Page 75 - 新能源风力发电技术及其发展研究

Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Development
新能源风力发电技术及其发展研究

（二）主要类型与实现方式
1. 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）
（1）基本概念

MPC 是一种基于模型的优化控制方法，它利用预先建立的物理或统计模型
来预测系统未来的响应，并通过求解一系列优化问题确定每个时间步长的最佳控
制输入。
（2）操作流程

建模阶段：首先需要根据风机的动力学特性构建精确的数学模型，包括空气
动力学方程、机械传动链模型、电气系统模型等。此外，还需引入外部影响因子，
如风速、温度等，作为模型输入变量。
预测阶段：利用滚动时域法（Receding Horizon Approach），即只对有限长

度的时间窗口内进行预测，然后不断更新窗口向前推进。每次迭代过程中，计算
出未来 N 个采样点处的预期输出值。
优化阶段：定义一个成本函数，通常包含功率输出、燃料消耗、磨损损耗等
多个指标，通过最小化该函数找到最合适的控制序列。考虑到实际约束条件（如

最大转速限制、最小桨距角等），采用线性规划、二次规划等数值优化算法求解。
执行阶段：将优化所得的结果转化为具体的控制命令发送给执行器，驱动风
机按照预定方案运行。
（3）优点

灵活性强，适用于复杂的非线性系统；具有良好的鲁棒性和适应性，能够在
不确定环境下保持高性能。
（4）缺点
计算量较大，要求较高的硬件配置；依赖于高质量的预测模型，若模型失准

可能导致性能下降。
2. 自适应预测控制（Adaptive Predictive Control, APC）
（1）基本概念
APC 旨在解决传统预测控制中模型参数固定不变的问题，通过在线学习和

自校正机制，使控制系统能够自动适应环境的变化。
（2）操作流程
初始化：设定初始参数集，包括模型系数、权重矩阵等，为后续调整做准备。

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