← 返回
不依赖尾流模型的风电场能效提升与机组载荷抑制控制
Wake Model-Free Control for Wind Farm Efficiency Enhancement and Turbine Load Mitigation
| 作者 | 姚琦 · 梁泽民 · 胡阳 · 房方 · 刘吉臻 |
| 期刊 | 中国电机工程学报 |
| 出版日期 | 2025年4月 |
| 卷/期 | 第 45 卷 第 4 期 |
| 技术分类 | 风电变流技术 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 风电利用 协调优化控制 风电场能效 机组载荷抑制 鲁棒性 |
版本:
针对大规模风电利用中的风场尾流效应与机组载荷问题，提出一种不依赖尾流模型的协调优化控制策略。通过分析风电场能效与机组疲劳特性，构建以有功功率、关键结构转矩及推力系数为变量的多目标优化函数。基于小信号法与多目标模型预测控制设计线性化控制器，并结合电磁转矩与桨距角的二自由度控制框架实现机组级优化。该方法仅依赖机组本地运行状态反馈，无需预设尾流模型或全场迭代计算。仿真验证表明，该方案在风速测量存在偏差时仍具备良好鲁棒性，可有效提升中低风速下风电场整体效率并抑制机组结构载荷。
针对大规模风电利用中的风场尾流和机组载荷问题,提出一种不依赖尾流模型的协调优化控制方案.通过对风电场能效水平和机组疲劳特性的分析,利用机组有功功率、关键结构转矩和推力系数构造风电场能效提升和机组载荷抑制的优化目标.基于小信号法和多目标模型预测控制设计线性化机组控制器,利用基于电磁转矩和桨距角的二自由度机组控制框架实现机组优化控制.所提方案基于风电机组自身运行状态优化调整,无需在风电场范围内利用预置尾流模型迭代优化.仿真结果表明,所提方案在风速不准确测量的环境中具有良好的鲁棒性,可实现中低风速范围内的风电场能效提升和机组载荷抑制.
S
SunView 深度解读
该风电场协调控制技术对阳光电源的新能源并网产品具有重要借鉴意义。其不依赖模型的优化控制思路可应用于ST系列储能变流器群控和SG系列光伏逆变器集群管理，特别是在大型光储基地中实现设备间的自适应协调。基于小信号法的线性化控制框架可优化储能变流器的GFM控制性能，提升系统鲁棒性。多目标模型预测控制策略也可用于PowerTitan储能系统的功率调度与电池SOC均衡控制，实现储能集群的高效协同运行。该技术为阳光电源开发更智能的分布式控制算法提供了新思路。