大型风力机广泛应用功率信号反馈(power signalfeedback,PSF)方法实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制。而目前该方法的改进大多仅专注风能捕获量的提升,忽视了由此导致的转矩剧烈变化对载荷的负面影响。因此,PS...大型风力机广泛应用功率信号反馈(power signalfeedback,PSF)方法实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制。而目前该方法的改进大多仅专注风能捕获量的提升,忽视了由此导致的转矩剧烈变化对载荷的负面影响。因此,PSF方法的改进有必要在风能捕获和载荷之间进行权衡。根据对风能捕获量和载荷相互影响的仿真分析,发现两者的均衡协调需随湍流风况而改变。基于此,提出了考虑湍流风况变化的风能捕获量-载荷多目标优化MPPT控制。该方法基于恒带宽PSF方法,采用响应面模型离线构建风能捕获量-载荷均衡的决定参数(即带宽)的最优值与湍流风速特征指标的非线性函数关系,通过带宽设定值随风速特征的在线调整,实现了风能捕获量-载荷的多目标优化。最后,应用FAST(Fatigue,Aerodynamics,Structures and Turbulence)软件的仿真结果验证了该方法的有效性。展开更多
文摘大型风力机广泛应用功率信号反馈(power signalfeedback,PSF)方法实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制。而目前该方法的改进大多仅专注风能捕获量的提升,忽视了由此导致的转矩剧烈变化对载荷的负面影响。因此,PSF方法的改进有必要在风能捕获和载荷之间进行权衡。根据对风能捕获量和载荷相互影响的仿真分析,发现两者的均衡协调需随湍流风况而改变。基于此,提出了考虑湍流风况变化的风能捕获量-载荷多目标优化MPPT控制。该方法基于恒带宽PSF方法,采用响应面模型离线构建风能捕获量-载荷均衡的决定参数(即带宽)的最优值与湍流风速特征指标的非线性函数关系,通过带宽设定值随风速特征的在线调整,实现了风能捕获量-载荷的多目标优化。最后,应用FAST(Fatigue,Aerodynamics,Structures and Turbulence)软件的仿真结果验证了该方法的有效性。
