Page 81 - 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

以控制输出电压和频率。随着电网状况的变化以及负载需求的波动，如何保证电
力品质成为一个重要课题。
（2）自适应控制应用

自适应模糊逻辑控制（AFLC, Adaptive Fuzzy Logic Control）：结合模糊逻
辑的优点，即处理不确定性和非线性问题的能力，同时引入自适应规则库，使其
能够根据不同运行条件下自动调整隶属度函数和推理规则，从而更好地应对复杂
多变的工作环境。

自适应神经网络控制（ANN, Adaptive Neural Network Control）：利用人工
神经网络强大的非线性映射能力，构建一个黑箱模型来描述励磁系统的输入输出
关系，并通过反向传播算法在线训练权重矩阵，实现对未知动态特性的快速捕捉。

3. 整体性能优化
（1）背景介绍
除了单个组件外，整个风力发电系统的综合性能也需要考虑。例如，如何协
调好偏航系统、变桨距系统和发电机控制系统之间的关系，以确保风机始终处于
最有利的位置迎风而立，最大化能量捕获率。

（2）自适应控制应用
多变量自适应控制（MVA, Multivariable Adaptive Control）：针对风电系统
的多物理场耦合特性，采用多变量自适应控制策略，通过协调多个相互关联的输
入输出变量，实现全局最优解。这种方法不仅提高了能源利用率，还增强了系统

的安全性和稳定性。
协同进化算法（CEA, Coevolutionary Algorithm）：借鉴自然界中物种间竞争
与合作的现象，开发了一种新型的优化方法，用于探索风机群落内的最佳配置方
案。每个个体代表一台风机，群体作为一个整体共同进化，直到找到满足所有约

束条件下的最优布局。

二、模糊逻辑控制的实践

模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于人类自然语言描述和

推理方式的智能控制方法，它通过模拟人的思维方式来处理复杂系统中的不确定
性、不精确信息以及非线性关系。与传统的精确数学模型相比，模糊逻辑控制更
加灵活且易于理解和实现，尤其适用于那些难以用经典控制理论准确建模或参数

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