现代控制技术在风力发电控制系统中的应用1.docxVIP

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现代控制技术在风力发电控制系统中的应用

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摘要：如今，我国的风力发电产业在逐步提升，但是，仍然还有许许多多的问题等着被解决。一些风力发电企业，在不断探索创新的过程中，许多的不了，数据，代码等无法满足，这就要进口大量外国技术。不仅在风力发电机的控制系统方面，还是在制造方面，都要从外国购买很多的所需品。此外，一些重要的零部件，我国风力发电技术还达不到别的国家的程度，其规范性也达不到要求，我国的零部件的质量还不够好，寿命也不是很长。

关键词：现代控制技术；风力发电控制系统；应用

一、我国风力发电的现状

作为新能源的一个重要部分，风力发电近年来的发展越来越好。全球的能源越来越少，之前的能源已经不足人们也已经意识到了这个问题，风力发电无污染，施工时间比较短，投资也不多，而且需要的地区也不多，这就使得各个国家对其越来越关注。在风力发电系统中，并网逆电器是一个非常重要的装置，其特性的好坏决定了发电是否灵活。随着信息技术的发展，人们也将风力发电系统做出了很多改变，使其性能得到了很大改进，促进了其进一步发展。

二、控制技术在风力发电系统的运用

2.1微分几何控制技术在风力发电系统中的运用

微分几何作为数学这一学科中的重要组成部分，其主要用来对线性关系进行阐述与表达，在当前社会中的应用较为普遍。由此可知，微分几何控制技术在风力发电系统中的应用主要体现在对线性化控制情况的表达。风力发电控制系统本质上就是一个非线性系统，而其在实际运转过程中势必会受到风能参数的动态化影响。因此，微分几何控制技术在风力发电系统中的运用必须解决非线性关系这一问题，随后再向双馈发电机发挥操作指令，然后结合发电机的反应情况来实现对风力发电控制系统的高效运转，确保有效捕捉风能，满足风力发电生产要求。通过对微分几何控制技术的应用，就能够将风力发电机非线性关系转换为线性关系，将非恒速发电机组控制操作化繁为简。与此同时，微分几何非线性控制技术在风力发电系统中的应用难点在于计算难度较大，且具有一定局限性。

2.2自适应技术在风力发电控制系统中的应用

风力发电作为一种新型的发电模式，在发电控制过程中会涉及到很多的数据，而且传统的控制系统是在风力发电发展初期进行应用的，传统风力发电控制系统灵敏性相对较差，控制措施效果也相对较低，在风力发电过程中，由于控制系统的失误和技术的不足很容易造成电力事故，那时现代化信息化控制技术发展速度较慢，而且应用范围相对较小。随着科学技术的发展，现代化信息化技术的提高，现代化控制技术也被广泛应用，自适应控制技术就是现代化信息化技术高度发展的一种具体的控制技术，自适应控制系统反应灵敏，在控制过程中如果被控制的设备发生变化可以及时进行捕捉，并自动采取相应的控制措施，在风力发电的发展过程中，相关的工作科研人员为了更好地对风力发电系统进行控制，保证风力发电的稳定性，随着科技发展，也在不断的完善风力发电控制系统，但是风力发电的控制系统本身有不完善的地方，控制系统灵活性强，但是灵敏度差，在发生变化的过程中无法及时感应并进行控制，这样就降低了，在这种情况下，自适应的应用很大程度上解决了这种问题，自适应技术其本身是技术水平相对较高的控制手段，其灵敏性和自动化的控制措施很大程度上补充了风力发电系统中相关控制技术的不足，并提高了风力发电控制系统整体的灵敏性，在发生变化时可以及时及时捕捉，采取控制措施，对风力发电工程的发展有积极的推动作用。

2.3人工神经网络技术在风力发电控制系统中的应用

人工神经网络称之为非线性映射，具有很强的抗逆能力，具有一定的自组织性，可以学习与适应不确定系统的动态特征，并具有其他系统无法比拟的容错能力。风速是始终处于变化状态的，风速预测既和预测方法有很大关系，也与预测地点与预测周期有很大关系。可使用时间序列神经网络短期风速预测方法，这种方法用时间序列模型对神经网络中输入量进行选择，并使用多层反向传播网络系统预测风速序列。使用神经网络对风电场发电量进行预测，这样可降低功率波动率。使用前对人工神经网络估计风速，这样能够加强系统的动态性能，即便在现实环境中风速出现了很大的变化，也可以正常稳定运作。在风电机组研究过程中，变桨距系统是很重要的一部分。结合变速变距型风电机组液压驱动变式情况，可使用控制神经网络变距的方式，来完善解决变桨距机构的参数时变性、滞后性控制等一系列问题。

三、风力发电的控制技术的发展

3.1风力发电机组控制技术的发展

控制技术极其重要，它是决定发电机组可以快速运行的关键，以下是几条原因:（1）风力机得到的风能是不能控制的，有些随意。因为平时的风速的方向和大小受大气和地形的影响而变得随机和难控制。（2）风力发电机组的的的风轮有很大的惯性，因为它的叶片直径在一定