大型风电机组变桨距ABC-PID控制研究

被引：30

作者：

苑晨阳 ^{[1
]}

李静 ^{[1
]}

陈健云 ^{[1
,2
]}

徐强 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学建设工程学部

[2] 大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室

来源：

太阳能学报 | 2019年 / 40卷 / 10期

关键词：

风电机组; 智能控制; 桨距角控制; 人工蜂群(ABC)算法; 联合仿真;

D O I：

10.19912/j.0254-0096.2019.10.039

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

基于人工蜂群(ABC)算法对大型风电机组的变桨距控制器参数进行优化研究(ABC-PID)。将待优化的PID控制器参数看作蜜源,通过风轮转速误差和超调惩罚项设计适应度函数,利用蜂群觅食行为智能搜索出最优参数组合。运用FAST与Matlab/Simulink联合仿真,结果表明:与PI控制相比,ABC-PID控制能够有效降低输出功率和风轮转速的波动,可提高恒功率控制精度,并能同时减少传动链疲劳荷载和机组结构反应,增加风电机组的使用寿命。

引用

收藏

页码：3002 / 3008

页数：7

相关论文

共 12 条

[1]

人工蜂群算法的改进及相关应用研究 [D].

张冬丽 .

燕山大学,

2014

[2]

基于人工蜂群PID的永磁同步电机调速系统 [J].

蔡超 ;

周武能 .

电气传动, 2015, 45 (10) :47-50

[3]

基于H2/H∞混合优化的大型风电机组变桨距鲁棒控制技术研究 [J].

刘颖明 ;

朱江生 ;

姚兴佳 ;

马奎超 ;

王晓东 ;

郭庆鼎 .

太阳能学报, 2015, 36 (03) :714-719

[4]

风力发电机组优化变桨距控制研究 [J].

何玉林 ;

罗敏 ;

谢双义 ;

钟祥 ;

金鑫 .

中国电力, 2013, 46 (03) :19-23

[5]

基于功率变化和模糊控制的风力发电机组变速变桨距控制 [J].

韦徵 ;

陈冉 ;

陈家伟 ;

陈杰 ;

龚春英 ;

陈志辉 .

中国电机工程学报, 2011, 31 (17) :121-126

[6]

基于RBF神经网络的桨距角控制策略 [J].

王哲 ;

田艳丰 ;

陈雷 ;

郭庆鼎 .

太阳能学报, 2011, 32 (05) :623-626

[7]

基于BP神经网络的风力发电机组变桨距控制仿真研究 [J].

杨晓红 ;

葛海涛 .

机械设计与制造, 2010, (07) :184-186

[8]

基于变桨距和转矩动态控制的直驱永磁同步风力发电机功率平滑控制 [J].

廖勇 ;

何金波 ;

姚骏 ;

庄凯 .

中国电机工程学报, 2009, 29 (18) :71-77

[9]

变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID控制 [J].

赵永祥 ;

夏长亮 ;

宋战锋 ;

王慧敏 ;

陈炜 .

中国电机工程学报, 2008, (11) :133-138

[10]

基于BP神经网络的PID变桨距风电机组控制 [J].

邢作霞 ;

郑琼林 ;

姚兴佳 ;

王发达 .

沈阳工业大学学报, 2006, (06) :681-686