基于MPC的风能转换系统功率跟踪控制

"这篇研究论文探讨了基于模型预测控制（MPC）的永磁同步发电机（PMSG）风能转换系统功率追踪控制方法。通过利用MPC方法来应对风能转换系统的非线性、不确定性及随机性等内在特性，设计了一种简化的二阶线性模型，以提高MPC算法的可行性。此外，采用连续/广义最小残差法（C/GMRES）作为快速计算手段，获取控制序列。模拟结果证明了所设计的模型预测控制器在系统功率追踪能力上的有效性，无论是在变化的负荷需求还是参数扰动情况下。关键词包括：风能转换系统、模型预测控制、GMRES和功率追踪控制。" 详细内容： 这篇研究论文聚焦于利用模型预测控制技术来优化永磁同步发电机（PMSG）驱动的风能转换系统（WECS）的功率追踪性能。MPC是一种先进的控制策略，它考虑了系统的未来行为，通过优化一个预测模型来制定当前的控制决策，从而有效处理复杂的动态系统，如风能转换系统中的非线性和不确定性。 首先，论文提出了一种简化的二阶线性模型，这是通过预反馈和前向差分技术实现的。这种简化模型有助于降低MPC算法的计算复杂性，同时保持对系统行为的准确描述，以确保控制性能。预反馈技术是通过在系统输入中引入一个反馈项来改善系统的动态响应，而前向差分则用于近似系统的微分项。 其次，论文引入了连续/广义最小残差法（C/GMRES），这是一种高效的数值求解方法，用于快速计算出满足系统约束的最优控制序列。GMRES方法是求解线性系统的一种迭代算法，特别适用于大型稀疏矩阵问题，而连续版本则将其应用于连续时间系统，使得控制决策能够在实时环境中迅速执行。 通过仿真分析，论文验证了所提出的MPC策略在各种工况下的性能。无论是在负荷需求变化还是系统参数受到扰动的情况下，MPC都能有效地追踪目标功率，展示出良好的动态响应和稳定性。这表明MPC策略能够适应风能转换系统中常见的不确定性和随机性，例如风速波动。 这项研究为风能转换系统的功率控制提供了新的视角，通过结合MPC和高效计算方法，提高了系统的功率追踪能力和对环境变化的适应性。这将有利于提升风力发电的效率和稳定性，进一步推动可再生能源的广泛应用。