神经网络模型预测的风电机组独立变桨距减载控制策略

"风电机组独立变桨距减载控制策略研究" 这篇论文主要探讨了风力发电机组在运行过程中面临的叶片不平衡载荷问题，并提出了基于神经网络模型的预测自适应PID（NMPC-PID）的复合独立变桨距控制策略。这种控制策略旨在通过实时调整叶片的桨距角，以减轻叶片承受的不平衡载荷，从而优化风力发电机的性能。 首先，文章阐述了风电机组独立变桨距控制的基本原理。在传统的风力发电系统中，所有叶片的桨距角通常是同步调整的，而独立变桨距控制允许每个叶片根据其特定条件独立改变桨距，这为解决不平衡载荷问题提供了可能。通过独立控制，可以更精确地控制叶片的气动性能，减少由于风向变化或叶片不对称引起的载荷。 接着，论文深入分析了叶片载荷的数学模型，这是理解叶片载荷变化和设计有效控制策略的基础。Coleman坐标变换在此过程中扮演了重要角色，它能够将叶片的不平衡载荷分解为俯仰载荷和偏航载荷两个分量，便于分别进行控制。 然后，引入神经网络模型来预测和适应风力发电机的工作状态。神经网络以其强大的非线性建模能力和自我学习特性，能够预测风速变化和由此产生的载荷变化，为实时控制提供依据。结合模型预测控制（MPC），这种预测自适应PID控制器能够提前规划最优的桨距角调整策略，以最小化不平衡载荷。 最后，论文通过针对2MW风力发电机的仿真研究验证了该控制策略的有效性。结果显示，在风速超过额定值的情况下，该策略能够显著降低叶片的不平衡载荷，减小扭矩波动，从而提升风力发电机的效率和稳定性。 关键词涵盖了风电机组、独立变桨距控制、神经网络、模型预测控制以及载荷控制等核心概念，表明本文深入研究了这些领域的交叉应用，为风能行业的控制策略优化提供了新的思路和技术支持。 这篇论文由新疆大学电气工程学院的硕士研究生王多睿、教授王维庆和蔡鑫共同完成，王维庆作为通信联系人，他的研究领域涵盖了电力系统自动化和风电机组智能控制。研究得到了博士点专项基金(优先发展)项目的资助。