基于SVM的永磁直驱风电系统滑模变桨距控制

为改善风力发电系统在恒功率运行区域内的动态性能,提出了一种基于在线支持向量机的滑模变桨距学习控制方案。学习控制分为2步:第1步采用滑模控制器(SMC)进行控制,支持向量滑模学习控制器(SVM-SMC)通过离线和在线学习得到控制器的结构和初步优化参数。当学习到达一定程度时,变桨距系统切换到SVM-SMC控制;第2步采用探索机制,实际控制量由SVM-SMC控制器输出加上均值为零的正态分布的随机扰动构成,根据预测性能指标得到学习样本,通过在线学习算法对控制参数进行实时优化。构建了永磁直驱风力发电系统变桨距控制模型并在RT-LAB实时仿真系统上进行半实物仿真比较,结果表明该方法不仅具有滑模控制的抗干扰、对变化参数鲁棒性强以及速度加快等优点,在保证功率输出稳定在额定值附近的同时,实现桨距角的平稳调节,减轻了机组疲劳度和组件间的磨损。