衡点处线性化,得到其输入输出偏移量的线性化模型;再利用动态矩阵算法,间接控制发电机转速与功率在额定值处稳定;最后在风轮与电机转动惯量测量误差为40%的情况下进行仿真。结果表明,所得动态矩阵控制器具有较小的波动与较好的鲁棒性,能有效减小系统参数误差的影响,可在安全的工作范围内提供期望的性能,有助于提高电力系统的效率和电能质量。(本文来源于《水电能源科学》期刊2018年12期)

韩云昊,马超,朱银珠,杨洋,米阳[7](2018)在《考虑风能渗透的电力系统的负荷频率控制研究》一文中研究指出由于高渗透率下的风能会对系统频率造成严重影响,提出将风机有效地参与到负荷频率调整中来稳定系统频率的控制策略。为此,首先构建了一种新的新能源电力系统负荷频率控制数学模型;其次通过设计分散滑模控制器来抑制负荷频率的波动,保证整个系统在面临调速器、涡轮机工作点的变化、风能的波动和负荷的扰动所造成的不确定性时的鲁棒性;最后基于Matlab/Simulink仿真平台验证了在风能高渗透率下拓扑结构的有效性以及所设计控制器的优越性。(本文来源于《控制工程》期刊2018年11期)

王俊,秦斌,祝兴星[8](2018)在《基于风能转换系统的多层次多模型预测控制》一文中研究指出针对阶跃型风速的风能转换系统,根据风速的阶跃时间尺度特性,从风能转换系统非线性方面考虑建立模型的方案上,各个方面分析电机等在额定功率下工作的情况,从而确立风能转换系统。在风能转换系统非线性模型的基础上运用多层次多模型(Multi-hierarchicalmulti-model,MHM)预测控制方法,分析各通道非线性程度对系统动态特性的影响,运用最合适模型切换方法。并将此方法应用到相对应所得到的风能转换系统中。仿真成果表明,该方法日臻完善了系统工况大领域跳变时的动态职能。(本文来源于《新型工业化》期刊2018年10期)

高炳春[9](2018)在《无刷双馈风力发电机最大风能追踪控制系统研究》一文中研究指出随着传统化石能源的匮乏以及环境污染问题的日益严重,引起了世界各国对新能源开发和利用的普遍重视,同时也促进了新能源技术的飞速发展。风能作为未来重要的清洁可替代能源之一,市场前景广阔。无刷双馈电机(brushless doubly-fed generator,BDFG)作为一种新型的交流电机,去除了传统双馈电机中的电刷集电环,具有可靠性高、所需变频容量小、运行方式灵活等优点,在风力发电和变频调速领域均具有良好的应用前景。本文对无刷双馈风力发电机进行的主要研究工作如下:(1)综述了风力发电系统的发展趋势,对常见的几种变速恒频风力发电系统进行了说明,其中突出了无刷双馈风力发电系统的潜在优势。重点分析了无刷双馈电机的研究现状和主要的控制方法。(2)介绍了 BDFG特殊双定子绕组的基本结构和运行原理,详细分析了无刷双馈电机在亚同步、同步和超同步运行状态下的能量转换关系及功率流向问题,同时建立了 BDFG在转子速坐标系和双同步速坐标系下的数学动态模型。(3)通过分析风力机的运行特性及最大风能捕获机理,建立了风力机模型,得到风力机的最佳功率曲线。对于BDFG能量双向流动的特点,采用双PWM变换器进行控制。以网侧变换器为研究对象,通过矢量解耦控制使网侧变换器能分别工作在整流和逆变状态,实现了电机与电网之间的能量双向流动。针对目前对BDFG空载并网策略研究较少的问题,本文通过参考双馈电机空载并网策略,推导出BDFG空载并网仿真模型。同时研究了发电并网阶段的控制策略,完成功率解耦及最大风能跟踪控制。最后提出了一种基于无刷双馈发电机的柔性并网和解列控制方案,通过仿真分析了该方案的可行性。(4)针对无刷双馈风力发电系统,首先考虑转子耦合电流和控制绕组电流对BDFG功率绕组无功的约束限制。之后通过分析无刷双馈电机在发电机惯例下的稳态等效电路,准确计算出电机的参考有功和无功功率,找到电机的铜耗与无功功率的函数关系,提出了基于最低损耗下无刷双馈电机的最大风能追踪的控制方法,寻找最优无功功率对应的最低铜耗,保证BDFG在追踪最大风力的同时达到最低铜耗的目的。并在Simulink的环境下构建控制系统仿真模型,验证了所提方法的有效性和可行性。(本文来源于《湘潭大学》期刊2018-06-06)

张藤瀚[10](2018)在《变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制的研究》一文中研究指出由于能源需求的增长,化石燃料资源的限制以及燃烧化石燃料造成的污染,人们在更多地关注可再生能源的使用。在可再生能源中,风能是一种无污染、资源丰富、分布广泛的能源,是最经济的电力生产手段,在新能源领域中一直占据着重要的地位。在风力发电系统中,风力机从风能中获得的能量主要取决于风速和风力机旋转角速度。在一定风速下风能捕获存在一个最优值,如何在随机风速下快速寻找最佳的风机转速,达到最大的风能转化效果,是风力发电效率的关键问题。本文以变速恒频双馈风力发电系统的最大功率点追踪控制为主要研究内容,首先介绍了风力发电的国内外发展状况和风力发电相关技术的国内外现状以及最大风能追踪技术的研究现状,并对风力机原理以及风力发电的运行状态、风力机最大功率点追踪控制的原理和各种控制方法进行了详细的分析。其次,针对风能转换系统中可变风速下最大的功率点跟踪问题,在比较各种最大功率点追踪算法的基础上,深入地研究了爬山搜索法和叶尖速比法的缺陷,提出了一种新颖的解决方案。所提出的新的控制策略,首先通过引入初始估计叶尖速比值,使风力机转速快速定位在最大功率点附近,越接近最大功率点,所需调整的量就越小,在很大程度上缩小了搜索范围,提高风能利用的效率。然后根据检测风速是否变化,该算法又分为两种模式。其中一种模式用于在恒定风速下跟踪最大功率,通过爬山搜索法,搜索最大功率点,实时更新最佳转速。而另一种模式可在变化的风力条件下进行跟踪,利用风力机速度与风速之间的线性关系来提高控制的响应速度,使风力机初始转速能更加接近最大功率点,而且确保了跟踪方向的正确性。该算法不依赖风力机最佳功率曲线,与传统的峰值检测相比,可以在变化的风力条件下稳健工作。最后,仿真结果表明了所提出的跟踪方法能够提高风力机功率系数,跟踪快速变化的风速的最大功率,有效地的实现了对最大功率点的追踪控制。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-06-04)

风能控制系统论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

为解决厨房燃气灶、抽油烟机等设备工作时产生的风能及余热未得到充分收集与利用的问题,本文设计了一套智能风能及热能高效利用控制系统,对厨房风能及余热进行高效利用,以提高能源利用效率,减少环境污染。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

风能控制系统论文参考文献

[1].陈健,陈丽兵,周浩.基于增益调度比例积分的永磁同步风力发电系统最大风能捕获控制策略[J].科技视界.2019

[2].付涛,石黄霞,张发年,马锦程,李博浩.智能风能及热能高效利用控制系统设计[J].河南科技.2019

[3].王旭.基于广义滑模观测器的风能转换系统容错控制[D].江南大学.2019

[4].石季英,胡露,秦子健,凌乐陶.改进滑模极值搜索控制在风能转换系统最大功率追踪的应用[J].电力系统及其自动化学报.2019

[5].卢佳.风能发电系统暂态稳定性智能控制研究[J].中国电子科学研究院学报.2019

[6].许裕栗,陈哲,李柠,甘中学.风能转换系统的动态矩阵控制[J].水电能源科学.2018

[7].韩云昊,马超,朱银珠,杨洋,米阳.考虑风能渗透的电力系统的负荷频率控制研究[J].控制工程.2018

[8].王俊,秦斌,祝兴星.基于风能转换系统的多层次多模型预测控制[J].新型工业化.2018

[9].高炳春.无刷双馈风力发电机最大风能追踪控制系统研究[D].湘潭大学.2018

[10].张藤瀚.变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制的研究[D].沈阳工业大学.2018

论文知识图

基于神经网络补偿的双馈式变速风能转...神经网络补偿器仿真模型数据驱动控制器仿真模型基于神经网络补偿的风能转换系统数据...双馈式风能转换系统多变量独立变桨仿...风能控制系统的系统框图

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风能控制系统论文_陈健,陈丽兵,周浩
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