Page 78 - 新能源风力发电技术及其发展研究

第三章 风力发电系统的自动化控制

度非线性系统，效果可能有限。
2. 状态反馈控制（State Feedback Control）
（1）基本概念

状态反馈控制基于现代控制理论，通过引入状态变量的概念，实现了对系统
内部信息的充分利用，增强了控制精度和鲁棒性。
（2）操作流程
状态空间建模：构建一个完整的状态方程组，涵盖了所有相关变量及其变化

规律，为后续分析提供基础。
可观测性与可控性检验：利用李雅普诺夫稳定性定理等工具，验证系统的可
观测性和可控性，确保可以通过适当的操作实现期望的行为。
极点配置：选择合适的反馈增益矩阵 K，使闭环系统的特征根位于理想位置，

从而获得所需的动态响应特性。
实际应用：结合传感器网络实时获取的状态信息，通过状态反馈律进行在线
调节，指导执行器动作。
（3）优点：提供了更为丰富的调控手段，能够灵活应对各种工况；具有良

好的抗干扰能力和自适应性。
（4）缺点：依赖于高质量的状态估计，增加了硬件成本和技术要求；对于
大规模复杂系统，状态变量数量庞大，计算负担重。

3. H ∞控制（H-infinity Control）
（1）基本概念
H ∞控制是一种鲁棒控制方法，它着眼于最坏情况下的性能优化，即保证即
使面对不确定性因素（如参数偏差、外部扰动等），系统仍然能够维持一定的性
能水平。

（2）操作流程
不确定模型构建：考虑到现实环境中不可避免地存在不确定性，采用带有加
权函数的传递函数形式表示系统的输入输出关系，其中权重反映了不同频率段的
重要性。

性能指标定义：设定一个衡量系统性能的标准，通常用 L2 范数来量化误差
能量，即希望最小化从扰动到输出的传输路径上的能量。
优化求解：通过求解一组 Riccati 方程或线性矩阵不等式（LMIs），找到满

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