Page 82 - 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

化的问题。以下是关于模糊逻辑控制在风力发电系统中应用的具体探讨。
（一）模糊逻辑控制的基本原理
模糊逻辑控制的核心思想是将定性的知识（如专家经验、直觉判断等）转化

为定量规则，并利用这些规则来进行决策和调节。其主要步骤包括以下内容。
模糊化：将输入变量（如风速、发电机转速等）转换为模糊集合，即用隶属
度函数表示它们属于某个特定区间或状态的程度。
规则库构建：根据领域专家的知识或历史数据统计结果，制定一系列“IF-

THEN”形式的模糊规则，用于描述不同输入组合下应采取的操作策略。
推理过程：结合当前的输入值和已有的规则库，运用模糊推理算法（如
Mamdani 型、Sugeno 型等），计算出每个规则的激活程度及相应的输出。
解模糊化：将得到的模糊输出再次映射回具体的数值范围，作为最终的控制

命令发送给执行器。
（二）处理不确定性和非线性问题的优势
1. 灵活性与鲁棒性
适应性强：模糊逻辑控制系统不需要依赖于精确的数学模型，因此可以快速

响应环境变化或系统内部参数漂移，表现出良好的自适应能力。
抗干扰能力强：由于采用了模糊化的表达方式，即使面对测量误差、噪声干
扰等情况，也能保持较高的稳定性和可靠性。

2. 易于集成专业知识
规则简单明了：模糊规则通常以自然语言的形式编写，便于工程师们直接表
达自己的经验和见解，降低了开发难度。
维护方便：随着新情况的出现，可以通过增加或修改现有规则轻松调整控制
策略，而无需重新设计整个系统。

3. 解决非线性难题
全局优化：对于具有强非线性特性的风电系统，模糊逻辑控制能够覆盖更广
泛的工作区域，提供更为平滑和连续的调节效果。
多目标协调：当存在多个相互制约的目标时（如最大功率点跟踪、最小机械

应力等），可以通过综合考虑各个因素的重要性权重，找到一个折衷但最优的解
决方案。

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