[发明专利]非线性前馈与模糊PID结合的风力发电机组变桨距控制方法

摘要

本发明公开了一种非线性前馈控制与粒子群优化模糊PID控制结合的风力发电机变桨距控制方法。该方法提出基于有功功率偏差的前馈控制策略，当发电机组运行在额定风速以上时，运用发电机有功功率P与额定功率P0得到功率偏差△P；通过MAPSO模糊PID控制器给出变桨距控制期望输出的桨距角β1；同时经非线性前馈控制器得出变桨距控制期望的前馈桨距角β2；MAPSO模糊PID控制器得到的桨距角β1与前馈桨距角β2相加，得到桨距角设定值β。本发明降低了系统的调节时间，增加系统的稳定性和可靠性，较传统控制器具有明显的优势。

主权项

一种非线性前馈与模糊PID结合的风力发电机组变桨距控制方法,其特征在于包括以下步骤：101、用功率表测量风力发电机组的发电机功率P；102、将步骤101得到的发电机功率P与发电机额定功率P0进行差值运算得到功率偏差ΔP，并计算出Δt时间内的功率偏差率ΔP/Δt；103、初始化模糊控制器、PID控制器，根据步骤102得到的功率偏差ΔP、功率偏差率ΔP/Δt，将功率偏差ΔP、功率偏差率ΔP/Δt作为模糊控制器的输入变量，即误差信号E和误差信号变化率EC，然后选择模糊控制器中模糊子集的隶属度函数，去模糊化，并将隶属度函数的顶点坐标作为一个粒子，采用多Agent粒子群MAPSO寻优算法优化模糊控制器的隶属度函数，得出模糊控制器的输出为三个增益KP，KI，KD，将KP，KI，KD作为PID控制器的输入变量，所述PID控制器的输出为变桨距控制期望输出的桨距角β1；104、采集风力发电机组的发电机风速数据V(t)，将风力发电机组的发电机风速数据V(t)作为自变量，将发电机桨距角β(t)作为因变量,对发电机桨距角—风速数据对进行拟合，建立桨距角—风速非线性前馈控制器模型：βf(t)＝β(V)＝a0+a1V+a2V2+…+anVn，n表示外部扰动的拟合次数，扰动非线性前馈控制器中系数采用最小二乘多项式拟合方法来确定，设当前时刻的测量风速为Vt，上一控制时刻的实际桨距角为βf(t‑1)，则前馈控制器的输出增量型参考前馈桨距角为：β2＝βf(t)‑βf(t‑1)；105、将步骤103中得到的变桨距控制期望输出的桨距角β1与步骤104得到的前馈桨距角β2相加，得到发电机叶片的变桨角度β，即β＝β1+β2；106、将步骤105中的发电机叶片变桨角度β传输给发电机变桨执行机构，所述发电机变桨执行机构根据发电机叶片变桨角度β进行变桨，完成控制。