大数据-算法-基于TS模糊线性化的风力发电系统增益调度控制研究.pdf

《基于TS模糊线性化的风力发电系统增益调度控制研究》这篇博士学位论文主要探讨了在风力发电系统中如何通过先进的控制策略提升系统性能，尤其是针对风能利用效率和功率调度的问题。随着风电行业的快速发展，对风力发电系统的运行效率和友好性提出了更高的要求。本文的研究工作集中在以下几个方面： 首先，论文关注风力发电系统的控制任务，尤其是风能利用系数的调节。在经典运行策略的基础上，提出了一种大范围功率可调的运行策略，旨在解决额定风速以下的双自由度控制回路耦合问题。通过解耦协调方法，实现了全工况下的深度负荷管理，提高了系统的响应特性。 其次，考虑到风力发电过程中风速的直接测量困难，论文结合机理模型和数据驱动算法，提出了一种在线风速估计方案。通过对实际测量数据的训练和测试，建立了一个高精度的非线性逆映射模型，有效估计风速，确保了风力发电过程的精确控制。 接着，论文引入了Takagi-Sugeno（TS）模糊增益调度算法，用以改进传统的PID控制器。通过两级TS模糊结构的增益调度技术，实现了单一工况点的控制设计，并给出了稳定性条件和控制器参数整定方法。与传统PID增益调度相比，这种模糊结构的增益调度技术显著提升了风力发电系统的控制性能。 此外，论文还研究了一类仿射非线性参数变化（ANPV）模型，通过T-S模糊线性化方法将其转化为线性参数变化（LPV）的T-S模糊模型。论文深入探讨了分段二次李雅普诺夫稳定性以及带状态反馈或输出反馈控制器的H∞控制问题，提供了LMI形式的稳定性充分条件。这一方法应用于风力发电过程的控制问题，相比于LPV增益调度控制，展现出更优的控制性能和求解便捷性。 综上所述，这篇论文围绕风力发电系统的控制优化，通过TS模糊线性化技术，提出了一系列创新的增益调度和控制策略，旨在提升风能转换效率，优化系统运行，降低度电成本，同时确保系统的稳定性和响应速度。这些研究成果对于推动风力发电行业的技术进步和市场竞争力具有重要的理论与实践价值。