基于数据的风能转换系统自适应控制

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to e r o d a t e df c l e d l go i d e e g o v r in s s m n xmie t e w n n r a t r r lt oy t e l h t i u t si mo ei fw n n r c n eso y t a d ma i z i d e e g c p u e h wi h i i n n y e h y r t eo h ae i d s e d A d n mi i — ay n n a y tm a s d t e s n by r pa e t ew n n r y c n a i b lw t e r td w n p e . y a c t o me v r i gl e rs se w su e or a o a l e lc i d e eg o - i h
能转换系统 的输入输 出数据 , 通过投影估计算法获取动态线性系统 的拟梯度 向量 , 调整参 与设 计出 自 在线 适应 控制
器 。仿真结果表 明采用基 于数据 的 自适应控 制方 法能够有 效地 实现额定风速 以下风能转换系统 的最大风能捕获 。 关键词 : 风能转换系统 ; 于数据 ;自适应控制 ;拟梯 度向量 基
应 控制 可 以 解 决 系 统 未 建 模 动 态 和 控 制 器 的 设 计 对数 学模 型 的依 赖 问题 , 于 高 阶时变 、 对 高度 非线 性、 复杂 且含 有不 确定 性 的风力 发 电系统来 说 , 开 避 建 模设计 控 制器 有很 高 的实用 意义 和价值 。因此本
徐 莉莉 , 沈艳 霞 , 纪志成
( 江南大学 , 江苏无锡 2 4 2 ) 1 12 摘 要: 为了解决风能转换系统 的建模 困难 问题 , 实现 额定风 速 以下 风能捕 获率 的最大化 , 根据数 据驱 动控制
理论 , 在风能转换系统 中采用基于数据 的 自适应控制方法 。将风能转 换系统用 时变动态线 性系统合理代 替 , 利用风
0引 言
随着 现 代 控 制理 论 的 飞速 发 展 , 多先 进 的控 许 制方 法如 滑模 控 制 、 反馈 线性 化 控 制 、 自适 应 控 制 、 模糊 控制 、 非线 性 H 鲁棒 控制 等 _ 已经 被相 继 用 2 于风 能转 换 系统 的控 制 中 , 且 获 得 了令 人 满 意 的 并 控制 效果 。但 是 由于现 有 的控制 方法都 是 在建立 模
XU i l, HE Y n xa,lZ i c eg L - iS N a - i J h - h n
(inn nU i r t, x 2 4 2 , h a J ga n es y Wu i 1 12 C i ) a v i n
Ab ta t T e d t — a e d p ie c n r l s a o t d i n n ry c n eso y t msb s d o aa — rv n c n s r c : h aa — s d a a o to d p e n wid e e g o v rin s se a e n d t — ie o — b v wa d
中图分 类号 :M3 5 T 1 文献标 识码 : A 文章编号 :04 7 1 (0 1 0 一 0 2 o 10 — 0 8 2 1 )9 o 6 一 4
The Da a-Ba e Ada tv n r lf i e g nv r i n Sy t m t s d p i e Co t o or W nd En r y Co e so se
t n r s l n ia e ta eo t e r td wi d h aa a e d p ie c nr lc n e e t ey i l me tma i m n r i e u t i dc t h tb lw ae n ,te d t—b s d a a t o t a f c i l mp e n x mu e eg o s h v o v y
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触 特电棚
2 年 9 叭 第期
基 于数 据 的风 能 转换 系统 自适 应 控 制
v r o yt A d tega i t l ev c r f t a e ba e ru h t r et ne t t n a o tm b s g n u es ns s m. n r e — i et nb ti d o g epo ci s ma o gr h yu i p t i e h d n k o o ic o n t h h j o i i l i n i
c pt r a u e.
Ke r s w n n r o v ri n s s m ; a a b s d a a t e c nr l g a i n - ie v co y wo d : d e e g c n e so y t i y e d t - a e ; d p i o t ; r d e t l e tr v o k
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