Page 80 - 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

第三节 智能控制技术提升风力发电系统的探究

一、自适应控制的应用

（一）自适应控制的基本原理
自适应控制的核心思想是在运行过程中不断学习和更新模型参数，使得控制
器能够在不同工况下始终表现出色。具体来说，它包括以下几个关键步骤。

实时监测：利用遍布整机的传感器网络，持续采集关于风速、风向、发电机
转速、功率输出等多方面的数据。
在线学习：基于这些实时数据，采用机器学习算法（如递归最小二乘法
RLS、卡尔曼滤波 KF、神经网络 NN 等），对系统动态特性进行建模，并估计
当前工作点附近的局部行为。

参数调整：根据新获得的知识，重新计算最优控制律中的某些参数值，确保
它们反映了最新的系统状态。
闭环反馈：将调整后的参数应用于实际控制系统中，并通过测量执行效果来

验证改进是否有效；如果有必要，则进一步微调直至达到满意的结果。
（二）应用于风力发电的具体场景
1. 变桨距控制系统
（1）背景介绍
变桨距控制是调节叶片角度以优化能量捕获的关键手段。然而，由于风速变

化频繁且难以预测，传统的固定增益 PID 控制器可能无法始终保持最佳性能。
（2）自适应控制应用
自适应 PID 控制：通过引入自适应机制，可以根据当前风速范围动态调整

PID 参数，使得控制器在低风速时更灵敏地响应小幅度波动，在高风速时则更加
稳健地抑制大幅振荡。
模型参考自适应控制（MRAC, Model Reference Adaptive Control）：选择一
个理想的参考模型作为目标，然后设计自适应法则，逐步减小实际系统与参考模
型之间的差距，最终实现一致的行为表现。

2. 发电机励磁控制系统
（1）背景介绍
对于双馈式风力发电机组而言，励磁控制系统负责调节定子绕组中的电流，

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