风速预测提升双馈风力发电机变桨距控制性能

本文主要探讨了"基于风速预测的双馈风力发电机组变桨距协调控制"这一关键技术，发表于2012年的《河海大学学报(自然科学版)》第40卷第3期。风能作为一种可再生能源，其特性对风力发电系统的效率和稳定性有着直接影响。在大规模风力发电机组的运行过程中，控制问题尤为关键，尤其是对于风速的准确测量和反应速度。 当前，风力发电机组的控制面临滞后和大惯性等挑战，特别是在超过额定风速时，这些因素可能导致控制性能下降。为了克服这些问题，研究者提出了一个创新的变桨距协调控制策略，该策略利用风速预测作为核心环节。通过将小波变换融入时间序列分析方法，构建自回归滑动平均移动平均(ARMA)模型，能够有效地预测未来风速变化。这种预测模型有助于减少风速测量的滞后效应，并减轻桨距角调节过程中的惯性影响，从而提升动态控制性能。 小波变换作为时频分析工具，其在风速预测中的应用体现了对复杂风速信号的精细分解和重构能力。通过对风速信号的多尺度分析，可以捕捉到不同频率成分的变化，提高了预测的准确性。将预测结果实时应用于控制环节，使得机组能够在各种风况下保持稳定运行，提高发电效率和可靠性。 论文作者通过实例仿真验证了这一新型控制方法的有效性。仿真结果表明，基于风速预测的变桨距协调控制能够在实际运行环境中实现更好的控制效果，减小了因风速不确定性带来的冲击，从而显著改善了双馈风力发电机的整体性能。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合风速预测和小波分析的变桨距协调控制技术，它对于提升风电系统的适应性和控制精度具有重要意义，是风电领域的重要研究成果。随着可再生能源的发展和绿色电力的需求增长，此类控制策略的应用前景广阔。