← 返回
风电变流技术 储能系统 模型预测控制MPC ★ 5.0

基于有限差分域-混合半机理建模的风力机自适应域调度多模型预测控制

Adaptive Domain Scheduling-Multiple Model Predictive Control for Wind Turbine Based on Finite Difference Domain-Hybrid Semi Mechanism Modelling

作者 Zihao Li · Yang Hu · Weiran Wang · Fang Fang · Jizhen Liu
期刊 IEEE Transactions on Industrial Electronics
出版日期 2025年3月
技术分类 风电变流技术
技术标签 储能系统 模型预测控制MPC
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 风力发电机 有限差分域-混合半机理建模 自适应域调度-多模型预测控制 功率跟踪 负载抑制
语言:

中文摘要

为解决复杂不确定运行工况下考虑功率跟踪与载荷抑制的风力发电机组优化控制问题,提出了一种有限差分域 - 混合半机理(FDD - HSM)建模方法。基于该模型,针对自由输出(FO)和受限输出(LO)模式设计了一种自适应域调度 - 多模型预测控制(ADS - MMPC)策略。利用高性能实时目标机并与实际风力发电机组的全运行特性进行对比,验证了 FDD - HSM 方法的准确性。通过仿真进一步验证了 ADS - MMPC 算法的有效性,并将其与传统基于模型预测控制(MPC)的算法进行了对比。

English Abstract

To solve the optimization control problem of wind turbines (WTs) considering power tracking and load suppression under complex and uncertain operating conditions, a finite difference domain-hybrid semi mechanism (FDD-HSM) modeling method is proposed. Based on this model, an adaptive domain scheduling-multiple model predictive control (ADS-MMPC) strategy is designed for free output (FO) and limited output (LO) modes. The accuracy of the FDD-HSM method is validated using a high-performance real-time target machine and comparing it with the full operating characteristics of an actual WT. Effectiveness of the ADS-MMPC algorithm is further verified and compared with the traditional MPC-based algorithm through simulations.
S

SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这项针对风电机组的自适应域调度-多模型预测控制技术具有重要的跨领域借鉴价值。尽管研究对象是风力发电系统,但其核心思想与我司在光伏逆变器、储能系统及综合能源管理方面的技术需求高度契合。

该论文提出的有限差分域-混合半机理建模方法(FDD-HSM)解决了复杂工况下的精确建模难题,这与我司光伏逆变器在应对光照波动、温度变化等复杂环境时面临的挑战本质相通。特别是自适应域调度-多模型预测控制(ADS-MMPC)策略实现了功率跟踪与负载抑制的协同优化,这一思路可直接迁移至我司储能变流器的功率调节和电池寿命管理场景。在光储一体化系统中,该算法框架能够帮助实现发电预测、负荷响应与设备保护的多目标平衡。

从技术成熟度看,论文已通过高性能实时目标机验证,表明算法具备工程化基础。对阳光电源而言,关键机遇在于将该方法论应用于新能源微网控制器和能量管理系统(EMS)的开发,提升系统在电网波动、需求响应等复杂场景下的智能决策能力。

然而,技术挑战同样存在:一是半机理模型在光伏系统中的参数辨识精度需要重新验证;二是多模型切换策略在储能系统快速响应场景下的实时性需要优化;三是算法的计算复杂度与边缘控制器硬件成本之间需要平衡。建议我司技术团队重点关注该方法在风光储多能互补系统中的适配性研究,探索建立跨能源形式的统一预测控制框架,这将为阳光电源在智能化控制领域构建差异化竞争优势。