估计混合能源网络随机负载条件下风力涡轮机的桨距角以实现智能控制

Estimating Wind Turbine's Pitch Angle for Smart Control in Hybrid Energy Network Under Random Loading Conditions

Prince Kumar · Kunal Kumar · Aashish Kumar Bohre · Nabanita Adhikary · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月

在全球能源需求持续增长的背景下，将绿色能源纳入传统电网的趋势愈发明显，这也加剧了电网系统的复杂性。本研究深入探讨了混合电力网络中发电控制面临的复杂挑战，特别强调了风电场作为绿色能源的关键贡献者。在具有随机负载模式的含风电场混合电力网络的动态环境中，本研究提出了一种创新的控制策略。该策略包括精确估计最优桨距角，并使用萤火虫优化（FFO）方法对分数阶控制器进行微调，以提高整体发电控制性能，推动建立更具可持续性的电力基础设施。风力发电机产生的电能与叶片的桨距角密切相关。该角度在决定作用于叶片的气动力以...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于风电变桨角智能控制的研究对我司混合能源系统集成能力具有重要参考价值。该论文聚焦于随机负载条件下的风电场发电控制优化，这与阳光电源在"光伏+储能+风电"多能互补解决方案中面临的核心挑战高度契合。 技术价值方面，论文提出的萤火虫优化算法结合分数阶控制器的策略，为我司能...